ENGORGIO, INC. @EngorgioAI
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ENGORGIO、企業のAI実装を加速する「Reshape」を提供開始 prtimes.jp/main/html/rd/p…
Palantir の FDEモデルを、Echo チーム、いわゆるDeployment Strategist、顧客側に埋め込まれて課題を発掘する役割と Delta チーム、Forward Deployed Software Engineer / FDSE、プロトタイプを高速で組む役割の 2軸で整理して解説した ブログ記事でした！「FDE 一人勝ちではなくドメイン側と実装側の二人三脚」という整理ができてなるほどなと思いました 求められるスキルセットも対照的で、Echo側は Python / R / SQL に加えてドメイン知識とユーザー共感力がコア、Delta 側は Python・Java・C++・TypeScript・Go・Hadoop・NoSQL・Spark・ElasticSearch といった広い技術スタックが前提と大きく変わっています そして両者の協働サイクルは、Echoが顧客の現場で高レバレッジな問題をみつけ、Deltaが短期間でプロトタイプを作ってフィードバックをもらい改善、最後に製品チームがそれを一般化してプラットフォームに取り込むという流れ。 コンサル的なカスタム実装が製品ロードマップに昇華していくサイクルがイメージしやすかったです 結論はFDE だけでは片手落ちでEchoとDeltaの関係こそがFDEがうまく動くためのの鍵というものでした！面白かったです！
データ基盤における挑戦。 OLTPとOLAPの統合・融合は進むのか？ note.com/engorgio/n/n98… #pg_lake, #mooncakedev, #neon, #databricks_lakebase
データAIプラットフォームにおける AI時代の災害対応の考え方 #snowflake vs #databricks #dataplatform #データレイクハウス note.com/engorgio/n/n3f…
買収戦略から読み解くデータAI企業の戦略比較 #databricks vs #snowflake どっちが良いではなく、何がしたいのか？で決まる。 note.com/engorgio/n/n01…
レイクハウスとは何か？ レイクハウスからデータAIスタックへの変貌 note.com/engorgio/n/nfb… #レイクハウス #dataaistack #databricks
そもそも論から
レイクハウスとは何か？ レイクハウスからデータAIスタックへの変貌 note.com/engorgio/n/nfb… #レイクハウス #dataaistack #databricks
オープンデータフォーマットの適材適所 Apache Iceberg vs Delta Lake note.com/engorgio/n/n29… #データレイクハイス #apacheiceberg #deltalake #opentableformat
オープンデータフォーマットの適材適所 Apache Iceberg vs Delta Lake vs Apache Hudi にバージョンアップ
オープンデータフォーマットの適材適所 Apache Iceberg vs Delta Lake note.com/engorgio/n/n29… #データレイクハイス #apacheiceberg #deltalake #opentableformat
少量データのストリーミング+低遅延は、Flink→Iceberg 大量データのストリーミング+低遅延は、Spark構造化ストリーミング→Delta Lake #データレイクハウス #Streaming #SparkStructuredStreaming
オープンデータフォーマットの適材適所 Apache Iceberg vs Delta Lake note.com/engorgio/n/n29… #データレイクハイス #apacheiceberg #deltalake #opentableformat
Blog：海外記事の妙訳 note.com/engorgio/n/n86…
日本で初のデータレイクハウスの教科書 databricksの開発者による著書の日本語訳です。データレイクハウスがなんなのか？ ８章までは基盤となるDelta lakeの実務的な話ですが、9章以降はアーキテクチャとガバナンス、セキュリティとデータ共有を解説せれています。
【11月19日発売】最新刊プレゼントキャンペーン ➡️下記書籍を抽選で3名様にプレゼント🎁 ✅応募方法 ❶当アカウントをフォロー ❷このポストをリポスト 応募締切11月25日まで／当選連絡DM📩 『詳解 データレイクハウスアーキテクチャ ―Delta Lakeを使ったデータAI活用とガバナンス』
🌐 地域別ダイナミクス (3/n) * 最大市場:北米が約35.7%のシェアで市場をリード * 最速成長:アジア太平洋 (APAC) 地域はCAGR 27.7%で最速の成長を予測 👑 主要プレイヤーの市場占有率 * Databricks (11%シェア) 、Microsoft、AWS、Googleといったトップ7社が54% * ヘルスケア分野は最高CAGR 28%
🚨データレイクハウス市場は爆発的成長！🌊🏠 (1/n) ✅ 市場規模の予測: 2024年の119億米ドル から、2034年には1,059億米ドルに到達見込み ✅ 成長率: 2025年〜2034年のCAGRは25% gminsights.com/ja/industry-an…
📈 成長の要因 (2/n) * アーキテクチャのパラダイム統合:データレイクとデータウェアハウスを統合 *データサイロの解消ニーズ * AI/MLの加速: モデルトレーニングをサポートへの需要増。非構造化データを含めた予測分析やセルフサービス基盤 * GenAI統合:生成AIとの統合とLLMOps機能の導入がトレンド
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