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膨大なデータ活用のためのAmazon QuickSightを使った 技術構成
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Tech Leverages
June 24, 2024
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膨大なデータ活用のためのAmazon QuickSightを使った 技術構成
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June 24, 2024
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Transcript
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 1 膨大なデータ活用のための Amazon QuickSightを使った 技術構成
2024/06/21 AWS Summit Japan @幕張 レバテック株式会社 内藤 翔太 / 塚原 渉
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 2 自己紹介 塚原 渉 内藤
翔太 レバテック開発部/レバテックプラットフォーム開発チーム
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 3 会社紹介| サービス紹介 IT事業 若年層事業 医療/介護事業
海外事業 ほか事業
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 4 会社紹介|技術広報 カンファレンススポンサー や テックブログ
に力を入れてます! もフォローしてね! etc.
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 5 1. レバテックプラットフォームの紹介 2. Amazon
QuickSightで何を実現したのか? 3. 検証環境でのデモ 4. Amazon QuickSightを使ったアーキテクチャ 目次
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 6 1. レバテックプラットフォームの紹介 2. Amazon
QuickSightで何を実現したのか? 3. 検証環境でのデモ 4. Amazon QuickSightを使ったアーキテクチャ 目次
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 7 レバテックプラットフォームの紹介 IT人材 企業 情報
収集 案件 作成 商談 契約 契約 商談 案件 応募 情報 収集
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 8 1. レバテックプラットフォームの紹介 2. Amazon
QuickSightで何を実現したのか? 3. 検証環境でのデモ 4. Amazon QuickSightを使ったアーキテクチャ 目次
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 9 Amazon QuickSightで何を実現したのか? 案件への参画までに、企業もIT人材もたくさんの不安がありました。 IT人材
企業 情報 収集 案件 作成 商談 契約 契約 商談 案件 応募 情報 収集 どのくらいの単 価を設定すべき かなあ どんな条件で募集し たら求める人材に届 くかなあ 自身のスキルで はどのくらい単 価がもらえるの かなあ 自身のスキルに あった案件はど のくらいあるか なあ
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 10 Amazon QuickSightで何を実現したのか? 企業 /
IT人材にAmazon QuickSightでフリーランス市場のデータを提供 https://aws.amazon.com/jp/quicksightより引用
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 11 Amazon QuickSightで何を実現したのか? 企業向けの価値 例えば、、
・自社の求めるスキルを持つ人材の単価の分布がわかる! ・自社の案件の募集条件にマッチする人材の分布がわかる!
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 12 Amazon QuickSightで何を実現したのか? IT人材向けの価値 例えば、、
・自身のスキルに合った案件がどのくらいあるかがわかる! ・自身のスキルに合った案件の単価の分布がわかる!
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 13 1. レバテックプラットフォームの紹介 2. Amazon
QuickSightで何を実現したのか? 3. 検証環境でのデモ 4. Amazon QuickSightを使ったアーキテクチャ 目次
IT人材向け・企業向けレバテックプラットフォームにて、Amazon QuickSightを使った 市場分析のページをお見せします! 検証環境でのデモ
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 15 1. レバテックプラットフォームの紹介 2. Amazon
QuickSightで何を実現したのか? 3. 検証環境でのデモ 4. Amazon QuickSightを使ったアーキテクチャ 目次
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 16 Amazon QuickSightを使ったアーキテクチャ 市場分析ダッシュボードを表示するまでのデータフロー
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 17 Amazon QuickSightを使ったアーキテクチャ 市場分析ダッシュボードを表示するまでのデータフロー Embulkの採用理由
1. Athena-BigQueryコネクターの動作が不安定 だったため 2. DB→BigQuery間の連携でEmbulkの利用実績があったため
| © 2024 Levtech Co., Ltd. 18 Amazon QuickSightを使ったアーキテクチャ 市場分析ダッシュボードを表示するまでのデータフロー Troccoの採用理由
1. 自社内ですでに導入実績があったため 2. 加工なしでデータを連携させるだけで、SaaSであるTrocco を利用し た方がメンテナンスコストを削減できるため
ありがとうございました! 是非ブースにお越しください!