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[BOOKデータベースより]
BigQuery徹底活用。分析ニーズの変化に合わせて発展したデータ基盤の要件とGoogle Cloudの各種サービスをこの1冊で体系的に学ぶ。
第1章 データ基盤の概要
[日販商品データベースより]第2章 データウェアハウスの概念とBigQueryの利用方法
第3章 データウェアハウスの構築
第4章 レイクハウスの構築
第5章 ETL/ELT処理
第6章 ワークフロー管理とデータ統合
第7章 データ分析基盤におけるセキュリティとコスト管理の設計
第8章 BigQueryへのデータ集約
第9章 ビジネスインテリジェンス
第10章 リアルタイム分析
第11章 発展的な分析―地理情報分析と機械学習、非構造データ分析
2021年2月に刊行した「Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門」の改訂版です。改訂版の刊行までにデータ基盤に求められる要件は変化し、本書ではその間に進化を続けたGoogle Cloudの各サービスの情報をまとめています。
- Google Cloudの新サービスの反映:Dataform、Dataplex、BigLake、Datastream、Vertex AI、Geminiなど
- 各種Google Cloudの新機能のアーキテクチャへの反映:BigQuery、Dataflow、Pub/Sub、Cloud Coposer、Lookerなど
また非常に広い概念を含む「データ基盤」に求められる要件を明らかにしつつ、以下のような方々を主な対象として体系だったデータ基盤についての理解を整理できるように構成してあります。
- すでにソフトウェアコードはある程度かけるが、実践的にデータエンジニアリングへの入門をしたい方
- SQL を利用した分析を行っているが、データ基盤がどういう形なのか興味がある方
- すでにGoogle Cloud をデータ基盤として利用しているが、自社の設計について体系的に理解したい方、より良くする方法を探している方
データエンジニアリングの業務について一般的な知識を整理しつつ、Google Cloud 上でどのように構築するのかを、実践経験豊富な著者陣の現場のノウハウとともに説明します。