2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】ETLとData Fusionとは？

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】ETLとData Fusionについて解説します。

（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

ETLとData Fusionの概要

• ETLとは何か：基本概念と定義
  ETL（Extract, Transform, Load）は、データを抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）する過程を指します。ETLのプロセスは、異なるソースからデータを一元化し、分析やビジネスインテリジェンスに利用するための基礎となります。
• Data Fusionの役割と特徴
  Google CloudのData Fusionは、複雑なデータ統合タスクを簡単にするためのツールです。Data Fusionは、コードレスのインターフェースを提供し、異なるデータソースからのデータ統合と変換を容易にします。
• ETLとData Fusionの相互関係
  ETLプロセスはData Fusionによって強化されます。Data FusionはETLプロセスをよりアクセスしやすく、効率的にすることで、データの統合と分析をスムーズに行うことができます。

Google CloudでのETLとData Fusionの利用

• BigQueryとETLの統合
  Google CloudのBigQueryは、大規模なデータ分析に最適なツールです。ETLプロセスで、BigQueryは多様なデータソースからの情報を統合し、効率的なデータ分析を可能にします。
• Cloud Data Fusion：データ統合と変換
  Cloud Data Fusionは、さまざまなデータソースを統合し、変換するための強力なプラットフォームです。ユーザーはコーディングすることなく、データパイプラインを構築できます。
• DataflowとDataproc：ETLの高度なデータ処理
  DataflowとDataprocは、Google Cloud内での高度なデータ処理とETLタスクを実行するためのサービスです。DataflowとDataprocは大量のデータを効率的に処理し、ETLプロセスを最適化します。

ETLとData FusionのPDE試験対策

• ETLアーキテクチャの設計に関するPDE試験ポイント
  PDE試験では、効果的なETLアーキテクチャを設計する能力が問われます。これには、データソースの理解、変換ロジックの定義、データのロード戦略が含まれます。
• Data Fusionを利用したデータ統合と変換のPDE試験対策
  Data Fusionを使ったデータ統合と変換に関する問題に対処するためには、Data Fusionのコア機能とベストプラクティスを理解しておく必要があります。

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