こんにちは佐々木です。 いろいろなところで口を酸っぱくして言っているのは、データレイクとDWHを分離しろと。とりあえずDWHに放り込むという考えはあるけど、DWHに入れる時点でデータの整形が行われて、情報の欠損がでてくる。だから、その前にデータレイクに生のままに入れること— Takuro SASAKI (@dkfj) 2021年5月1日 データレイクとDWHの分離について呟いたら、それなりの反響を頂きました。せっかくの機会なので、もう少ししっかりと解説してみます。何故、データレイクとDWHを分離する必要があるのか、格納するデータの構造と、データレイク・DWHの役割の観点から考えてみましょう。まずは、データの種類として、構造化データや非構造化データの説明をします。その次に、データレイクとDWHなどの用語・役割の説明をし、最後にアーキテクチャを考えてみます。 構造化データと半構造化データ、非構

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「ラーニングピラミッド」という考え方をご存知でしょうか ? 私の登壇の際によく紹介しているので、もしかしたらご覧になったことがある方もいるかもしれません。こちらの資料は私が昨年 2 月頃に行ったセッション冒頭で使ったものです。 ラーニングピラミッドは、学習方法と定着率に関する研究から生まれた考え方で、どのような方法で学ぶと頭に定着しやすいかを表したものです。Web で調べると、より細かい定着率が数値で書かれているページもありましたので、よければ調べてみてください。簡単にお伝えすると、受動的に学習するだけでなく、ディスカッションしたり自分でやってみたりすることで、より頭に残りやすくなるぞ ! ということだと私は理解しています。 この話を聞いて、皆さまはどう思われますか ? 実体験としてご理解いただける方も多いのではないかと思います。私も学生時代の経験からこの考え方には賛同で、何か人に教えると