解読 データアーキテクチャ ―モダンデータウェアハウス、データファブリック、データレイクハウス、データメッシュの選び方の表紙

解読 データアーキテクチャ

モダンデータウェアハウス、データファブリック、データレイクハウス、データメッシュの選び方

James Serra, 村上 列オライリー・ジャパン276ページISBN 9784814401505

データエンジニアリングタグで同率7位(29冊中)。Zenn・Qiitaなどの2記事で紹介(時点)。

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データエンジニアリングタグで同率7位(29冊中・紹介記事数の順)

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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。

  • 技術書の買い方入門〜失敗しない本選び〜 Qiita · ISHIHARA Makoto · · いいね 1

    データレイクハウスを実装した後に本書を購入し、読んで目から鱗が落ちる思いをしたと述べている。さまざまなデータアーキテクチャを詳しく解説し、それぞれの差異が明確に分かる点を評価している。また、どのアーキテクチャも万能な解決策にはならないと学び、クラウドデータレイクに続いて心に刻まれる本だったとしている。

  • 【書評】解読データアーキテクチャ 企業テックブログ · CADDi ·

    書評として、本書が「銀の弾丸はない」という前提から、各アーキテクチャのトレードオフを理解する姿勢を一貫して示す点に共感したと述べている。InmonとKimball、DWHとレイクハウスといった二項対立を避ける視点も挙げる。バズワードに振り回されず共通言語を作りたい技術的意思決定者向けとし、Azure寄りの可能性は差し引いて読むよう注意を促している。

この本について

データウェアハウス、データファブリック、データレイクハウス、データメッシュなどの構造と長所・短所を比較し、要件に合うデータアーキテクチャを選ぶための知識を扱う。前半ではビッグデータやデータ成熟度を確認し、各方式の変遷とアーキテクチャデザインセッションの進め方を説明する。続いて、リレーショナルデータウェアハウスとデータレイクを軸に、ストレージ、処理、データモデリング、インジェスト、ガバナンスなどの共通概念を整理する。後半ではモダンデータウェアハウス、データファブリック、データレイクハウス、データメッシュを取り上げ、構成や課題、既存環境からの移行、チーム編成、プロジェクトの進め方を学べる。

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)

  1. 第I部 基礎編
  2. 1章 ビッグデータ
  3. 2章 データアーキテクチャの種類
  4. 3章 アーキテクチャデザインセッション
  5. 第II部 データアーキテクチャの共通概念編
  6. 4章 リレーショナルデータウェアハウス
  7. 5章 データレイク
  8. 6章 データストレージソリューションとプロセス
  9. 7章 設計手法
  10. 8章 データモデリング
  11. 9章 データインジェスト手法
  12. 第III部 データアキテクチャ編
  13. 10章 モダンデータウェアハウス
  14. 11章 データファブリック
  15. 12章 データレイクハウス
  16. 13章 データメッシュの基礎
  17. 14章 データメッシュを採用すべきか。誤解、懸念、そして未来
  18. 第IV部 人、プロセス、テクノロジー編
  19. 15章 人とプロセス
  20. 16章 テクノロジー