店舗情報 店名 BVLGARI Il Ristorante Luca Fantin / Il Bar ブルガリ イル リストランテ ルカ ファンティン イル バール ジャンル 洋食/イタリア料理 予算 ランチ 6, 000円〜7, 999円 / ディナー 15, 000円〜19, 999円 予約専用 03-6362-0555 お問い合わせ ※一休限定プランは、オンライン予約のみ受付可能です。 ※電話予約の場合は、一休ポイントは付与されません。 ※このレストランは一休.
銀座のど真ん中に世界最大級の店舗を構えるブルガリ。その世界観のアイコン的な存在であるレストラン「ブルガリ イル・リストランテ ルカ・ファンティン(BVLGARI Il Ristorante LUCA FANTIN)」は9階です。ミシュランでは10年連続で1ツ星を獲得中(2021年現在)。 内装デザインはミラノのブルガリホテルのテイストを踏襲しているそうです。しかしながら思ったよりも床面積は小さく、席の間隔も狭い。内観を撮影するのを躊躇うレベルだったので、写真は公式ウェブサイトより引用しました。 はす向かいのシャネルのダイニング に比べると、ジャジャーン!というニュアンスが小さく感じます。 ルカ・ファンティンシェフは好奇心旺盛で、イタリアの名店はもちろんスペインの 「AKELARE」 や 「Mugaritz」 、 六本木(当時)の「龍吟」 などでも学び、当店には2009年からずっと厨房を統べています。ところで溝手るか元気かな。スパガではれいちぇるの次に好きだったんだけど。 飲み物の値付けは無慈悲であり、税サを含めれば酒屋の3~4倍といったところ。ドンペリが相対的に安かった(最上階にドンペリのバーがあって提携している? )ので危うくきよぶた案件でしたが、心を落ち着けて最も安価なスパークリングワインに退避しました。 すぐに供されるアミューズ。ハマグリにアーティチョーク、菜の花と春の味覚が満開。このあたりの手の込みようとタイミングは超高級店ならではです。 塩とオリーブオイルが用意されるのですが、いずれも抜群に旨い。パンを浸して食べるだけで大至急美味しいので、料理とは、素材とは、いったい何なんだろうと頭をかかえてしまいます。 前菜はホワイトアスパラガスにヤリイカ。立体的で美しい盛り付け。そして当たり前に美味しい。前夜に 白金台「ロマンティコ (Romantico)」 で同じ材料のイタリアンを楽しんだばかりであり、なるほどコンテンポラリーであると妙に納得したひと皿でした。 パスタはリングイネ。空豆にペコリーノチーズ、グアンチャーレ(生ハムの親戚)と実にシンプルな構成なのですが、完璧とも言える調理および調味です。ニンニクたっぷりの雑なパスタも美味しいですが、こうした料理を食べると背筋が伸びる。 メインディッシュは豚肉。肉の美味しさはもちろんのこと、山菜を主軸とした付け合わせが良いですね。程よい苦みが優しい肉の味わいによく合う。 デザートはティラミス。スポンジ少な目マスカルポーネ多めの旨いやつであり、ビスコッティ(なのか?
イル・リストランテ ルカ・ファンティンが2020年度の「アジアのベストレストラン」に選出され、17位にランクインしました。初選出で28位にランクインした2018年度から、昨年にあたる2019年度では18位、そして今年はさらにランクをひとつ 上げ、17位を獲得しました。まさに3年連続でランクを上げた結果となります... もっと読む
時系列データを扱うことが多い データウェアハウスで保管されるデータは、時系列のものが多いです 。例えば、1件の売上が発生すると、SFAなどの管理システムから情報を抽出し、新たにデータが1件追加されます。 例えば、銀行などにおける入出金データをDHWで取り扱う場合、出金や入金など全てのリクエストを、時系列順に記録します。そのため、半年前・1年前の口座残高など、任意の時点での状態や大まかなデータの流れを把握することが可能です。 2. サブジェクトごとに分類されている データウェアハウスで保管されるデータは、サブジェクト(主題・テーマ)ごとに分類されています。 例えば、販売管理システムのデータベースには、1件の売上に対して、売上日・店舗・顧客の氏名・顧客ID・顧客住所・連絡先・商品コード・販売個数・定価などのサブジェクト別にデータが保管されています。 これをデータウェアハウスで保管する時には、サブジェクトごとに置き換えます。 例えば、「顧客」というサブジェクトでは、顧客の氏名・顧客ID・顧客住所・顧客の連絡先といった、顧客にまつわる情報が集約されます。このようにデータを一つのまとまりとして管理することで、他のシステムと連携する時に、データが重複することを防ぐことができます。 また、販売システムのデータベースでは、売上が発生した時点での分析しかできません。サブジェクトごとに分解し、複数のツールとデータを統合することによって、商品を購入した顧客がその後どうなったか(顧客管理)といった、システムに依存しない分析を可能にしてくれます。 3. データが統合 されている データウェアハウスは、 複数のシステムから収集した異なるフォーマットのデータを、単一のスキームに変換した状態で保管がされます 。 例えば、「顧客ID」を一つ見ても、システムによっては、メールアドレスになっているケース、文字列になっているケース、整数になっているケースなどが考えられます。このような場合は、同一の顧客ではなく複数の顧客と認識されてしまう可能性があり、適切な分析につなげられません。データウェアハウスであれば、こうした情報のズレが生じず、データの整合性を高めることができます。 この処理には、通常「ETL(Extraction Transformation and Loading)」と呼ばれるツールが用いられます。ETLは、各システムのソースデータを抽出し、同一のスキームへと変換、データウェアハウスへの書き出しを自動で行います。 4.
・・・といったことについてしゃべる機会をもらうことになった。 普段記者として取材し見聞きしたこと、そこから感じていることなどざっくばらんにお話しする予定だ。 日時は11月21日14時から、場所は東京ベルサール九段、アシスト主催のセミナー「 InfiniDBプライベートセミナー 」で「ビッグデータってデータウェアハウスじゃダメですか?
02ドル/GB/月、長期保存の場合は0. 01ドル/GB/月 ストリーミング挿入 200 MB あたり0. 01ドル クエリ(従量制) 6ドル/TB 毎月1TBまで無料 クエリ(月額定額制) 500スロットあたり12, 000ドル クエリ(年額定額制) 500スロットあたり102, 000ドル(毎月請求) 【特徴】 標準SQLや地理空間データ型に対応し、ODBC・JDBCドライバを無償提供するほか、プログラムによるアクセスやアプリケーション統合を可能にするAPIを搭載しています。機械学習モデルの構築やGIS分析など、高度かつ自由度の高い運用が可能です。外部ツールとの連携機能も充実しています。 Amazon Redshift オンデマンド(従量制)料金: 0. 314ドル/時間 DC2. 8xlarge 6. 095ドル/時間 1. 19ドル/時間 DS2. 8xlarge 9. 52ドル/時間 RA3. 16xlarge 15.