データエンジニアの責務として、データの収集と変換、そしてさまざまなビジネスラインへの提供などの業務を遂行する一方で、ビジネスニーズを先取りするべく最新技術動向を把握しておくことが求められますが、従来の旧式なアーキテクチャがあらゆる場面でその障害となっています。有効なデータパイプラインを備えているかどうかは、データアーキテクチャが事業に真の価値をもたらすか、足かせになるかの分かれ目となります。

このホワイトペーパーでは、以下のSnowflake機能によるデータエンジニアリングプロセスの強化についてご説明します。

• 構造化・半構造化・非構造化データのスムーズなハンドリング

• バルクもしくはニアリアルタイムでのデータ取り込み

• ユーザーの指定する言語、SQL、Scalaでのデータパイプライン構築

• Java UDFの呼び出しや外部機能による拡張でパイプライン性能を増強

• シンプルかつニアゼロメンテナンスなデータパイプライン・アーキテクチャを実現