データエンジニアのためのデータモデリング

「データエンジニアによる効果的なデータモデリング入門」

初心者のための決定版ガイド

データモデリングはデータエンジニアリングの重要な一部です。この記事では、さまざまなデータモデル、SQLのデータ変換における役割、データエンリッチメントプロセスについてお話ししたいと思います。SQLはデータの操作を支援する強力なツールです。データ変換パイプラインを使用することで、データプラットフォームに読み込まれたデータを変換およびエンリッチメントすることができます。データの操作方法、スケジューリング、増分テーブルの更新についてさまざまな方法を検討します。このプロセスを効率的にするためには、データモデリングに関するいくつかの基本的なことを知っておく必要があります。

データモデリングとは何ですか？

データモデルは、データの要素を整理し、データ要素同士の関係を標準化することを目指しています。

データモデルは、データの品質、セマンティック設定、命名規則の一貫性を確保します。それはデータベースの設計を概念的に行い、データ要素間の論理的な接続（主キー、外部キー、テーブルなど）を作成するのに役立ちます。

信頼性の高いかつ費用対効果の高いデータ変換をデータプラットフォームのために必要とする場合、良好かつ詳細なデータモデルデザインは不可欠です。これにより、データが遅延なく、不要な手順なしで処理されることが保証されます。

• LLMとGNN グラフデータ上の両AIシステムの推論力を向上させる方法
• 良いエンジニア、悪いエンジニア、悪意のあるエンジニア──データリーダーのための逸話
• 「マルチコードダイアグラムの紹介：複雑なセットの関係を視覚化する」

企業はデータを処理するために次元データモデリングという手続きを使用しています。ソース — プロダクション — アナリティクスレベルのスキーマ（データセット）の分割は、効果的なデータガバナンスを可能にし、ビジネスインテリジェンスと機械学習に適したデータになることを保証します。

計測可能な情報はファクトテーブルに格納されています。例えば、トランザクション、セッション、要求などです。

外部キーはファクトテーブルで使用され、ディメンションテーブルに接続されます。ディメンションテーブルには、ファクトテーブルに関連付けられた記述的なデータが含まれています。例えば、ブランド、製品タイプ/コード、国などです。

ビジネス要件に基づいたディメンションとファクトはスキーマに結びつけられています。

最も一般的なスキーマの種類はスター型とスノーフレーク型です。これらはデータエンジニアリングの面接で最も頻繁に出題される質問と言えます [1]。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!