データアーキテクチャ記事一覧 ― 生成AI時代のアーキテクチャ超入門

本記事について

当サイトを閲覧いただきありがとうございます。本記事はシリーズ『生成AI時代のアーキテクチャ超入門』の「データアーキテクチャ」カテゴリ全7記事を一覧にまとめたガイド記事です。

データアーキテクチャは、データの保存・流れ・品質・統治を設計する層です。AI時代においてデータはAIの燃料であり、データが整っていなければAIは何もできません。このカテゴリでは、データストアの選び方からデータガバナンスまで、データに関する設計判断を体系的に扱います。

OLTPとOLAPの分離、データ種別ごとの最適な保存先、データ量×鮮度の段階表、AI活用の上限を決めるデータ整理度合いまで、データアーキテクチャの全体像を俯瞰できます。このカテゴリの入口として最初にお読みください。

RDB・KVS・ドキュメントDB・列指向・時系列・検索エンジン・ベクトルDBの強み弱みを比較します。データ量×用途別の段階表を使い、アプリ単位での最適なデータストアの組み合わせを判断する方法を学べます。

概念・論理・物理の3段階モデリング、第3正規化と非正規化、UUID v7、インデックス設計、スキーマ変更戦略まで、10年効くデータモデリングの手法を学べます。ソフトデリートと履歴管理のパターンも実務視点で解説しています。

DWH・データレイク・レイクハウスの3択を比較し、BIツール連携や規模別の段階表を示します。貯めるが目的化したデータスワンプを避け、使えるデータ基盤を構築するためのカタログ運用まで学べます。

ETLとELTの違い、Fivetran/dbt/Airflowの典型構成、データ品質テスト、リネージュを解説します。規模別の段階表に加え、GUI ETLツールがAI時代に負債化する構造についても触れています。

Kafka・Kinesis・Pub/Sub・Flink・ksqlDBの選定と、Exactly-Onceやウィンドウ処理の基本を解説します。タイトル通り、リアルタイム処理への過剰投資を避ける判断軸を提供する記事です。鮮度要件と運用コストのバランスを学べます。

データカタログ・メタデータ・リネージュ・品質管理・スチュワード・アクセス制御まで、規模と規制別の段階的ロードマップを示します。AI時代のデータガバナンスはAIへの辞書を整える行為であり、その実務を学べます。

本記事ではシリーズ『生成AI時代のアーキテクチャ超入門』のデータアーキテクチャカテゴリ全7記事を一覧で紹介しました。如何だったでしょうか。

データアーキテクチャはAI時代に最も価値が高まっている領域です。AIを活用したいならまずデータを整えるところから始める必要があり、その設計判断を体系的に学べるカテゴリです。

シリーズ全体の構成やほかのカテゴリについては、以下のシリーズ総合案内をご覧ください。

それでは次の記事も閲覧いただけると幸いです。