データの利用が企業や組織内で急速に広がる現代において、データ基盤の重要性が高まっています。この増加する関心に応えるため、本書では現役のデータエンジニア2名が、クラウドベースのデータ基盤サービスであるSnowflakeを使用して、効率的かつ効果的なデータ基盤構築の手法を解説します。データの有効活用はもちろん、大量データの処理や機械学習を活用したデータパイプラインの構築に関心があるエンジニアの方々に、具体的な方法論と実践的な知識を提供することを目的としています。フロントエンド、サーバーサイド、インフラストラクチャに関わる技術者の方々に、データ管理と活用の次のステップへの挑戦を促します。
目次プレビュー
- はじめに
- 第1章 データ基盤とは
- 第2章 Snowflake とは
-
2.1 Data Cloud
-
2.2 データウェアハウス
-
2.3 ストレージの種類とステージ
-
2.4 データパイプラインの構築
-
2.5 SQL以外でのデータ処理
-
2.6 アカウントを跨いだデータ利用
-
2.7 価値のあるデータを届ける
-
2.8 Snowflakeのユースケース例
-
2.9 Snowflakeの特徴
-
2.10 Snowflakeの人気
-
5.1 データ基盤の最小構成
-
5.2 Snowflakeの構成管理
-
5.3 データパイプラインワークフローの管理
-
5.4 dbtを使ったデータパイプラインの構築
-
5.5 データ基盤に関する情報収集
-
6.1 ETLとReverse ETL
-
6.2 ETLツールを使おう
-
6.3 ETLツールの分類
-
6.4 ETLツール紹介
-
6.5 それぞれのETLツールの特徴まとめ
-
6.6 バッチ取り込みとストリーム取り込み
-
6.7 本章でのまとめ
-
7.1 はじめに
-
7.2 求められる役割
-
7.3 具体的なツール
-
7.4 データパイプラインのインフラ管理
-
7.5 まとめ
-
8.1 BIツールを使おう
-
8.2 BIツールの分類
-
8.3 ハイコード
-
8.4 ノーコード
-
8.5 ローコード
-
8.6 BIツール比較表
-
8.7 まとめ