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はてなキーワード: SAPとは
たとえば ↓
https://www.launchexcel.com/what-jobs-use-excel/
https://www.fdmgroup.com/news-insights/advanced-excel-skills
ジャップランドで起こりがちなことはアメリカでは無いのかAIちゃんに尋ねてみたらこう言ってたよ
ワイ： 質問: 2024年において、アメリカの大企業および中小企業の間で、より一般的なデータ管理の方法はなんですか？ 検索して最新のトレンドを教えてください。 - 方法A:内部データベースからCSVファイルとしてデータをダウンロードし、Excelで修正してから、
ETLツール（例：Informatica PowerCenter、Talend Open Studio）、BIツール（例：Tableau Prep、Microsoft Power Query）、
または他のデータベース（例：OracleDB）などの他のシステムにインポートする。 - 方法B:Excelのステップをスキップし、内部データベースを他のシステムに直接接続する。 - 方法C:レガシーシステムや複雑なシステムには方法Aを使用し、その他のシステムには方法Bを使用する。状況やシステム要件に応じて使い分ける。 質問のポイント: - 大企業におけるExcelの使用:大企業はデータクリーニングのためにExcelを使用するのを完全にやめましたか？それとも、古いメインフレームシステム、ERPシステム、または特定の業務プロセスの問題のためにまだ使用されていますか？ - 方法A、B、Cのシナリオ:各方法の具体的なシナリオと製品名を教えてください。 - 2024年におけるCSVファイルのダウンロード:2024年現在、ETL/BIツールやクラウドベースのDWHを利用できないどころか、Oracle Gatewayなどの接続手段も利用できないデータベースの使用は完全になくなりましたか？
もしそのようなデータベースが2024年にもまだ存在する場合、直接的なデータ連携が困難なため、CSVファイルでのデータ抽出が唯一の方法となることがあります。
企業は膨大なコストがかかるために移行を延期していますか？それともすでに段階的に対応していますか？ - Excelを使い続ける理由: 内部データベースを他のシステムに直接接続した方がシンプルなのに、なぜ一部の企業はデータクリーニングのためにExcelを使い続けているのですか？
↓
2024年には、大企業の間でメソッドB（直接接続）へのシフトが顕著になっています。しかし、特定のシナリオに応じてメソッドC（ハイブリッドアプローチ）も採用されています。中小企業においても、直接接続の利便性と効率性が認識され、その採用が徐々に増加しています。しかし、リソースとコストの制約により、Excelを使用したデータクリーニングやハイブリッドアプローチが依然として一般的です。
使用状況: この方法は、中小企業、レガシーシステム、複雑なデータ構造を含むシナリオで依然として一般的です。Excelはその柔軟性と使いやすさから、データ操作のための多用途ツールとして広く使用されています。
シナリオ:
製品:
具体的なシナリオ:
使用状況: この方法は、大企業や技術に精通した中小企業の間でますます一般的になっています。直接接続を利用することで、データワークフローが効率化され、手動エラーが減少します。
シナリオ:
製品:
具体的なシナリオ:
使用状況: 多くの企業が、レガシーシステムや複雑なシステムにはメソッドAを、その他のシステムにはメソッドBを使用するハイブリッドアプローチを採用しています。この柔軟性により、既存の制約と近代化の努力をバランスさせることができます。
シナリオ:
製品:
具体的なシナリオ:
データ管理ツールの進歩にもかかわらず、Excelは大企業におけるデータクリーニングと操作のために広く使用されています。これは主に以下の理由によります：
ETL/BIツールやクラウドベースのDWHと直接統合できないシステムに対して、データをCSVファイルとしてダウンロードすることは依然として一般的です。企業は高コストと複雑さのために移行を遅らせることが多く、段階的に対処しています。
しかし、直接接続はより効率的で広く採用されており、長期的にはデータ管理におけるExcelへの依存が減少すると予想されます。
クラウドベースのデータ統合ソリューションの台頭により、データ収集、クリーニング、統合がAI/ML技術によって自動化され、手動作業が減少し、データの一貫性と精度が向上しています。AI/MLアルゴリズムは、異常検出、欠損値の補完、パターン認識などのタスクを効率的に処理し、データ品質を向上させます。リアルタイムデータ分析の利点が明らかになるにつれ、直接接続の採用が増加し、より迅速かつ正確なビジネス意思決定が可能になります。
データセキュリティ、コンプライアンス、およびデータガバナンスの重要性が増すにつれ、このトレンドは続くと予想されます。
もうちょっと正確に言うとSAPを導入する本社系組織は理解しているが
データドリブンの経営、みたいなことをするような経営陣はいないし
グリコの件でSAPが話題を目にするようになり、だいたい評判が悪いシステムであるようなのだが、「SAPは経営層のためのシステムであって、末端の社員のためのものではない。統合DBにより経営層が判断をするんだ！」という記事があった。
いやいやいや、SAP導入したとこで、JTCの無能経営陣が何を判断するんだよ(笑)
SAP的な統合システムを導入していれば失われた30年は無かったのか？
どんだけいい情報を揃えても、どんだけ早く情報を上げても、ろくな判断しないだろ(笑)
SAPなんて導入したら現場の工数は増えるのに、「ERP導入したから人減らせるだろ！！！」って"判断”する未来しか見えないわ(笑笑笑
# ヨーロッパの主要都市におけるソフトウェアエンジニア向けベストカンパニー
ヨーロッパの各都市でソフトウェアエンジニアにとって最適な企業を探しているなら、以下のリストが参考になるでしょう。
Google, Facebook, Snap, NVIDIA, Microsoft, Apple, Oracle, Snyk, GetYourGuide, UBS, Swisscom, DFINITY, Cisco.
