データエンジニアリングタグで同率3位（28冊中）。Zenn・Qiitaなどの3記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 3件
- 媒体別
- Zenn 2・企業テックブログ 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 出版年
- （約5年前）
- タグ内の順位
- データエンジニアリングタグで同率3位（28冊中・紹介記事数の順）
- 代わりの本
データエンジニアリングタグで、この本より新しく紹介記事の多い本
紹介された時期
2024年から2025年にかけて、続けて紹介されています。最新は2025年10月です。
紹介している記事（3件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 【エンジニアの日常】エンジニア達の人生を変えた一冊 Part5 企業テックブログ · Findy ·
バックエンドの傍らデータ分析基盤の開発に取り組んでいた頃、ベストプラクティスや事例を知るために読んだ。データレイク・ウェアハウス・マートの三層構造などの理解が深まり、自分をデータエンジニアと名乗るきっかけになったという。組織やチェンジマネジメントを扱う第三部が特に勉強になったとしている。
- 確実に受かりたい方向けのGoogle Cloud Professional Data Engineer 学習教材まとめ Zenn · ミヤ · · いいね 2
Google Cloud Professional Data Engineerの学習教材の一つとして本書を紹介している。データ基盤の基礎が丁寧でわかりやすく説明されており、組織のあり方など資格試験対策には向かない内容も含むとしている。一方、データエンジニアリング領域の知識がない人に基盤となる知識を身につけるための最初の教材として勧めている。
- 文系卒から27歳からエンジニアの学習・勉強してよかったもの Zenn · 鶴仙人 · · いいね 2
当時データ基盤の書籍が少なかったため、出版された本を買って学んだ経緯を説明している。スプレッドシート管理の限界から、GA4のイベント設計、GCPのBigQueryを経てLooker Studioまで一貫してデータ基盤を構築した経験を示し、本書を関連書籍の一つ、特に勧める3冊の一つに挙げている。個別欄には「加筆中」と記している。
この本について
データ基盤の整備からシステム構築、分析組織の設計までを扱い、データ活用を支える実務知識をまとめた本である。第1章では、データソースの生成過程や品質を調べ、CRUD表・用語集・ERD・業務レイヤで現状を整理する方法を示す。続いて、マスタデータ、共通ID、履歴データの生成、データレイク・ウェアハウス・マートの設計、ユースケース、メタデータ、サービスレベル、データスチュワードを扱う。第2章では、ファイル、API、データベース、ログ、端末イベントなどからのデータ収集、ETL、分析用DBやワークフローエンジンの選定と構築を説明する。第3章ではデータ活用の成熟度を見極め、初期・中期・成熟期に応じた集権型・分権型・ハイブリッド型の組織や、幹部の支援、ビジョンを扱う。データエンジニアリングの知識がない読者向けの基礎的な一冊として紹介されている。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 第1章 データ活用のためのデータ整備
- 第2章 データ基盤システムのつくり方
- 第3章 データ分析の組織