Amazon Redshiftへのデータ投入からBIツールによる可視化までの手順

　前回は、データを投入するためのAWSの環境構築手順を解説しました。第4回目となる今回は、その環境に分析用のデータを投入するためのテーブル定義を作成し、データを投入、実際にBIツールでその環境にアクセスしてデータを可視化してみる部分までの手順について、順を追って見ていきたいと思います。

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Amazon Redshiftによるビッグデータ分析環境の構築手順

　連載第1回目はデータ分析環境に関する概要を、第2回目は分析で用いるデータの整備整形について解説を進めてきました。第3回目となる今回は、いよいよAWS環境下に分析環境で必要となる各種インスタンスを作成していく部分へと進んでいきます。

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Amazon Redshiftの分析対象とするデータの設計／加工のポイント

　前回第1回はAmazon Redshiftでビッグデータ分析環境を構築する際の構成要素や全体像について紹介しました。今回からはいよいよ個別のテーマについて切り込んで行きたいと思います。

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Amazon Redshiftで構築するビッグデータ分析環境の構成要素と全体像

　数多くのAWS（Amazon Web Sevices）サービスのうち、“ビッグデータ”を扱う環境として注目を浴びているのが、データウェアハウス（以下、DWH）サービスの「Amazon Redshift」です。機能追加や改善リリースも頻繁に行われています。しかし、興味や関心はあるものの、使い方や環境構築に不安、疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。この連載では、Amazon Redshiftとその他のAWSサービスにより、BIクラスタ分析環境を構築する手順について解説します。

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