佐藤悠の作品一覧

◆データをうまく活用できない壁を壊すノウハウを集大成◆ 「データに欠損値や誤りがあり、正しく分析できない」 「同じ顧客や企業が重複して登録されている」 「データの意味や使い方がわからない」 「部門ごとに見せられるデータが異なり、他部門に横展開できない」 「分析データに含まれる個人情報の取り扱いに苦慮している」 データを活用したいのに、うまくいかない……その壁を壊すには、データマネジメントが不可欠。 ・データをカタログ化、一元的に管理できる「Amazon DataZone」 ・さまざまなデータソースからデータを見つけ出して加工・統合でき、品質チェックの自動化もできる「AWS Glue」 ・データレイク内のデータに対して、行や列レベルでのきめ細やかなアクセス制御ができる「AWS Lake Formation」 など、データマネジメントに役立つ最新サービスの実践的な使い方をAWS Professional Servicesコンサルタントが解説。 ■こんな方におすすめ ・データがあるのにうまく活用できていない組織のエンジニア、データサイエンティスト ・AWSユーザー ■目次 1章 データマネジメントとAWS ・1.1 データマネジメントとは ・1.2 データマネジメントとAWSサービス ・1.3 データストア ・1.4 データパイプライン ・1.5 分析 ・1.6 セキュリティ／ガバナンス 2章 データに欠損値や誤りがあり、正しく分析できない ・2.1 データ品質の問題を解決するには ・2.2 Glue Data Qualityを使って保管されているデータの品質を測定する ・2.3 Glue Data Qualityを使って、データ処理パイプラインの中でデータ品質を測定する ・2.4 Glue DataBrewを使ってデータ品質を測定する 3章 データ加工処理が複雑で読み解けない ・3.1 データ加工処理の問題を解決するには ・ 3.2 Glue Studioによるジョブの作成 ・3.3 Step Functionsによるワークフローの構築 ・3.4 Amazon MWAAによるワークフローの構築 4章 同じ顧客や企業が重複して登録されている ・4.1 データの重複をなくすには ・4.2 AWS Glueを使って、ETLパイプラインの中で名寄せをおこなう 5章 データの意味や使い方がわからない ・5.1 メタデータの問題を解決するには ・5.2 メタデータの項目や記載ルールを整備する ・5.3 メタデータの充足化と公開 ・5.4 データカタログを用いてデータの存在と示す意味を把握する ・5.5 メタデータの品質維持と向上 6章 部門ごとに見せられるデータが異なり、他部門に横展開できない ・6.1 部門間でのデータ共有を推進するには ・6.2 組織間でデータを共有する ・6.3 データの共有範囲の確認と変更 7章 分析データに含まれる個人情報の取り扱いに苦慮している ・7.1 データ分析において個人情報の問題を解決するには ・7.2 「持ち込ませない」処理の実装 ・7.3 「残さない」処理の実装 ・7.4 「使わせない」処理の実装 ■著者プロフィール ●赤羽根正則：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロフェッショナルサービス本部所属。データ分析基盤のアーキテクチャ作成支援やデータエンジニアリングでのパフォーマンスチューニングなどに従事。 ●佐藤悠：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロフェッショナルサービス本部所属。AWS GlueやAWS Lake Formation、Amazon MWAAが得意。 ●仲谷岳志：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロフェッショナルサービス本部所属。AWSのプリンシパルアーキテクトとして、クラウドインフラやデータ基盤の設計・構築、生成AIプラットフォーム構想の策定支援などを担当。 ●松浦晋：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロフェッショナルサービス本部プラクティスマネージャー。エンタープライズ向けのデータプラットフォーム構築やデータマネジメント戦略立案に関する支援に従事。 ●吉濱佐知子：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロフェッショナルサービス本部所属。コンサルタントとして、データ管理・分析基盤の構想策定や基本設計、データ・AI活用のワークショップ実施やAWS技術活用のための研修活動などに従事。