データエンジニアリングのための コンパクトガイド

実践的なガイダンス、ノートブック、コードスニペットを是非ご活用ください。

生成 AI モデルがどんなに優れていても、低品質なデータでは成功はありえません。データエンジニアの役割は、ますます重要になっています。

AI や機械学習の急速な進化に遅れず対応することは、多くの組織やデータエンジニアにとっての課題となっています。このような背景を踏まえ、Databricks では、「データエンジニアリングのためのガイド」を刷新し、タスクの自動化やイノベーションの加速を支援するインテリジェンス機能などの最新情報を取り入れて、さらに充実・凝縮した内容を皆さまにお届けすることにしました。

データエンジニアリングの専門知識を深めていただけるよう、Databricks データ・インテリジェンス・プラットフォームを活用した最新のベストプラクティスを通じて、すぐに実践できるガイダンスを提供します。主な内容の例は次のとおりです。

• AI ツールを活用して開発を高速化するためのヒント
• ETL パイプラインを効果的にスケールする方法
• データ分析ワークロードのオーケストレーション
• モニタリング、レポーティング、リネージを活用するデータガバナンスの実装
• DevOps プラクティスとデータパイプライン開発の統合

さらに、金融サービス、リテール、自動車、医療・ヘルスケア業界において、インテリジェントなバッチ処理やストリーミングデータのパイプラインを構築するのに役立つアクセラレータや、導入事例もご紹介しています。

データエンジニアリングの実務者にとって、AI の台頭は、課題だけではなく多くの新たな機会を創出します。将来を見据えた開発に、本ガイドを是非ご活用ください。