エンジニアのためのデータ分析基盤入門

本リポジトリは、技術評論社から出版された以下の書籍のWeb補足情報を提供するためのものです。書籍に関する「正誤表」や関連情報をまとめています。

title : エンジニアのためのデータ分析基盤入門

Publisher : 技術評論社 (February 24, 2022)

Publication date : February 24, 2022

Language : Japanese

Tankobon Softcover : 272 pages

ISBN-10 : 4297127245

ISBN-13 : 978-4297127244

本書の構成

各章のハイライトです。

1章ビッグデータの世界や歴史や今、これからについて紹介する章です。ビッグデータ世界の概略がわかります。
2章データ基盤を管理する「データエンジニアリング」を想定して、職責やナレッジを含めた基礎知識を概説します。データエンジニアリングでカバーすべき範囲は多岐にわたるため、まず大まかにデータ基盤全体を把握していきます。
3章データ基盤を構築/管理する上で大切なポイントである「セルフサービス」「SSoT」という考え方を中心に
知恵を創出しやすいデータ基盤に求められる役割や考え方、方法論について解説します。
4章データ基盤を4つの層に分割し、それぞれの層で登場する技術スタックを紹介します。単純な技術の羅列とならないようにユーザが知恵の創出に集中するためのベースとなる特定の技術スタックを取り上げて特徴や用途を紹介することで多々あるビッグデータの技術の中から技術選択で迷わないようにしていきます。
5章データを管理するためのメタデータを紹介します。「データの定義をいちいちSQLで調べている」「データが見つけづらい」「データが活用されない」メタデータを通したユーザの悩みを解決する章です。
6章データマートを作成し利用綺麗に整形することも大事ですが、単純な作成方法だけにとどまらず、ユーザがデータマートを自由に素早く反復して作成できるようにすることが重要です。データ利用の一つの障壁となる人とのコミュニケーションをシンプルにするための方法について紹介する章です。
7章データの状態を常にモニタリングすることで、データの精度を高めるデータ品質管理について紹介します。間違えたデータで意思決定をしないように、データの品質を継続的に測定し、データの設計書を残し継続的に知恵を創出できるデータ基盤を作り上げます。
8章データ基盤開発の方向を見失わないようにするためのKPI管理とKPI管理対象項目について紹介していきます。なんとなくでデータ基盤を管理、運用する状況から脱する際に役に立つ実際のデータ基盤で運用されている項目を紹介します。
Appendix ビッグデータに関する要素はリレーショナルデータベースの技術要素と通ずるものがあります。そのため1章からの解説をよりわかりやすくするために、リレーショナルデータベースの基本要素を解説する付録です。