＜前編のあらすじと後編のお話＞ 本企画のホストである伊藤直也氏（以下「naoya」）が広尾の寿司屋に招いたのは、現在『トレジャーデータ株式会社』のCTOとして活躍している太田一樹氏（以下「kzk」）。弱冠20歳にしてCTOとしてのキャリアをスタートさせ、様々な出会いを経てシリコンバレーでの起業を果たしたkzk氏だが、決して常に順風満帆だったわけではなく、資金調達に奔走し、「寝られなくなるくらい辛かった」という過去もあったのであるー―。 ⇒【前編】の記事はこちら 【後編】となる今回は、セールス主導の会社と決め、様々な施策を行っているリアルな話や、日米のカルチャーギャップに悩まれている現状、そしてそもそもkzk氏のポジションは日本でいうCTOではない？など興味深い内容が次々と明らかにされていきます。そして、久しぶりの帰国というkzk氏をもてなすべく、いよいよ絶品の握りも登場します。 — nao
データ分析の話はそこかしこで行われてますが，それを俯瞰する話はあまりないようなので，ここらで一つ色々とまとめて喋りたいと思います．また，Treasure Dataで得た経験をもとに，機能だけでなくデータ分析基盤でよく要求される要素についても，いくつかの視点を交えて言及したいと思います． 話したいトピックリスト． データ分析の需要 データ分析の流れ データ分析基盤に使われるソフトウェア / サービス オンプレミス: Hadoop, Spark, Presto, Impala, etc クラウド: Treasure Data, BigQuery, Redshift, EMR, etc データ収集/同期: Fluentd, Embulk, Sqoop, etc ストリーム処理系: Storm, Norikra, Dataflow, etc キュー: Kafka, Amazon Kinesis,
Treasure Data（以下、TD）に入社して早2週間が経ちました。 入社してから、平成14年度IPA未踏ユース第1期で同期でスーパークリエイタであった西田さんがTDで働いているのを知りました。MapReduceやHadoopが登場した頃、「Googleを支える技術」という技術書*1でお世話になったのですが、いつの間にかTreasure Dataを支える人になっていたんですね*2。 Googleを支える技術 ?巨大システムの内側の世界 (WEB+DB PRESSプラスシリーズ) 作者: 西田圭介出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2008/03/28メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 47人 クリック: 1,166回この商品を含むブログ (374件) を見る TDではおかげさまで結構なペースでお客さんが増えていて事業規模拡大に備えて幅広い職種で人材募集中です。今回はTDのバッ
近況などをブログに書いたことはなかったんですが、4月からTreasure Dataで働くことになりました。 3月に新しい仕事を探してたタイミングでちょうど声をかけてもらって、他に誘ってくれてるところもあっていろいろ考えたんですけど、今まで自分がやってたWeb屋さんとは結構ちがう専門的なプロダクトが面白そうだったこと、話してみてエンジニアリング上の解決したい課題についてすごく具体的にいろいろ話してくれたので、畑違いな気もするけどやれることは結構ありそうだなとイメージできたので入社することにしました。 あとは声をかけてくれるのが2週間遅かったら他のところに決めちゃってたので、お互いのタイミングが合ってたことで自分が想像していなかった選択肢が生まれたことにも面白さを感じて、まあこれも自分の中のひとつのチャレンジだと思って返事をしたという感じです。 HadoopもFluentdもよく分からんしSl
3/31付けで4月から国立研究開発法人になった産業技術総合研究所を退職致しまして、4/1からTreasure Dataに入社しました。第一号のResearch Engineerとして東京オフィスで働きます。 CTOの太田さんから2013年頃に一度お誘いを受けておりましたが、2014年になってまた声を掛けて頂き、2年越しでの入社となりました。 なんでTreasure Data？ 現在のTreasure Dataでは、毎秒45万レコード、4,000億レコード/日ものデータが投入されていて、Hiveで処理されるデータ量も3+ペタバイト/日と急速な発展をとげております。研究でもこの規模のデータ量を扱うことはGoogleやFacebook等の一部の研究者を除いてはありませんから、非常に挑戦的な課題に取り組める環境であることにDB研究者として第一に魅力を感じました。優秀なエンジニアが集まっていて刺激的
先週のことだけどTreasure Data Tech Talkに行ってきました。 主催者のTreasure Dataさん、会場を提供をしてくださったDeNAさん、またイベント開催にご協力頂いたdots.さん、ありがとうございます。寿司おいしかったです。 セッションの内容は Treasure Data Tech Talk #1 開催報告 - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ を見ると良いと思います。 Treasure Dataはクラウド上にサービスを展開していてかつPrestoとかHadoopをがんがん改造していることもあり、ちょっと真似できない部分もありますが、いろいろと参考になりました。 S3上のデータにリクエストすると失敗することがあるので、Prestoでリトライするような機能を作り込んでいるとありましたが、こういうのは僕の環境ではいらないかなと思いました。 という