Google, Facebook, Snap, Jane Street, Stripe, Coinbase, Apple, Amazon, Hudson River Trading, Citadel, ByteDance, Two Sigma, Palantir, Bloomberg, Revolut, GSA Capital, Marshall Wace, Quadrature, Five Rings, G-Research, Starling, Personio, DeepMind, DRW, Millenium, BlackRock, MAN Group, Jump Trading, DE Shaw, AQR, Maven Securities, Point72, IMC, Optiver, Susquehanna (SIG), XTX, Old Mission, Squarepoint, Qube Research & Technologies (QRT), Yelp.
Uber, Databricks, Bitvavo, Booking, Miro, Flexport, Atlassian, Spotify, Optiver, IMC, Amazon, Adyen, Google, Stripe, Flow Traders, MessageBird, Reddit, Box, JetBrains, Personio, Elastic, GitHub, Catawiki, Tower Research, Radix Trading, Headlands Technologies, Tomtom.
Google, Meta, Datadog, Criteo, Microsoft, Stripe, Airbnb, Amazon, Atlassian, Hubspot, Workday, Ankorstore, Red Hat, Algolia, Alan, 360Learning, ContentSquare.
AWS, Amazon, Microsoft, Wayfair, Google, Meta, Apple, HubSpot, Stripe, NVIDIA, Snowflake, Personio, Databricks, JetBrains.
AWS, Microsoft, Google, Mastercard, Workday, Salesforce, Meta, Stripe, VMware, LinkedIn, Etsy, Personio, ByteDance, Coinbase, Hubspot.
Google, Apple, Microsoft, Nvidia, Adobe, Workday, Celonis, BMW, Salesforce, SIXT, SAP, Huawei, Personio, Intel, JetBrains, IBM.
Google, Snowflake, Netflix, Pinterest, Rippling, Oracle, Waymo, AMD, Samsung, NVIDIA, Box, Warner Bros, Visa, Amazon.
Amazon, Apple, New Relic, Stripe, Rippling, Revolut, Skyscanner, Microsoft, N26, Criteo, Adobe, Thoughtworks, Oracle, Glovo, Personio.
Apple, Amazon, Roku, Arm, Microsoft, Qualcomm, MathWorks, AMD.
Amazon, Oracle, Microsoft, Flutter, Unity, Skyscanner, Huawei.
Databricks, Microsoft, Nutanix, Rivian, Foursquare, Yandex, JetBrains, Nordeus, Luxoft.
Amazon, Datadog, Microsoft, Apple, Google, Personio, Twilio, Glovo, VMware, Meta, Oracle, Revolut.
Klarna, Spotify, Netlight, PayPal, Ericsson, Ubisoft, Warner Bros, King, Google, Oracle, AWS, Microsoft, Wolt.
Google, Rippling, Oracle, Revolut, Uber, Amazon, Deliveroo, IBM, Splunk.
Crowdstrike, UI Path, Google, Adobe, Stripe, Microsoft, Oracle, IBM, Amazon, Electronic Arts (EA).
Microsoft, Maersk, Zendesk, Workday, Unity.
Productboard, Pure Storage, Apple, Workday, Oracle, Microsoft, JetBrains, Proton, Parrot.
Bolt, Wise, Microsoft, Twilio, Wolt.
Microsoft, Cisco, Aker Solutions, Arm, Mastercard, Meta, Kahoot, Autostore, Remarkable, Netlight.
