あらすじ
データ整備／データ基盤システムの構築／データ分析組織立ち上げのプロがすぐ効くノウハウを教えます！
「会社内でバラバラになっているデータを集めたが，これから何をしていいか分からない」
「最新技術を利用してデータ基盤をつくったがニーズがなかった」
「頻繁に障害が発生するデータ収集に対応してきたが，そのデータは誰にも利用されていなかった」
「データの意味が分からず，データの意味の聞き込み調査で1日が終わった」
データを活用してビジネス価値を創出したいと考える企業は増えています。そのために，とりあえずデータを集めて，データレイク，データウェアハウス，BIツールなどのソフトウェアを導入したのですが，データ活用が進まないという声を聞きます。なぜ，せっかくコストをかけてつくったデータ基盤なのに機能しないのでしょうか？
Garbage In Garbage Out（ゴミを入れたらゴミが出てくる）という言葉があるように，適切な形でデータを取得しなければ，適切な分析はできません。また，各ソフトウェアに限定した知識ではなく，データ基盤システムとして利用するためのノウハウがなければ，データ基盤は機能しません。さらにデータ基盤にはたくさんの人が関わるため，組織のあり方やデータの取り扱いにも注意が必要です。
取得したデータからデータ活用までの架け橋となるのがデータ基盤のはずです。ビジネス価値につながらないデータ基盤はコストを垂れ流すだけの病んだシステムになりかねません。そこで本書では，データ基盤の本来の機能を甦らせるため，またデータ基盤の構築でつまづかないためノウハウを処方します。データ整備，システムの知識，組織のあり方，データの取り扱いといった"データ基盤を機能させるためのノウハウ"を，この道のプロが惜しげもなく披露します。データ基盤が思うように機能していない，これからデータ基盤を構築したいが何からはじめればよいか分からない，といったことで悩まれている方には一読の価値があるはずです。
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Posted by ブクログ
データ分析基盤を成長させていくにはどうすべきか、実践的なノウハウをまとめた書籍。
データ整備・エンジニアリング・組織作りといった観点に分かれていて、必要なところを都度読むのが良さそう。
データ分析基盤の基本を学んだ方向けと思われる。
【ポイント】
・データ分析基盤はユーザーが維持・成長させていくもの。開発し終えてからがスタート
・データの品質はデータソースで担保する。問題があれば、下流からのフィードバックが大事
・現状の業務を業務レイヤ（ロール・オペレーション・アプリケーション・ストレージ）に分けて整理することで、やりたいこととボトルネック間のギャップを明らかにする
・データウェアハウス（DWH）は共通指標をまとめるので、ユースケースに沿ったデータマートが使われるようになってから設計する
・データマートが増えすぎる・BIツールに集計ロジックが分散するといった問題がありがち。整理・集約が大切
・ユースケースを最重要視する。思考の9割はここでいい。この便益以上にコストをかけてはならない
・ETLの選び方は、コネクタが充実している
・コネクタをソースコードレベルでデバッグできること
・列指向DBは性質上、UPDATEやDELETEより、DROP→CTAS（CREATE TABLE AS SELECT）の方がいい
Posted by ブクログ
2021年に主流となっているデータ基盤について網羅的に書かれている。組織面や製品選定、基盤のスケール方法など含め、構築の進め方のイメージを持ちたかったので、ちょうど良い本だった。
Posted by ブクログ
データの利活用を進めるためにはデータを収集、蓄積するための基盤づくりが必要になる。本書はデータ基盤構築のための人、技術、組織に関わるポイントを三人の専門家が解説している。IT初心者にも比較的わかりやすいので、関連する業務に関わる方にはオススメ。
Posted by ブクログ
データ分析の本はたくさん出ているけれどデータ分析基盤の本は少なく、技術よりの本はまだあったけどこういう俯瞰的な本はなかったので貴重ですね
