ＡＷＳではじめる実践データマネジメント

赤羽根正則／〔ほか〕著

発売日：2025年7月

  • ＡＷＳではじめる実践データマネジメント
  • ＡＷＳではじめる実践データマネジメント
ページ数
３５９ｐ
ISBN
978-4-297-14913-0
著者情報
赤羽根　正則（アカバネ　マサノリ）
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。大手ＩＴベンダーでデータベース関連の製品開発をおこなったのち、インターネット関連企業で社内向けの大規模データ分析基盤の開発、運用やＡＩを活用した需要予測システムの開発を担当。ＡＷＳでは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（サトウ　ユウ）
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。大手ＳＩ会社でデータ分析基盤の構築や運用、加工パイプラインの作成、機械学習モデルのシステム化などに従事。ＡＷＳでは、データ分析基盤の構想策定から具体的な実装支援までをおこなう。ＡＷＳサービスでは、ＡＷＳ　ＧｌｕｅやＡＷＳ　Ｌａｋｅ　Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ、Ａｍａｚｏｎ　ＭＷＡＡが得意

仲谷　岳志（ナカタニ　タケシ）
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。エンタープライズＩＴの分野で２８年の業務経験を持ち、エンタープライズストレージ、サーバー仮想化などその時々の最先端インフラを通じて顧客への価値提供をおこなってきた。現在はＡＷＳのプリンシパルアーキテクトとして、さまざまな業界のお客様の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（マツウラ　シン）
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。大手通信会社において、データベースを中心とした情報システムのインフラ設計開発運用を担当。大手金融機関においては、データ戦略の立案からデータマネジメント施策の実行、データプラットフォームの設計構築運用まで、事業会社におけるデータ活用を推進。ＡＷＳでは、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（ヨシハマ　サチコ）
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。外資系ＩＴ企業基礎研究所にてブロックチェーンＡＩ技術、セキュリティなどの先端技術の研究開発を担当。現在はＡＷＳで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。日本学術会議連携会員、情報処理学会理事、国立研究開発法人科学技術振興機構研究開発戦略センター（ＪＳＴ‐ＣＲＤＳ）特任フェローなどを務める。博士（情報学）

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商品説明

データに欠損値や誤りがあり、正しく分析できない。データ加工処理が複雑で読み解けない。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。データ活用を阻む壁を壊すには？

「データに欠損値や誤りがあり、正しく分析できない」
「データ加工処理が複雑で読み解けない」
「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。

目次

はじめに

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
1.1.1　なぜ、データマネジメントが必要か
1.1.2　データマネジメントの11領域

1.2　データマネジメントとAWSサービス
1.2.1　データマネジメントにおけるAWSの強み
1.2.2　データマネジメントに関わるAWSサービス一覧

1.3　データストア
1.3.1　Amazon Simple Storage Service（S3）
コラム　ディレクトリバケットとテーブルバケット
1.3.2　Amazon Redshift
1.3.3　Amazon Relational Database Service (RDS)
1.3.4　Amazon Aurora

1.4　データパイプライン
1.4.1　AWS Glue
1.4.2　AWS Glue DataBrew
コラム　AWS GlueとGlue DataBrew
1.4.3　AWS Step Functions
1.4.4　Amazon Managed Workflows for Apache Airflow（Amazon MWAA）
コラム　Step FunctionsとAmazon MWAAの使い分け

1.5　分析
1.5.1　Amazon Athena
1.5.2　Amazon QuickSight

1.6　セキュリティ／ガバナンス
1.6.1　AWS Identity and Access Management（IAM）
1.6.2　AWS IAM Identity Center
1.6.3　AWS Lake Formation
1.6.4　Amazon DataZone
1.6.5　Amazon SageMaker

まとめ


2章　データに欠損値や誤りがあり、正しく分析できない
　ほか

商品詳細

出版社名
技術評論社
サイズ
２１ｃｍ
対象年齢
一般
フォーマット
単行本

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