May 2025
Intermediate to advanced
106 pages
1h 15m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
「抽出、変換、ロード」（ETL）は、ビジネスインテリジェンスから AI まで、あらゆるデータアプリケーションの中心にあるプロセスだ。レイクハウスアーキテクチャの出現や、大規模リアルタイムデータの重要性の高まりなど、最近のデータ環境の変化により、今日のデータ実務者は ETL に対して少し異なるアプローチを取る必要がある。
このテクニカルガイドでは、データエンジニア、エンジニアリングマネージャー、アーキテクト向けに、最新の ETL プロセス、直面する可能性のある課題、およびそれらを克服するための戦略的パターンについて概要を説明する。ETL を実装する際に、情報に基づいた意思決定を行い、成功に役立つ技術スタックを選択するための知識を得ることができる。
- データレイクハウス時代のETLの姿を発見する
- リアルタイムデータへの対応方法を学ぶ
- ローコードETLツールを探索する
- スケーラビリティ、パフォーマンス、可観測性を最適に実現する方法を理解する
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