データエンジニアリングタグで同率15位（28冊中）。Zenn・Qiitaなどの1記事で紹介（時点）。
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要素技術から要件分析、改善のアプローチまで、データ基盤の幅広いトピックを扱い、各技術の要点も押さえていると述べている。複数の技術やサービスを組み合わせて基盤を構築する際、実践のヒントになるとしている。特定技術に偏らず全体像を俯瞰でき、初心者から経験者まで参考になると評価する。「データエンジニアリングの基礎」と比べると、概念より技術に焦点を当てた内容との印象を示し、両書に優劣はないとしている。
この本について
データプラットフォームの要素技術から要件分析、構築、改善までを扱う技術書である。ユーザー行動やセンサーログなどを集めて整理し、ETL・ELTで分析に使える情報へ変換する流れや、データ品質の維持、分析方法を解説する。ログ転送、バッチ・ストリーミング処理、データレイクやウェアハウス、ジョブスケジューラ、BI、データサイエンスなどの技術を取り上げ、Apache Spark、Kafka、dbt、BigQueryといった製品・技術も紹介する。アーキテクチャパターンやデータフォーマット、データメッシュ、ドメイン駆動設計などにも扱いを広げ、複数の技術を組み合わせる際の選定や設計、運用改善を考える材料を示す。目次は構成要素や処理方式の解説から、要件分析、構築、改善へと進む。記事では初心者から経験者まで参考になる内容とされている。
楽天ブックスの商品説明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。