「データエンジニアリングチームがボトルネックになっている」。これは、ペタバイト規模のデータを扱う現代のエンタープライズ企業で最も頻繁に聞かれる悲鳴です。 集中型データレイク（Data Lake）やデータウェアハウス（DWH）において、ETLパイプラインの修正に数週間を要し、ドメイン知識を持たない中央のデータチームが全社のデータ品質責任を負う構造は、すでに限界を迎えています。 スキ…

既 存のオンプレミス環境におけるデータウェアハウス（DWH）運用は、限界に達しています。ストレージ容量の枯渇、ピーク時のコンピュートリソース不足、そしてハードウェア更改に伴う膨大なコストとリードタイムは、ビジネスの俊敏性を著しく阻害する要因です。多くの組織がTeradataやExadata、ある…

現代のデータ駆動型ビジネスにおいて、信頼性の高いデータパイプラインの構築は成功の根幹をなす要素です。データをある場所から別の場所へ移動させ、ビジネスに役立つ形に変換する。この一連のプロセスは、データエンジニアリングの中核であり、その実現のために多くのツールが登場してきました。特に、モダンデータスタック（Modern Data Stack）の文脈で頻繁に名前が挙がるのが Apache Airfl…