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ゼロからのデータ基盤 Snowflake実践ガイド

発売日: 2024/3/22 ISBN: 9784295602415 全文検索: 対応
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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
  • 本書の目的
  • 本書の対象読者
  • 前提とする知識
  • 謝辞
  • 1.1 データ革命
  • 1.2 データ基盤:データのエコシステム
  • 1.3 Big Data is Dead
  • 1.4 サイロ化の課題
  • 1.5 データ基盤とアプリケーションシステムの違い
  • 1.6 データ基盤を構成する技術
  • 1.7 モダンデータスタック
  • 1.8 参考文献・リンク
  • 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
  • 3.1 Snowflakeとともにある生活・導入編
  • 3.2 Snowflakeの導入
  • 3.3 Snowsight
  • 3.4 Snowflakeを利用するのに必要な基本的な構成
  • 3.5 Snowflakeへのデータのロード
  • 3.6 データシェアリングの利用
  • 3.7 Snowsight以外のインターフェース
  • 3.8 SnowflakeのSQLにおける注意点
  • 3.9 まとめ
  • 4.1 Snowflakeにおけるアクセス制御
  • 4.2 実例
  • 4.3 役割ロール・アクセスロールモデル
  • 4.4 高度なガバナンス管理
  • 4.5 コストの管理と最適化
  • 4.6 権限設定とアクセス制御は設計の初期段階で設計しよう
  • 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
  • 9.1 APIエコノミーとMACHアーキテクチャ
  • 9.2 APIエコノミーとデータシェアリング
  • 9.3 データ指向プログラミング
  • 9.4 Snowflakeでのアプリケーション開発
  • 9.5 Pythonのクラウド実行環境
  • 9.6 Python Procedureの作り方
  • 9.7 Snowpark Python
  • 9.8 デプロイの仕方
  • 9.9 dbt Python model
  • 9.10 Streamlitを使ったデータアプリケーション
  • 9.11 その他のトピック
  • 9.12 まとめ
あとがき

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