データエンジニアリングの基礎　データプロジェクトで失敗しないために

データエンジニアリングとは、組織内外で日々生成されるデータを蓄積し分析するためのデータシステムを構築し維持管理することであり、急速に注目を集めている分野です。近年ではデータエンジニアリングを支えるツールやクラウドサービスが成熟し、組織へのデータ利活用の導入は容易になりましたが、明確な指針のないままデータシステムの構築を進めると費用と時間を無駄に費やすことになります。本書は「データエンジニアリングライフサイクル」を軸にデータシステムの要件を整理することで、組織の「データ成熟度」に応じたデータシステム構築の指針を与えます。またデータエンジニアの立ち位置を明確にし、組織内でデータエンジニアが果たすべき役割を示します。

データエンジニアリングを理解しデータリテラシーを飛躍的に向上させる！
データエンジニアリングとは、組織内外で日々生成されるデータを蓄積し分析するためのデータシステムを構築し維持管理することであり、急速に注目を集めている分野です。近年ではデータエンジニアリングを支えるツールやクラウドサービスが成熟し、組織へのデータ利活用の導入は容易になりましたが、明確な指針のないままデータシステムの構築を進めると費用と時間を無駄に費やすことになります。本書は「データエンジニアリングライフサイクル」を軸にデータシステムの要件を整理することで、組織の「データ成熟度」に応じたデータシステム構築の指針を与えます。またデータエンジニアの立ち位置を明確にし、組織内でデータエンジニアが果たすべき役割を示します。

目次

１部　データエンジニアリングの基礎と構成要素（データエンジニアリング概説
データエンジニアリングライフサイクル
適切なデータアーキテクチャの設計
データエンジニアリングライフサイクルにおけるテクノロジの選択）
２部　データエンジニアリングライフサイクルの詳細（ソースシステムにおけるデータ生成
ストレージへの保存
データ取り込み
クエリ、データモデリング、変換
アナリティクス、機械学習、リバースＥＴＬへのデータの提供）
３部　セキュリティとプライバシー、およびデータエンジニアリングの未来（セキュリティとプライバシー
データエンジニアリングの未来）
付録Ａ　シリアライズと圧縮技術の詳細
付録Ｂ　クラウドのネットワーク

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