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![[データ分析基盤構築記 ~データカタログ編~] Notion + dbt + PipeRiderでデータカタログを作ってみた](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/103240877/rectangle_large_type_2_ea0b7760af51dd6d94cf8d3dbe93ed5a.png?width=800)
[データ分析基盤構築記 ~データカタログ編~] Notion + dbt + PipeRiderでデータカタログを作ってみた
はじめに株式会社PREVENT、データエンジニアの俵です！
前回は弊社ダッシュボードツール『Apache Superset』についてご紹介しました。
さて、今回はデータ分析基盤構築記の早くも最終回となるデータカタログ編です。
近年急速に注目を集めているデータカタログについて、その概要と弊社における取り組みをご紹介します。
データカタログとはデータカタログは、文字通りデータのカタログ（目録）です
![[データ分析基盤構築記 ~BI・ダッシュボード編~] 『Apache Superset』で社内データを可視化してみた](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/98557326/rectangle_large_type_2_ea493158880a5c8d84380294ad2c869b.png?width=800)
![[データ分析基盤構築記 ~DWH編~] 『よろずや』を作ってみた](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/90453829/rectangle_large_type_2_728d61b487dd9695b51959cc2369fa51.png?width=800)
[データ分析基盤構築記 ~DWH編~] 『よろずや』を作ってみた
はじめに株式会社PREVENT、データエンジニアの俵です！
前回はETL基盤の構築についてご紹介しました。
今回は弊社DWH『よろずや』編です。
『よろずや』とは『よろずや』は弊社における、一般的にはDWH（データウェアハウス）と呼ばれるデータベースを指します。
よろずやの目的は、社内の各所に散らばる全てのデータを一箇所に集約し、それらを分析に適した形に変換した上で分析者や可視化ツールなどに提
![[データ分析基盤構築記 ~ETL基盤編~] Embulk + Fargate + Step FunctionsでサーバーレスでスケーラブルなETL基盤を作ってみた](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/87700024/rectangle_large_type_2_024e3f7b2ce8ecc18f3032a046fdc0be.png?width=800)
[データ分析基盤構築記 ~ETL基盤編~] Embulk + Fargate + Step FunctionsでサーバーレスでスケーラブルなETL基盤を作ってみた
自己紹介初めまして！株式会社PREVENTのデータサイエンス部でデータエンジニアとして活動している俵です。
データサイエンス部には3つの職種（データサイエンティスト、データエンジニア、データアナリスト）がありますが、主にデータ分析基盤の設計・構築・運用を担うのがデータエンジニアの役割です。
今回、私がPREVENTに入社して最初に取り組んだETL基盤の新規構築について紹介します。
データ分析