https://eigoryoku.nhk-book.co.jp/normal
↑のリンクから飛べるんだけど、英語の腕試しに良かった。
基本的な英単語と意味が近い日本語を3択の中から選んでいくテスト。30秒以内に答えられるだけ答えるのが目標だ
シンプルなんだけど、上位に食い込むのは結構むずかしい。
わたしは 29 点くらいしかとれなかったけど、これで 50 点とか取れる人はどんな頭脳をしてるんだ
「リデザイン・ワーク」を読んだ
今日はこの本を読んだ。「ライフ・シフト」を書いた人の本。
まあ……あんまり面白い感じの本ではなかった。
ある種あたりまえのことを言っている。新しい働きかたを設計するには、以下の4点が大事ですよと。
- 既存の業務と、社員の働きかたへのニーズを理解する
- マネジメントとメンバーそれぞれの社員が共同して、新しい働きかたに求めることについて、合意を形成する
- 形成された合意に基づき、ルールを策定する
- 新しい働きかたを実践する。そのためのサポートも行う
どうだろう。個人的には、新しいことは全然書いてないし、そりゃまあそれができたら苦労はしないよね、って感じでしかなかったな。
最近この記事読んだのがちょっと影響しているかもしれない。
それにしても、意外とみんなオフィス出社もしたいのね。あんなの時間の無駄だと思うんだけど……
俺たちの BigQuery 単体でデータ変換を含んだストリーミング処理ができるようになるってマジ？(マジ)
ちょっと衝撃を受けたので今日はいつもとは違う時間に更新。
みんなこれ読んだ？
この記事で紹介されているのは、今回の Google Cloud NEXT'24 で紹介された、BigQuery の continuous queries っていう機能についてなんだけど、さらっとすごいことが書いてある。
要するに BIgQuery で、あるクエリをずっと動かしっぱなしにできるってこと。これの何がすごいって、BigQuery だけでストリーミング処理までできるようになるってことなんだよね。
例えば(上の記事でも触れられてるけど) Pub/Sub の BigQuery サブスクリプションによって連携された、BigQuery のあるテーブルに格納されたデータを、continuous queries 機能で動かしっぱなしにしたクエリで加工して、別のテーブルに格納する……なんてことができる。
さらにいえば、BigQuery には既にデータパイプラインツールとして Dataform が統合されている。ということは、こうしたストリーミング処理のパイプラインのコード管理もある程度 BigQuery 単体で目処が立つものと考えて良さそう(まあ、dbt とかと比べると少しかゆいところに手が届かない……みたいな点も、Dataform にはあるんだけど)。
もともとバッチ処理に関してはスケジュールドクエリ機能によって実現できていた BigQuery だけど、今回の発表でさらにストリーミング処理までできるようになってきた。
これはつまり、本当に BigQuery が Google Cloud を使ったデータ分析の中心になるってことを示しているんだと思う。
正直、生成 AI とかのリリースよりこっちのほうがインパクトあるんじゃね？って感じのリリースだった。マジで注目したい。
