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Dataplexに関するmichael-unltdのブックマーク (4)

  • Dataplexを徹底解説! - G-gen Tech Blog

    G-gen の神谷です。記事では、Google Cloud のスケーラブルでサーバレスなデータ管理ツールである Dataplex を徹底解説します。 Dataplex の概要 Dataplex とは メリット データメッシュとは 構成とオブジェクト Dataplex Discovery Dataplex Discovery とは Discovery Action アクセス制御 認証・認可 (IAM) IAM の基的な理解 アセットと IAM プロジェクトをまたぐ権限管理 VPC Service Controls 属性ストア データの品質チェック Dataplex におけるデータ品質の検証 自動データ品質 自動データ品質とは データ品質タスク データプロファイリング ロギングとモニタリング ロギング モニタリング 料金 その他の機能 ビジネス用語集 データ探索ワークベンチ Dataple

    Dataplexを徹底解説! - G-gen Tech Blog
    michael-unltd
    michael-unltd 2023/11/29
    “組織内の複数の Google Cloud プロジェクトにまたがるデータを統合してデータメッシュ (後述) を構築する データの権限管理を一元化する メタデータを付けることでデータをカタログ化し、検索しやすくする データの品質や
  • 【GCP】BigQuery+Dataplexハンズオン受講レポート

    こんにちは。最近Google CloudのDataシリーズにはまっている林です。 Google Cloud Day: Digital ’22の2週目に開催されたハンズオン祭のうち、『データエンジニア向けBigQuery + Dataplex 編』を受講してきました。 2022 年 4 月 19 - 22 日、26 - 28 日 開催決定。全ての業界で活躍する開発者やそのリーダーを対象に、Google Cloud が支援する企業の DX の実現と、新たなビジネス価値の創造について、経営的、技術的観点から深... ”Dataplex”は聞いたことがあったもののどのようなサービスか全く理解していなかったため、非常に勉強になる内容でした。 Dataplexって? 分散したデータを一元化して、 データ管理を自動化し、より強力な大規模な分析を可能するインテリジェントなデータファブリック (ハンズオン資

    【GCP】BigQuery+Dataplexハンズオン受講レポート
    michael-unltd
    michael-unltd 2023/04/11
    “Dataplexが解決する課題”
  • Dataplexで始めるデータメッシュ運用

    Google Cloud Japan Advent Calender 2022 (今から始める Google Cloud) の 13 日目です! こんにちは、Google CloudでDataAnalyticsを担当している山田です 日はDataplexの紹介をしたいと思います! Dataplexとは データを活用する上でデータガバナンスをどう担保するかは非常に難しい問題です。 そこでGoogle CloudではデータのQuality,Security,Complianceなどを担保するためにDataplexを提供しています。 具体的に何が出来るのかが分かりづらい部分があるので、この記事ではDataplexの具体的な機能や使い方を説明したいと思います。 また、メタデータ管理サービスであるのData Catalogですが、今年 Dataplex に統合され、Dataplex のメニューから

    Dataplexで始めるデータメッシュ運用
    michael-unltd
    michael-unltd 2023/03/02
    “Dataplexを使うと論理的なデータの集合を作ることが出来ます。 データの集合体は大きい単位から Lake/Zone/Assetと呼ばれます。”
  • データリネージについて  |  Data Catalog のドキュメント  |  Google Cloud

    フィードバックを送信 データリネージについて コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 データリネージは DataPlex の機能で、システム内でのデータの移動(データの送信元、データの通過先、データに適用される変換)を追跡できます。 データリネージが必要な理由 大規模なデータセットを扱うには、多くの場合、テキスト ファイル、テーブル、レポート、ダッシュボード、モデルという特定のプロジェクトのニーズに合わせてデータをエンティティに変換します。 たとえば、すべての購入を 1 つの SQL テーブルに記録するオンライン ショップがあるとします。アナリストがデータを簡単に操作できるように、この 1 つのテーブルから情報を抽出し、リージョン、ブランド、または販売価格ごとに小さなテーブルを生成するジョブの実行を開始します。アナリストも同様に、変換をさらに実行し

    データリネージについて  |  Data Catalog のドキュメント  |  Google Cloud
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