再検索する 行先 大和駅西口行 系統番号 間10 経由 時刻表 バスルート 改正日:2020/11/16 時刻表は、チェックがついている系統を表示しています 時 平日 土曜 休日 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 1 備考 江 :江ノ電バス 横 :横浜市営バス 相 :相鉄バス 京 :京急バス 王 :京王バス 東 :東急バス 小 :小田急バス 成 :京成バス :ノンステップバス :深夜バス :自転車積載ラック設置車両 :ツインライナー運行 ※祝日は休日ダイヤで運行いたします。 ※年末年始、お盆期間につきましては随時お知らせいたします。 ※台風や積雪等により運行できないことがありますのでご了承下さい。 担当営業所 電話番号 この時刻表に関するお問い合わせ先 (担当営業所) 間10 神奈中東・大和営業所 046-274-3239 バス停名、ランドマーク名、住所などのキーワードから、付近のバス停の時刻表を検索することができます。 前のページへ戻る ページトップへ戻る
主要な公共施設、市内の全バス停が掲載されていますので、乗り継ぎなどが一目でわかります。 バス路線マップ(PDF:2. 2MB) からダウンロードしてご利用下さい。 【注意事項】 ※路線番号9「八幡平頂上線」は平成28年4月に廃止されています。 ※路線番号11「十和田・花輪線」は平成27年4月に廃止されています。 ※路線番号16「高清水線」と路線番号17「上芦名沢線」は平成31年4月に「上芦名沢・高清水線」に統合されています。
かみいたばしいっちょうめ ※時刻表は以下の系統・行先の時刻を合わせて表示しています 光02 池袋駅東口ゆき スマートフォン・携帯電話から時刻表を確認できます ※ご利用環境によっては、正しく2次元バーコードを読み取れない場合があります。 2020年10月1日 改正 時 平日 土曜 日曜/祝日 05 06 07 02 N 池袋駅東口 33 56 08 13 55 26 04 29 54 09 30 47 19 42 17 40 10 46 24 22 45 11 41 58 25 57 12 18 38 37 14 15 16 00 20 03 23 36 34 21 01 N…ノンステップまたはスロープ板付きバス(点検等により一般車で運行する場合がございます) お問合せ:練馬営業所 TEL 03-3934-1123 FAX 03-3559-2807
※地図のマークをクリックすると停留所名が表示されます。赤=牧田上野バス停、青=各路線の発着バス停 出発する場所が決まっていれば、牧田上野バス停へ行く経路や運賃を検索することができます。 最寄駅を調べる 名阪近鉄バスのバス一覧 牧田上野のバス時刻表・バス路線図(名阪近鉄バス) 路線系統名 行き先 前後の停留所 関ケ原時線 時刻表 関ケ原駅~時 上野西 萩原 牧田上野の周辺施設 コンビニやカフェ、病院など ローソン上石津牧田店
ビジネスではしばしば、性能面で優れているデータレイクを導入するのが正解という意見を見聞きします。しかしながら、必ずしもデータレイクが正解とは言えません。大切なのは、ビッグデータ分析に何を求め?かつ予算との兼ね合いなどを考慮することです。 データウェアハウスは長年発展してきた経緯から、コモディティ化が進みデータを管理するためのコストがデータレイクよりも圧倒的に安くなります。そのため、非構造化データを扱わないような企業の場合、性能面で優れているデータレイクよりもデータウェアハウスを導入する方が正解だと言えます。 何が正解で何が不正解なのかは各企業の環境と、ビッグデータ分析などの目的に応じて変わります。自社にとって必要なものは何か?をしっかりと見極めていきましょう。
企業活動では、毎日膨大なデータが発生します。それらを格納して有効利用する方法は、いくつかあります。その中で近年注目を浴びているのが「データレイク」と呼ばれるデータベースです。その特徴やメリットは、理解しておくべきでしょう。 本記事では、データレイクの特徴や データウェアハウス との違いなどについて解説します。 データレイクとは? まずはデータレイクとはどのようなデータベースなのかを理解しましょう。 データレイクとは、ビッグデータをさまざまな形式でそのまま保存する中央ストレージリポジトリ(保管場所)のことです。 データレイクは規模を問わず、構造化データや半構造化データ、非構造化データなどすべてのデータを格納することができます。データレイクではデータをそのままの形で保存できるため、構造化の工程が不要になります。つまり、比較的簡単な作業でデータの一元管理を可能にしています。 構造化データと非構造化データは本来別々の管理が必要ですが、両者を区別なく一元的に保存できるデータレイクを利用すれば、データ活用をさらに推進できるでしょう。 データウェアハウスとは?
