大規模データ＆データベースの技術基礎。押さえておきたい主要技術スタック。分析環境のセルフサービス。ＳＳｏＴ（Ｓｉｎｇｌｅ　Ｓｏｕｒｃｅ　ｏｆ　Ｔｒｕｔｈ）。データ管理のためのメタデータ。データの精度を高めるデータ品質の確保。自由に、素早く、反復作成できるデータマート。事例でわかるアーキテクチャ設計の基本フロー。データドリブンを促進するデータ分析基盤の運用指針。大幅増補システム＆データ整備の基本をこの１冊で！

第０章　“速習”データ分析基盤と周辺知識―データ分析基盤入門プロローグ
第１章　“入門”データ分析基盤―データ分析基盤を取り巻く「人」「技術」「環境」
第２章　データエンジニアリングの基礎知識―４つのレイヤー
第３章　データ分析基盤の管理＆構築―セルフサービス、ＳＳｏＴ、タグ、ゾーン、メタデータ管理
第４章　データ分析基盤の技術スタック―データソースからアクセスレイヤー、クラスター、ワークフローエンジンまで
第５章　メタデータ管理―データを管理する「データ」の重要性
第６章　データマート＆データウェアハウスとデータ整備―ＤＩＫＷモデル、データ設計、スキーマ設計、最小限のルール
第７章　データ品質管理―質の高いデータを提供する
第８章　データ分析基盤から始まるデータドリブン―データ分析基盤の可視化＆測定
第９章　“事例で考える”データ分析基盤のアーキテクチャ設計―豊富な知識と柔軟な思考で最適解を目指そう
Ａｐｐｅｎｄｉｘ　“ビッグデータでも役立つ”ＲＤＢ基礎講座