これらの都市は、ソフトウェアエンジニアにとって多くの機会を提供しています。それぞれの都市が提供する企業は、エンジニアが自身のキャリアを発展させるための多くの選択肢を提供しています。それぞれの企業が提供する機会や文化は、エンジニアが自身のキャリア目標に合わせて最適な選択をするのに役立ちます。 [
まず上流というのがいないんよ
エンジニア数千人いる中で
めちゃめちゃ出来るエンジニアが数人いてその人たちがビジネスロジックを簡単に書けるフレームワークを作る
その人たちは年収数千万とか数億とかのレベルだけどビジネスなんかなんも知らない
そのツールをエンハンスするエンジニアが数百人居てこの人たちもビジネスなんかなんも知らない
そのツールを使ってビジネスロジックを組むエンジニアが数千人いる
そのエンジニアにビジネスの仕様を伝えるビジネスアナリストが何人いたかは知らんけど相当いる
日本の「上流」というのはここでビジネスアナリストあたりの感じだけど、ソフトウェア的にはビジネスなんか一切知らんトップ数人が大事なの明らかやん
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/qiita.com/Sicut_study/items/6238413b66e274bccd7b
深夜4時まで勉強している割には他の記事やTwitterからあんま深い事を感じないので怪しさMAXです。
もちろん書かれている流れも良いですが、増田のおススメも書こうと思う。
記事では全否定されていますがAWSを学ぶ最短はこれだと思います。
IPAのITパスポートのAWS版でこれを取得すればぼんやりとAWSの各サービスとつながりが分かります。このぼんやりとってのが重要でAWSはとにかくサービスが多いですが実際に開発すると使うのは大体限られます。もちろん記事のような流れでも良いですが、まずは全体を俯瞰できることが重要です。この資格取ればAWSへの苦手意識は持たなくなりますし、AWSのCM見て「んなわけあるか！途中端折りすぎ！」と突っ込めるようになります
次にやるのは参考書の写経です。なんでも良いですがサーバレス系の参考書だとリソースの削除も楽で良いです。AWSの公式のでも良いですが大体和訳されていません。Amplifyとかは和訳されたのもありますがバージョンアップで動かなくなったりして検索するのも面倒です。
もちろん参考書も2年前のものでも今では動かなかったりしますが、だいたいググるとメモで書いている人居るので感謝しながらマネしましょう。1冊やりきれば充分です。
また資格です。SAA。IPAなら基本情報です。正直これ取ればAWSを好きになります。でもサービスは組めません。でも苦手意識持たないのはこの業界では重要です。
正直CLFよりはだいぶ難しいですが初心者でも取れる資格なので頑張りましょう。
たぶんこれが増田の思うベストプラクティスだと思う。と言うよりSAA取ればAWSに関しては日本のエンジニアの半数より上に居れると思う。それくらい人が少ない。
ここから業務を経てSAPを取得したり、DVAやSOAの残りのアソシエイトも取って基礎を盤石にしたりとかは人それぞれだか、ひとつだけ言えるのは深夜4時まで勉強した付け焼刃のECSのコンテナとかマジで触りたくない！
コンテナとかはAWS以外の知識も要るから時間をかけて人に説明できるレベルに理解した方が良い。言いたいことはそれだけ。あとリソース削除言うけど無料枠とよほどの無茶しなきゃ金はほとんどかからないし、だいたいAWSが300クレジットくれるからどうにかなる。
自分でサービス作るなら話は別だけど、試算ツールもあるし収益と運用をちゃんと見積もるのが大事だしAWS使うと大半はリソースどうしようか考えるのがメイン。どうせあとから増やせるでしょって思うサービス程増やせない
司法試験は7科目（憲法・行政法・民法・商法・民事訴訟法・刑法・刑事訴訟法）と1科目（倒産法、租税法、経済法、知的財産法、労働法、環境法、国際関係法）の選択科目からなり、短答式試験と記述式試験が合計4日で行われる。
肌感覚でいう分量的にはこの1科目がそれぞれ応用情報・NW・SCなど高度試験と対応するイメージになる。
なので、
応用情報、CCNP、AWS SAP、DBスペシャリスト、NWスペシャリスト、SCスペシャリスト、ITストラテジスト、E資格
を一斉に受けて全部で7割以上取るというくらいの分量と言える。
それか未受験なので難易度が分からないがAWS7冠を同じ日に取るようなイメージ。
もちろん、これら資格ほど各科目の共通する部分が少ないので、各々の試験を1から勉強するくらいの難易度。
あと、論述がエグい。（論文試験と言われる。理系出身なので学術論文じゃないものをそう呼ぶのは個人的に好きじゃないけど、書く量は論文と言える程の分量）
