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商品説明
大規模データ&データベースの技術基礎。押さえておきたい主要技術スタック。分析環境のセルフサービス。SSoT(Single Source of Truth)。データ管理のためのメタデータ。データの精度を高めるデータ品質の確保。自由に、素早く、反復作成できるデータマート。事例でわかるアーキテクチャ設計の基本フロー。データドリブンを促進するデータ分析基盤の運用指針。大幅増補システム&データ整備の基本をこの1冊で!
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収録内容
| 1 | 第0章 “速習”データ分析基盤と周辺知識―データ分析基盤入門プロローグ |
| 2 | 第1章 “入門”データ分析基盤―データ分析基盤を取り巻く「人」「技術」「環境」 |
| 3 | 第2章 データエンジニアリングの基礎知識―4つのレイヤー |
| 4 | 第3章 データ分析基盤の管理&構築―セルフサービス、SSoT、タグ、ゾーン、メタデータ管理 |
| 5 | 第4章 データ分析基盤の技術スタック―データソースからアクセスレイヤー、クラスター、ワークフローエンジンまで |
| 6 | 第5章 メタデータ管理―データを管理する「データ」の重要性 |
| 7 | 第6章 データマート&データウェアハウスとデータ整備―DIKWモデル、データ設計、スキーマ設計、最小限のルール |
| 8 | 第7章 データ品質管理―質の高いデータを提供する |
| 9 | 第8章 データ分析基盤から始まるデータドリブン―データ分析基盤の可視化&測定 |
| 10 | 第9章 “事例で考える”データ分析基盤のアーキテクチャ設計―豊富な知識と柔軟な思考で最適解を目指そう |
| 11 | Appendix “ビッグデータでも役立つ”RDB基礎講座 |