結局3月からそのまま働くことにしました。 先日のエントリを書いて以来、本当に多くの方から声をかけていただきました。ありがとうございました。本来なら個別にご報告するべきところですが、ちょっと数が多くて厳しいので、このエントリをもって報告にかえさせていただきます。 またいろいろと話を伺う中で考えたことなどもあるので、そちらについては別途エントリを書くつもりです。 様々な話を聞いた上で、1月末の時点では自分でもわかっていなかったことがわかりました。最終的に重視したのは以下の点です。 技術ベンチャーであること ベンチャー企業として大きな成功を狙っていること、またそれが有望に見えること 優秀なプログラマが同僚に多いこと 退職エントリに書いた観点のほかに、この3点が今回の自分にとって重要だということは後から見えてきたことでした。 ということで Treasure Data に入社しました。Softwar
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
日本人3人がシリコンバレーで起業した「トレジャーデータ」は、データの収集・保管・分析を一貫して行うクラウド・ソリューション「Treasure Data Service」をエンタープライズ向けに提供する企業だ。分散処理を行うミドルウェア「Hadoop」や自社開発のデータベースを組み合わせたプラットフォームは、素早い実装と拡張性、安定性が評判を呼び、創業から約3年で100社以上に導入されている。 ビッグデータという言葉はビジネス用語として定番となりつつあるが、データの管理の負担が大きいなど、フルに活用できている企業はまだ少ない。世界でも注目されるスタートアップの1つである同社を率いる創業者の1人、CTOの太田一樹さんにビッグデータビジネスの今後の展望などについて聞いた。 データ解析をもっとシンプルに 「Treasure Data Service」の導入先は現在120社程度、そのうち約4割が日本
マイクロソフト社製品のライセンス料金改定に伴うクラウドサービスの利用料金の改定について クラウド 2024年12月20日 IDCフロンティア、「IDCFクラウド」とトライコーンのメール配信エンジン「autobahn ... クラウド 2024年12月04日 【新OSテンプレート】KUSANAGI 9 for IDCFクラウド を提供開始 クラウド 2024年10月31日 【IDCFクラウド】新マシンタイプ登場、ネットワーク定額オプションに帯域メニュー追加のお知らせ クラウド 2024年10月10日 10月18日 東京開催「VeeamON Tour 2024 Japan」にて講演・ブース出展し... その他 2024年10月09日 【重要なお知らせ】IDCフロンティアのクラウドサービスにおける料金改定について クラウド 2024年09月11日 【サービス拡張】IDCフロンティアのインターネッ
Fluentd に Treasure Data がコミットする理由 @frsyukiが2011/7/19日に初めて Fluentd をgithubにpushして以来、約3年になります。 最近、色んな人にこんな質問を受けます。何故 Treasure Data は Fluentd の開発者/マーケターをフルタイムで持っているのか？なぜOSSなのか？競合もそのメリットを享受でき、実際にFluentdの上でビジネスを行っているスタートアップも数社いる、TDだけがリソースを前だしして不利にならないのか？ 一言で答えるなら、トレジャーデータではもっと大きな思想/哲学を持ってFluentdを開発しています。 トレジャーデータを創業した当初、クラウドを使用してデータを処理するというのは、あまり一般的では有りませんでした。また、そもそもデータ、特にログデータなど従来では捨てられていたものを解析するという事に
ヤフー株式会社 米国トレジャーデータ社 株式会社IDCフロンティア ヤフー株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：宮坂 学、以下Yahoo! JAPAN）と、クラウド型データマネージメントサービス（DMS）を提供する米国トレジャーデータ社（本社：米国カリフォルニア州、CEO：芳川(よしかわ) 裕誠(ひろのぶ)、以下トレジャーデータ）は、本日、法人向けビッグデータビジネス領域で業務提携することを発表しました。これは、昨年よりYahoo! JAPANが展開している、ビッグデータ活用を核としたマーケティングソリューション事業の取り組みのひとつとして、データマネージメントにおける高い実績と優位点を持つトレジャーデータの技術の採用に至ったものです。 近年、企業のマーケティング活動の中でビッグデータに注目が高まる一方、ビッグデータの収集・保管・分析に必要な環境整備やコスト、専門技術者の不足が課題と
ビッグデータの収集・蓄積クラウドサービスを手掛ける米トレジャーデータは2014年6月12日、今後の事業戦略を発表。自動車をはじめとする製造業で注目が集まるIoT（インターネット・オブ・シングス）分野で自社サービスが活用されるような取り組みを進めていくことを明らかにした。 トレジャーデータは2011年、米レッドハットなどに在籍していた芳川裕誠氏ら日本人3人が、米国シリコンバレーに立ち上げたIT企業。独自技術を駆使した「トレジャーデータサービス」と呼ぶビッグデータの収集・蓄積クラウドサービスを手掛けている。 クラウド上にHadoopをベースにしたデータ蓄積クラウドを構築。PC（パソコン）のファイル操作のようにデータを簡単にアップロードできるようにする一方、蓄積したデータはカラム型データベース上に格納されたものとして処理・分析に生かせる。 さらにデータ蓄積基盤の拡張など運用業務も請け負う。こうし
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