ENGORGIO, INC.

Data + AI Products Change Enterprises.
Transform your business through strategic data and AI implementation on modern way of thinking.

[PR TIMESビジネス @PRTIMES_BIZ]

ENGORGIO、企業のAI実装を加速する「Reshape」を提供開始 https://t.co/sEqw3sIVwu

[akuwano @kuwa_tw]

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��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！

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データ基盤における挑戦。
OLTPとOLAPの統合・融合は進むのか？
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#pg_lake, #mooncakedev, #neon, #databricks_lakebase

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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

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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。

https://t.co/52exRdT0x2

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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

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#レイクハウス #dataaistack #databricks

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そもそも論から

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オープンデータフォーマットの適材適所
Apache Iceberg vs Delta Lake

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#データレイクハイス #apacheiceberg #deltalake #opentableformat

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買収戦略から読み解くデータAI企業の戦略比較
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どっちが良いではなく、何がしたいのか？で決まる。

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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

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オープンデータフォーマットの適材適所
Apache Iceberg vs Delta Lake

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Apache Iceberg vs Delta Lake

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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���造化ストリーミング→Delta Lake
#データレイクハウス #Streaming #SparkStructuredStreaming

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オープンデータフォーマットの適材適所
Apache Iceberg vs Delta Lake

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#データレイクハイス #apacheiceberg #deltalake #opentableformat

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Blog：海外記事の妙訳
https://t.co/v4XrUK5QMf

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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。

[O'Reilly Japan @oreilly_japan]

【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
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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』

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🌐 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%

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🚨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%

https://t.co/58u6JTvmAv

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📈 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��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