データ プラットフォーム （分析 / AI）
データ プラットフォーム （分析 / AI）
目次
目次
1. データ ウェアハウス
データ ウェアハウス をクラウド上でセキュアに（IP 制限、専用線等）構築するパターン
BigQuery Reservations によるワークロード管理
位置情報を活用したデータ分析のパターン
2. データ パイプライン
バッチによる RDBMS から BigQuery へのデータ連携 (Cloud Dataflow template)
Cloud Data Fusion Replicator による リレーショナル データベース から BigQuery への変更データ キャプチャ（CDC）データ連携
アプリケーションおよびウェブデータを データ ウェアハウス に収集するパターン（Firebase 向け Google アナリティクス ）
Looker のアクションによるデータドリブン業務フローパターン
❏ Looker による外部へのデータ提供パターン
Google Cloud のデータ プラットフォームにおける主要な構成要素は以下の通りです。
データレイク
データウェアハウス
データパイプライン
Enterprise BI
本稿では、上記の構成要素に関するデザイン パターンおよび、データ プラットフォームのユースケースから以下に該当するデザイン パターンを紹介します。（一部執筆中）
Stream Analytics（リアルタイムデータの収集と活用）
Marketing Analytics（マーケティング観点でのデータ収集・活用事例）