Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
膨大なデータ活用のためのAmazon QuickSightを使った 技術構成
Search
Tech Leverages
June 24, 2024
Technology
1
6.9k
膨大なデータ活用のためのAmazon QuickSightを使った 技術構成
Tech Leverages
June 24, 2024
Tweet
Share
More Decks by Tech Leverages
See All by Tech Leverages
未来を拓くAI技術〜エージェント開発とAI駆動開発〜
leveragestech
2
190
コンテキストエンジニアリングで変わるAI活用 リファクタリングワークフローの実践から学んだ形式知
leveragestech
0
110
AirflowでDataformを制御するポイント
leveragestech
0
100
古き良き Laravel のシステムは関数型スタイルでリファクタできるのか
leveragestech
1
1.2k
リファクタリングいつやるの? 〜依存の整理〜
leveragestech
0
120
ディメンショナルモデリングを軽く語る
leveragestech
1
5.1k
アクターモデルによる効率的な分散システム設計
leveragestech
0
4.9k
Terraform による運用効率化の取り組みと最新のテストアプローチの紹介
leveragestech
0
4.9k
OpenFGAで拓く次世代認可基盤 〜予告編〜
leveragestech
0
4.9k
Other Decks in Technology
See All in Technology
実践データベース設計 ①データベース設計概論
recruitengineers
PRO
4
1.8k
まだ間に合う! StrandsとBedrock AgentCoreでAIエージェント構築に入門しよう
minorun365
PRO
10
550
JuniorからSeniorまで: DevOpsエンジニアの成長ロードマップ
yuriemori
2
330
Kiroと学ぶコンテキストエンジニアリング
oikon48
4
790
生成AI時代に必要な価値ある意思決定を育てる「開発プロセス定義」を用いた中期戦略
kakehashi
PRO
1
220
実運用で考える PGO
kworkdev
PRO
0
120
退屈なことはDevinにやらせよう〜〜Devin APIを使ったVisual Regression Testの自動追加〜
kawamataryo
4
930
生成AI時代のデータ基盤
shibuiwilliam
1
870
スプリントレトロスペクティブはチーム観察の宝庫? 〜チームの衝突レベルに合わせたアプローチ仮説!〜
electricsatie
1
130
7月のガバクラ利用料が高かったので調べてみた
techniczna
3
780
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
8.6k
VPC Latticeのサービスエンドポイント機能を使用した複数VPCアクセス
duelist2020jp
0
340
Featured
See All Featured
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
7
830
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
126
53k
Embracing the Ebb and Flow
colly
87
4.8k
How GitHub (no longer) Works
holman
315
140k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.6k
Visualization
eitanlees
147
16k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.9k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.5k
Making Projects Easy
brettharned
117
6.4k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
330
21k
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!