Googleは2025年11月4日（米国時間）、同社のデータ分析基盤「BigQuery」において、AI（人工知能）モデル「Gemini」を用いた新機能「Data Engineering Agent」（以下、エージェント）のプレビュー提供を開始した。データパイプラインの設計、保守、移行に必要なコード ...

昨今、データドリブンな経営・ 事業推進の重要性が日に日に高まってきていますが、それを実現するためにはデータの分析環境 （≒データ分析基盤） が必要不可欠です。しかしながらデータ分析基盤を構築・ 運用するためには、専門性の高いデータ ...

インフォマティカ、包括的データエンジニアリングソリューション「Informatica Data Engineering」を発表 ハイブリッドクラウド ...

部署を問わず多くの人がデータ分析基盤を活用しているというのが、高度なデータ活用の事例として取り上げられることがあります。このような形は理想的かもしれませんが、簡単に実現されるものではありません。 むしろ、データ分析基盤を作ったものの ...

AI（人工知能）技術関連の処理（AIワークロード）を滞りなく実行するには、コンピューティングリソースやストレージを補強するだけでは不十分だ。もちろん、十分な処理能力や、適切な速度でデータを供給できるストレージは必要不可欠だ。だがそれ以前 ...

一般社団法人日本データ・エンジニアリング協会（河野純会長、略称：JDEA）は「データ・エンジニアリング料金積算のための資料」を策定し、3月28日付で公開しました。 健全なデータ・セントリック社会を実現するため、データ生成にかかる発注者と受注 ...

AI時代に向けたデジタル・エンジニアリング・プラットフォームのRescaleは、Rescale Data Intelligenceのリリースによりプラットフォームの拡張を発表しました。この新サービスはモデリングとシミュレーション・データを活用し、効率性を向上させイノベーション ...

Snowflakeはデータ利活用を進める人々のプラットフォームとしてさまざまなワークロードを支えている。データを活用するにはまず意思決定やアイディアの源泉となるデータをいかにして使える状態に持ってくるかを考えねばなるまい。これを実現するための ...

Rescale Data Intelligenceは、既存のサイロ化されたエンジニアリング・データへの統一アクセスと、継続的に生成される新たなシミュレーション・データの両方を可能にすることで、研究開発データ基盤を確立します。統合データ・ファブリックはシミュレーション実行時にメタデータを自動取得し ...

3つの取り組みを推進する上での考慮点についてもご紹介します。 3-1. 再利用性の高いデータと柔軟性の高いテクノロジーの採用を目指すべき データのアジリティを高める取り組みをより効果的に推進するためには、信頼できる再利用性の高いデータ、これ ...

DXの実現において鍵となるデータの活用。データを存分に活用するためには、どのような機能が必要なのか。塩野義製薬 データサイエンス部長・北西由武氏は「データに基づく仮説検証サイクルを高速かつ高品質に回すためには、データエンジニアリングが ...

LINEで働くエンジニアが、各職種別に日々の業務内容や開発体制、働く環境、今後の展望などについて学生向けに話した「新卒採用 職域別エンジニア会」。今回はデータエンジニア会において、Data Engineeringセンター Data Platform室 IU Tech Forwardチームの内田早俊 ...