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TROCCOⓇ利用企業のレビューまとめ

TROCCOⓇ

TROCCOⓇ

株式会社primeNumber

TROCCOⓇ
TROCCOⓇ
株式会社primeNumber

データ基盤

TROCCOⓇ

データ初心者でも簡単にデータ転送ができる ETL・リバースETLツール

田丸瑞花

株式会社HR Force / 田丸瑞花

メンバー / データエンジニア

# 導入編
# 活用編

データ基盤

TROCCOⓇ

これで全社データ集約を実現できました。お手軽で運用コストをかけないETLのファーストチョイスに!まずはFreeプランで試してみよう!

nihemak

ドクターメイト株式会社 / nihemak

メンバー / フルスタックエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名

# 導入編
# 活用編

データ基盤

TROCCOⓇ

データ基盤の立ち上げのスモールスタートにおすすめ

miraoto

株式会社マイベスト / miraoto

CTO・VPoE / CTO / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名

# 導入編
# 活用編

データ基盤

TROCCOⓇ

専任データエンジニアがいなくても安心!データ基盤立ち上げにおすすめのTROCCO

shomaekawa

コミューン株式会社 / shomaekawa

シニアマネージャー / データサイエンティスト / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 101名〜300名

# 導入編
# 活用編

データ基盤

TROCCOⓇ

データ分析基盤リニューアルの要

yuta-ozakii2111

株式会社キュービック / yuta-ozakii2111

テックリード / テックリード / 従業員規模: 301名〜500名 / エンジニア組織: 51名〜100名

# 導入編
# 活用編

データ基盤

TROCCOⓇ

データエンジニアがいなくても大丈夫。初めてのデータ基盤構築にはtroccoがおすすめ

kumewata

atama plus株式会社 / kumewata

メンバー / SRE / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名

# 導入編
# 活用編

データ基盤

TROCCOⓇ

スモールスタートで導入できるクラウド型ETL

つざき

株式会社M&Aクラウド / つざき

メンバー / フルスタックエンジニア / 従業員規模: 51名〜100名 / エンジニア組織: 10名以下

# 導入編
# 活用編

データ基盤

TROCCOⓇ

Web開発エンジニアでも手軽にデータ転送したい!troccoでデータ基盤を構築した話

morooka_cube

エムスリーキャリア株式会社 / morooka_cube

フルスタックエンジニア / 従業員規模: 501名〜1,000名 / エンジニア組織: 51名〜100名

# 導入編
# 活用編

データ基盤

TROCCOⓇ

troccoを使ってデータ分析基盤構築の第1歩目を踏み出そう!!

yyone

アソビュー株式会社 / yyone

メンバー / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 101名〜300名

# 導入編
# 活用編
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TROCCOⓇの比較記事Pickup

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メルカリ社が運用する trocco & BigQuery のデータ分析基盤と経済性 #GoogleCloudDay / 20210526
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Speaker Deck: yuzutas0
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オンプレのDWHからBigQueryへの移行について
# 導入編

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Qiita:homma_koki
qiita.com/homma_koki/items/a93ec064d96ebcaf3eba

これまで弊社では、データ基盤としてオンプレのDWHを利用していました。しかし、オンプレのDWHはハードウェアやソフトウェアのメンテナンスが必要で、運用コストや管理負荷がかかってしまうという課題がありました。また、弊社では複数のシ...

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# 導入編

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CUEBiC TEC Blog:Cuebic1024
cuebic.co.jp/tech-blog/entry/bigquery/1207

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SaaSスタートアップにおけるデータ基盤の作り方 〜属人化からオペレーショナルエクセレンスへ向けて〜
# 活用編

SaaSスタートアップにおけるデータ基盤の作り方 〜属人化からオペレーショナルエクセレンスへ向けて〜

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tech.commmune.jp/entry/2023/10/11/175406

本記事ではスタートアップ組織において、属人化から脱却して、オペレーショナルエクセレンスなデータ基盤を構築していくノウハウをご紹介します。

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Findyデータ基盤のアーキテクチャと技術スタック
# 活用編

Findyデータ基盤のアーキテクチャと技術スタック

Findy Tech Blog
tech.findy.co.jp/entry/2024/03/25/090000

1. はじめに Findyでデータエンジニアとして働いている ひらき(hiracky16)です。 この記事ではFindyで取り組んでいるデータ基盤について紹介します。 Findyでは2023年からデータエンジニアを採用し本格的に...

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Data Engineering Study #16/メタデータは地味だが役に立つ
# 導入編

Data Engineering Study #16/メタデータは地味だが役に立つ

Speaker Deck: atama plus
speakerdeck.com/atamaplus/data-engineering-study16-atama-plus-metadata

2022年10月19日に開催された「Data Engineering Study #16 データカタログ入門」にて弊社の内藤(@jonnojun)が登壇しました。 ▼開発チームの情報発信リンク集 https://linktr.e...

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