開始提供可學習數據基礎設施實踐知識的「數據建模培訓」

風音屋株式會社（總部：東京都中央區，代表社員：橫山翔）針對IT部門及參與數據運用的人員，正式開始一般提供可學習數據基礎設施中分層及資料表設計實踐知識的「數據建模培訓」。

## ■背景與目的
數據基礎設施對於數據運用、推動DX及生成式AI是不可或缺的。在進行IT系統建置專案時，諸如「僅將數據集中在一處是沒有意義的」、「有10種相似的銷售數據會讓用戶或AI代理產生混淆」等情況，凸顯了整理數據內容的重要性。

隨之浮現的課題包括：「沒有系統性學習數據基礎設施建模的機會，希望從基礎到實踐一貫地掌握」、「資料表設計過度依賴個人，團隊無法共享設計意圖」、「無法想像如何將面臨的課題與需求落實到數據模型中」。

風音屋收到許多此類諮詢，並意識到阻礙日本企業運用數據和推動DX的因素之一，就是「缺乏系統性學習數據建模的實踐型計畫」。因此，由書籍《敏捷數據建模（Agile Data Modeling）》的譯者「Yuzutaso (@yuzutas0)」主導開發了這套培訓計畫。

## ■提供計畫
這是一個在2天內系統性學習數據分析與數據基礎設施設計不可或缺的「數據建模」的實踐型計畫。

### 本講座提供的價值
- 透過維度建模和BEAM✲表，從設計基礎到實務應用都能掌握
- 透過成果審查和發表會，培養在團隊中共享與改善設計意圖的技能
- 透過使用自家公司數據進行上機實作，留下能立即應用於現場的培訓成果

### 【Day 1】 基礎講座
學習維度建模的基礎，涵蓋至使用SQL、Python、Excel進行實作。
1. 維度建模概要
2. 事實(Fact)設計
3. 維度(Dimension)設計
4. BEAM✲表、事件矩陣
5. 分層概要
6. 數據提供格式（寬表、摘要表）
7. 數據預處理
8. 數據流設計
9. SQL（例：dbt）、Python（例：AWS Glue或Google Colab）、Excel的實作步驟

### 演練課題
安排數週的作業期間，請學員著手進行資料表的設計與實作。
透過以業務中處理的數據為題材，可以獲得更直接連結到實務的學習。
- 設計文件（例：Miro等線上白板工具）
- 實作完成的資料表（例：Snowflake或BigQuery的預覽畫面、dbt的設定檔）