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Snowflakeの6ワークロード 第2回 データを取り込み加工する データエンジニアリング編

提供するサービスや顧客ターゲットを拡大し、さらには目まぐるしく変わる周囲の情勢に合わせて適切な意思決定を下し、ビジネスを加速させる方法として、データの重要度が高まっています。データは時間や場所を越え、物事を俯瞰的に見ると同時に細部に入って必要な情報を取り出すには非常に有効な手段です。一方で時間と共に量も種類も増していくデータは使いこなすことが難しく、なかなか必要な情報が得られないという声も後を断ちません。

こうした問題を解決するべく、Snowflakeはデータをいつでもどこでも使いたいと思ったときに使えるような場所にデータを結集しておくことが重要であると考えています。そのためには、データでやりたいことを実現できるだけのリソースと機能を備えたプラットフォームが必要です。

Snowflakeはみなさんが実現したいと考えるデータにまつわる6種類の処理を「6つのワークロード」と定義しました。6ワークロードをデータを一箇所に統合した状態で、安定・高パフォーマンス・低運用コストで活用できる基盤こそがデータ活用が当たり前になる新時代にあるべきデータプラットフォームであると考えています。

 

本シリーズでは6つのワークロードを支えることによってどのようにみなさんのビジネスが加速され、データドリブンなアクションを導くことができるのか、そしてそれを実現する機能がどんなものなのか、具体的なソリューションも交えてご紹介していきます。

一つ一つは独立したコンテンツとしてご覧いただけますので、興味があるワークロードをお選びいただけます。

すべてのワークロードを制覇していただいた方はSnowflakeがもたらすデータクラウドの真髄をご覧いただけます。

 

今回実施するウェビナー

第二回:データエンジニアリング

さまざまな場所にあるデータを取り込む。間違った値を修正しクリーニングする。異なるデータ同士を結合できるように変更する。特殊なロジックをかけて計算する。…など、データを使うためにはさまざまなデータ加工が必要です。「データエンジニアリング」のワークロードを簡略化し、迅速に必要なデータを集めましょう。

– Speaker: 松下 正之

同シリーズの他ウェビナー

第一回 :データウェアハウス

第三回:データレイク

第四回:データサイエンス

第五回:データシェアリング

第六回:データアプリケーション