Awesome Redshift JP

Amazon Redshift によるデータ活用を実現するためのノウハウや参考資料をまとめています。

ドキュメント構成

セットアップ＆ハンズオン
ユースケース：データ活用によるビジネス価値の創出（ROAS計測、ダイナミックプライシング、1to1マーケティング、Sales Ops、CS Ops、HR Opsなど）
データアクティベーション：Redshiftのデータを用いてユースケースを実現する方法（ReverseETL、Embed BIなど）
データモデリング：DWHのデータを使いやすく整備する方法（Data Vault 2.0、ディメンショナルモデリングなど）
データ統合：各データソースのデータをRedshiftに収集する方法（ETLツールなど）
データソース：データの生成箇所・取得元（RDBMSやアクセス解析ツールなど）
ワークフロー：データ統合からデータアクティベーションまでの全体の流れを管理する方法（マネージドELTツール、データリネージ管理など）
データガバナンス：データを安心・安全に使えるように内部統制する方法（個人情報保護法、セキュリティ、メタデータ整備など）
機械学習：Redshiftのデータを用いて機械学習を実現する方法（MLOps/SysML、AutoMLツールなど）

書籍『実践的データ基盤への処方箋』ならびに『データマネジメントが30分でわかる本』に準拠します。

主な活動場所： Slackコミュニティ「datatech-jp」の「#redshift」チャンネル
コントリビューター： @yuzutas0, @mashiike, @yummydum
インタビューのお願い： Redshiftを利用中または検討中の方に、30分のオンライン1on1で「こういうノウハウを開拓した」「この記事が参考になった」「こういうことに困っている」「こういう情報を掲載してほしい」といったお話を伺っています。「話しても良いよ」という方がいたらSlackで相談させてください。