先月から今月にかけて、ソブリンクラウドに関するプレスリリースが相次いだ。一つはNTTデータがソブリンクラウド市場へ参入するというニュース、もう一つがNRIがソブリンクラウドのサービスを拡充するというニュースである。 これによって、現在日本でソブリンクラウドと銘打ってサービスを提供しているベンダは、NRI、富士通、NTTデータの三社となった。三社ともOracle Alloyをかついでいる。日立とNECはソブリンクラウドについてのウェブサイトは作っているが、まだ参入はしておらず様子見のようである。 Oracle Alloyのサービスモデルさて、このように最近何かと耳にする機会の増えたソブリンクラウドであるが、その実体が何で、これがあると何が嬉しいのかというのはあまり理解されていない。それもそのはずで、このコンセプトが切実に意味を持つのは欧州においてであって、日本の置かれている環境においてはいま
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Introduction to data governance in BigQuery This document provides an introduction to BigQuery data governance and explains how you can use BigQuery features to implement and enforce BigQuery data governance policies. For a more comprehensive overview of data governance in Google Cloud, see What is data governan
BigQuery のデータ ガバナンスの概要 このドキュメントでは、BigQuery データ ガバナンスの概要と、BigQuery 機能を使用して BigQuery データ ガバナンス ポリシーを実装および適用する方法について説明します。 Google Cloudのデータ ガバナンスのより包括的な概要については、データ ガバナンスとはをご覧ください。 データ ガバナンスとは、データのライフサイクル全体を通じてセキュリティと品質を管理することです。これにより、組織のポリシーと規制に従ってアクセスと正確性が確保されます。これらのデータ ガバナンスの優先事項は、次の 3 つのカテゴリに分類できます。 アクセス制御 データ スチュワードシップ データ品質 以下の各セクションでは、これらのデータ ガバナンス カテゴリを定義し、BigQuery 機能でこれらのカテゴリをサポートする方法、推奨される次の
兵庫県出身の杉本和行氏は、現在70歳。 東大卒業後、旧大蔵省に入省した杉本氏は、2008年には事務方トップの事務次官に就いた。省庁再編で「大蔵省」は「財務省」へと名を変えていたが、霞ヶ関における「最強官庁」であることに変わりはない。しかし、難しいテーマもほがらかに説明する杉本氏からは、いわゆる「官僚答弁」の印象は受けない。 退官後は、公正取引委員会委員長（2013～2020年）として、芸能界や巨大IT企業といった新しい分野でも競争環境適正化に注力した。官民問わず重要度を増すデジタル化社会における「競争のあり方」について聞いた。（全2回の2回め／前編を読む） もともと一般的なアナログ人間 ――公正取引委員会委員長時代にはGAFA規制といったITプラットフォームの業態、またデジタルテクノロジーに触れる機会が多かったと想像しますが、もともとお好きな分野なんですか？ 杉本 いやいや、そんなことない
Photo by Tom Sodoge on UnsplashData quality is a journey, it doesn’t come in one day, and the focus should be more about improving data quality than having it right on day one. Having a data governance model, implementing testing for data quality are all things that help on this journey. A more thorough approach looks at the different areas of planning, validation, cleansing, surfacing, and docume
Trained machine learning models are increasingly used to perform high-impact tasks in areas such as law enforcement, medicine, education, and employment. In order to clarify the intended use cases of machine learning models and minimize their usage in contexts for which they are not well suited, we recommend that released models be accompanied by documentation detailing their performance character
Infrastructure Democratizing data analysis with Google BigQuery Every day, over a hundred million people come to Twitter to find out what’s happening in the world and talk about it. Every Tweet and user action generates an event that we make available for internal data analysis at Twitter. Hundreds of employees analyze and visualize this data, and improving their experience is a top priority for t
I am an Assistant Professor with the University of Amsterdam, conducting research at the intersection of data management and machine learning. My work addresses data-related problems that occur in the real world application of machine learning. Examples are scalable data quality validation, data debugging for machine learning pipelines, or enforcing the “right-to-be-forgotten” in deployed machine
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