もちろん、利用用途が明確になっているのであれば、データウェアハウス(DWH)を構築するのがベストです。 データレイクを活用するにはクラウドを利用しましょう データレイクは先述の通り、容量が大容量になる場合があります。場合によってはペタバイト級の容量が必要になる場合があります。ペタバイト級のデータを保存する場合、高性能なストレージ製品が数台~数十台必要になります。加えて、データ分析用のコンピュータも用意する必要があります。このように、データレイクを一から構築するには、多大なコストがかかってしまいます。 従って、AWSやGoogle Cloudのようなパブリッククラウドのサービスを利用してみましょう。先述のように、AWSのS3やGoogle CloudのCloud Storageを利用すれば、大容量のデータレイクがすぐに構築できます。また、 Google CloudのBigQuery を利用すれば、構造化データのみになりますが、データの保存のほかに、高速な分析も可能になります。 他の企業との競争力を維持するためにも、クラウドサービスを利用し、データの利活用を積極的に行ってみてはいかがでしょうか? 弊社トップゲートでは、 Google Cloud 、または Google Workspace(旧G Suite) 導入をご検討をされているお客様へ「Google Meet で無料個別相談会」を実施いたします。導入前に懸念点を解決したい方、そもそも導入した方がいいのかをお聞きしたい方はお気軽にお申し込みください! トップゲート経由でGoogle Cloudをご契約いただけるとGoogle Cloudの利用料金はずっと3%オフとお得になります! お申込みはこちら データ活用にご興味がある方におすすめの記事をご紹介! データの定義からデータレイクとデータウェアハウス（DWH）の違いをわかりやすく解説！ | 株式会社トップゲート. 最後までご覧いただきありがとうございます。以下では、データ分析に関する記事をピックアップしております。データ分析基盤やGoogle CloudのBigQueryに関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。 データ分析基盤間の違いを理解したい方にオススメの記事 データ分析の歴史から紐解く!データウェアハウスとデータマートの違いを徹底解説 データ分析基盤の一つであるデータマート概要と設計ポイントをご紹介! データウェアハウス(DWH)とは?メリットや活用例まで一挙に紹介 クラウドベンダー間のデータウェアハウス(DWH)を比較したい方にオススメの記事 クラウドDWH(データウェアハウス)って何?AWS, Azure, GCPを比較しながら分析の手順も解説!
データレイクのメリット データレイクはデータを元の形式のまま取り込んでいくため、データの蓄積自体が非常に容易です。また、すべてのデータを集約してプールしておくので、必要なデータは必ずその中から探し出すことができます。これは完全に統合された環境下でデータを一元管理できるということです。 また、多種多様なデータが常に蓄積されていることにより、状況によって突然、「こんな分析がしたい」というニーズが出てきたとしても対応できる可能性が高いといえます。 データレイクにはこのようなメリットがありますが、かわりに非構造化データは大抵、ファイルサイズが大きく、量も膨大になります。多様で大量なデータから必要データのみを抽出し目的に合わせて整理する、といった活用のための作業には、特殊な技術やツールが必要となります。 4.
データマネジメント/アナリティクス業界では、すべての企業が理解しておくべき多くの用語が飛び交っています。これらの用語の多くは、簡単に混同してしまいます。今回のテーマであるデータウェアハウスとデータレイクのケースがそれに当たります。2つの最も重要な違いは何か、そしてビジネスにおいてどういった形で最も効果的に使用することができるでしょうか? Table of Contents 1. データウェアハウスとデータレイク 2. 人気のデータレイク 3. 人気のデータウェアハウス データウェアハウスとデータレイク データウェアハウス は、企業が構造化され統合済みのデータを保存するリポジトリです。ここで保存されたデータは、重要なビジネス上の意思決定をサポートするためのBI(ビジネスインテリジェンス)に使用されます。データレイクもデータリポジトリですが、データレイクは構造化されたデータと非構造化されたデータの両方の形で様々なソースからのデータを保存するのに使用されます。 多くの人は、データレイクとデータウェアハウスは同じものだと誤解しています。確かに2つには以下のようにいくつかの共通点があります。 データを保存するためのリポジトリ クラウド型またはオンプレミス型 驚異的なデータ処理能力 しかし、それ以外の多くの部分には大きな違いがあります。 注)Data Lake(左) Warehouse(右) スキーマ・オン・リード vs. スキーマ・オン・ライト すべてのデータタイプ vs. 構造化データ 分離されたストレージとコンピューティング vs. データウェアハウスとデータレイクは何が違うのか？. 密接に組み合わされたストレージとコンピューティング 汎用的なデータ vs. すぐに活用できるデータ データ保持時間が長い vs. 短い ELT vs. ETL 変更やスケールの変更が容易 vs. 困難 1.
05. 13 DWHで解決できる課題と導入メリットとは? 続きを読む ≫