【Webinar資料公開】AWSで作るデータ分析基盤サービスの選定と設計のポイント

 こんにちは佐々木です。
もの凄く遅くなりましたが、2021年3月18日に実施したデータ活用に関するウェビナーの資料と動画の一部の公開です。

講演資料&講演動画

 当日は、AWSの大場さんより『AWS Analytics サービスのご紹介』と、NRIネットコムの分析・マーケティングチームの柿崎さんより『顧客理解を深め、キャンペーン成果の最大化を目指すデータ活用』、そして佐々木の方から『AWSで作るデータ分析基盤 サービスの選定と設計のポイント』の3本立てでお送りさせて頂きました。佐々木の資料と動画、またAWS大場さんの動画を公開させて頂きます。

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お伝えしたかった事

 佐々木パートのお伝えしたかった事としては、次の2点に集約できます。

  • DWHとデータレイクは分離する
  • データレイクも用途に応じて3層構造にすると扱いやすい

 いろいろな会社さんのデータ分析基盤を見させて頂いているんですが、最低限この2つをやっておくと後からでも何とでもなります。逆にDWHしか用意していなかったら、そこに格納できないデータをどうするかで云々と悩むことになります。そんな時に、データレイクがあると、まずはデータをデータレイクに格納してから考えることができます。ということで、データレイク大事です。  またデータレイクも整形後のデータを格納すると、後で分析の目的が変わった場合に対応できない場合もあります。そんな場合は、生のデータを格納するRAWデータレイク、加工中のデータを扱う中間データレイク、ビジネス加工したデータを格納する構造化データレイクの3層にすると使い勝手がよいです。場合によっては、構造化データレイクにAthenaで直接みることによって、DWHも不要というケースもありうります。

 そんなこんなの考え方をまとめた技術同人誌も出していますので、もし宜しければみてください。また、データ分析基盤構築についてのお問合せは、こちらまで。

booth.pm

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執筆者佐々木拓郎

Japan APN Ambassador 2019
ワイン飲みながら技術書を書くのが趣味なおじさんです

Twitter:https://twitter.com/dkfj

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個人ブログ:https://blog.takuros.net/

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