改訂新版[エンジニアのための]データ分析基盤入門 データ活用を促進する! プラットフォーム & データ品質の考え方

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！

目次 : 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/ 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」/ 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/ 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/ 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/ 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/ 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/ 第７章　データ品質管理―質の高いデータを提供する/ 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/ 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/ Ａｐｐｅｎｄｉｘ　“ビッグデータでも役立つ”ＲＤＢ基礎講座

【著者紹介】
斎藤友樹 : ＳＩｅｒで官公庁、年金、広告などのシステムの要件定義〜保守運用まで、ＳＥやマネージャーとしてフロントエンド〜サーバーサイドまでひととおり経験。現在は、事業会社にてビッグデータ分析に関するシステムの構築、蓄積したデータの活用を行う仕事に従事している。直近では利用者が数千万を超える環境で、ストリーミングデータの処理や一日あたり５０００超のＥＴＬジョブを捌くデータ分析基盤のアーキテクチャ設計やデータ活用のためのしくみ作りを担当。また、ＡＷＳなどのパブリッククラウドイベントの登壇などを通して積極的に情報発信を行っている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）