詳解 データレイクハウスアーキテクチャ Delta Lakeを使ったデータai活用とガバナンス

Delta Lakeで築く、次世代データ基盤の教科書！
本書は、データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリスト向けに、Delta Lakeを活用して信頼性の高いデータレイクハウスを本番環境で運用するための実践的なガイドです。ベストプラクティス、最適化技術、実際のシナリオが含まれており、大規模なDelta Lakeベースのシステムを導入・維持する際に直面する課題を乗り越える方法を詳しく解説した実践的なガイドブックです。

【著者紹介】
デニー・リー : Ｕｎｉｔｙ　Ｃａｔａｌｏｇ、Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋ、ＭＬｆｌｏｗのコントリビュータで、Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅのメンテナ、Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓのプリンシパルデベロッパーアドボケート。インターネット規模のデータプラットフォームや予測分析・ＡＩシステムの開発者としての豊富な経験を持つ、実践的な分散システムおよびデータサイエンスの実践的エンジニアである。現在の技術的な専門分野は、ＡＩ、分散システム、Ｕｎｉｔｙ　Ｃａｔａｌｏｇ、Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅ、Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋ、深層学者、機械学習、ゲノミクスなどの技術に注力している

トリステン・ウェントリング : Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓのソリューションアーキテクトで、小売業界の顧客を中心に活動している。元データサイエンティストで、ストリーミングアプリケーションの本番化に関するベストプラクティスやｅコマース向けの生成ＡＩアプリケーションの構築などのブログ記事も執筆している。技術的な仕事以外では、読書や海水浴を楽しんでいる。数学の修士号と応用数学の理学士号を持つ

スコット・ヘインズ : ＤａｔａｂｒｉｃｋｓのＢｅａｃｏｎ（Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓが認定したコミュニティエキスパートや技術的リーダーを指す呼称）であり、１５年以上データ、分散システム、リアルタイムアプリケーションに携わってきた。Ｙａｈｏｏ！にてデータに関するキャリアを開始し、Ｔｗｉｌｉｏ、そして最近ではＮｉｋｅに在籍した。彼はＤａｔａ　Ｃｉｒｃｕｓというコンサルティング会社を経営している

プラシャンス・バブ : Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓ認定デベロッパーであり、リファレンスアーキテクチャ、ベストプラクティス、フレームワーク、ＭＶＰ、プロトタイプを構築することで、顧客のユースケースの設計と実装を支援し、顧客がデータを価値に変えることを成功に導く

長谷川亮 : 大手銀行、スタートアップ、外資系ＩＴ、そして複数の戦略コンサルティングファームにて、１０年以上にわたりクラウド、オープンソース、ビッグデータ領域に従事。特にデータチーム構築やＭＬＯｐｓを専門とする。２０２１年よりＤａｔａｂｒｉｃｋｓ　Ｊａｐａｎにてプロフェッショナルサービスおよびトレーニングサービスの立ち上げをリード。現在は複数のスタートアップでＡＩ　Ｎａｔｉｖｅな組織構築、ＡＩ／ＳａａＳプロダクト開発に携わりながら、日本国内におけるレイクハウスとＤａｔａ＋ＡＩガバナンスの導入を推進中

倉光怜 : ２０２２年にＤａｔａｂｒｉｃｋｆに入社。自動車・製造業界、通信業界を担当するソリューションアーキテクトのマネージャー。これまで、ＳＩｅｒ、ＡＷＳで自動車業界を中心にクラウドの導入を技術支援。Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓ　Ｊａｐａｎ入社後もコネクテッドカー・自動運転、工場ＩｏＴといったビッグデータのアーキテクチャ支援やデータ・ＡＩの活用を推進

小谷尚太郎 : ２０２２年にＤａｔａｂｒｉｃｋｓ入社、現在シニアソリューションアーキテクト。Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓパートナーの技術支援に従事している。前職では外資の監査法人系コンサルティングファームにて、データサイエンティストとして機械学習を用いた会計監査の高度化支援やＲ＆Ｄ業務、ソリューション開発に携わっていた。早稲田大学大学院修了

竹下俊一郎 : ２０２０年にＤａｔａｂｒｉｃｋｓに入社。金融、小売業界を担当するソリューションアーキテクトでチームマネージャー。これまで一貫してビッグデータ・アナリティクス導入支援やデータガバナンス実装・データ活用推進に従事。レイクハウスこそが我が国のデータ＋ＡＩ文化を変えると本気で思っている人間のつもり（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）