Catalog Management and Data Organization - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform上でカタログ構造と大規模なデータ組織化を設計、実装、ガバナンスする方法を学びます。エンタープライズlakehouseの集中型ガバナンスレイヤーとしてのUnity Catalogの包括的な概要を提供します。5つのモジュールに分かれており、クラウドデプロイメントモデル内でのUnity Catalogの位置づけから始まります。アカウントコンソール、メタストアの作成、管理者ロール階層をカバーします。次に、組織トポロジー（ビジネスユニット、リージョン、dev/QA/prod環境）を、命名規則、所有権パターン、MANAGE委任を使用したスケーラブルなカタログとスキーマ設計に変換します。コースは、ストレージクレデンシャル、外部ロケーション、managed-storage階層、マネージドテーブルと外部テーブル、非テーブルデータのUC Volumesを使用した安全なストレージ統合をカバーします。次に、アクセスパターンと分離戦略（3レベルのGRANTチェーン、ワークスペース-カタログバインディング、スキーマレベルの属性ベースアクセス制御（ABAC）ポリシー）を適用し、大規模なきめ細かいデータ保護を実施します。最後に、カタログ設計、自動化、最小権限、グループベースのアクセス管理のベストプラクティスで締めくくります。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。

• Databricks Data Intelligence Platformへの精通、および基本的なワークスペース操作（クラスターとSQL Warehouseの作成、ノートブックでのSQLとPythonの実行、基本的なノートブックナビゲーション）

• 3レベルのネームスペース（metastore → catalog → schema → table）およびコアセキュアブルオブジェクト（テーブル、ビュー、ボリューム、モデル）を含むUnity Catalogの基礎に関する実践的知識

• SQLを使用したカタログ、スキーマ、テーブルの作成と管理を含む、Unity Catalog対応ワークスペースでの実践経験

• アイデンティティとアクセス管理の概念（ユーザー、グループ、サービスプリンシパル、認証、認可）およびアカウントレベルとワークスペースレベルの管理の違いに関する確固たる理解

• データガバナンスの原則（アクセス制御、データ分類、コンプライアンス、監査）およびそれらがプラットフォーム機能にどのようにマッピングされるかに関する実践的知識

• IAMロール、バケットレベルのパス、クロスサービスアクセスにおけるストレージクレデンシャルの役割を含む、クラウドオブジェクトストレージの概念（S3、ADLS、またはGCS）への精通

• Delta Lake（マネージドテーブルと外部テーブル、Deltaライフサイクル）およびデータワークフローのオーケストレーションのためのLakeflowへの入門的な精通

• 大規模組織におけるエンタープライズアーキテクチャの実践経験（マルチビジネスユニットトポロジー、リージョナルデータレジデンシー、dev/QA/prod環境の分離）

Outline

クラウドアーキテクチャにおけるUnity Catalogの役割

• クラウドにおけるUnity Catalog

• アカウントからワークスペース有効化まで

• デモ: アカウントコンソールウォークスルー: メタストアのセットアップ/管理

カタログとネームスペースの設計と構造化

• 組織モデルからカタログトポロジーへ

• 所有権、MANAGE、および委任

• スケールする権限継承

• ワークスペース-カタログバインディングと読み取り専用

• デモ: カタログとスキーマの設計

• ラボ: 多国籍組織向けエンタープライズカタログ設計

データ管理とストレージ

• メタデータからテーブルとボリュームへ

• 管理ロケーションとストレージクレデンシャル

• 外部ロケーションと外部カタログ

• デモ: ストレージクレデンシャルと外部ロケーション

• ラボ: クラウドストレージ統合とデータ管理

UCにおけるアクセスパターン、分離戦略、およびFGAC

• 環境別およびビジネスユニット別の分離

• 実践における権限

• RLSとマスキングによるきめ細かいアクセス制御

• ABAC: 理想的な姿

• 結果の検証と監査シグナル

• デモ: カタログ分離、アクセスパターン、およびFGAC

• ラボ: エンタープライズデータ分離とアクセスガバナンス

ベストプラクティス
• ベストプラクティス

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Lakebase App Integration and Management - Japanese

このコースでは、Databricks Apps を、Databricks のフルマネージドでクラウドネイティブな PostgreSQL プラットフォームである Lakebase と統合し、安全でエンタープライズ対応のアプリケーションワークフローを構築する方法を学びます。Databricks Apps と Lakebase の基礎知識を土台として、本コースでは PostgreSQL の基礎、Lakebase Autoscaling、安全な SQL の実践、安全な接続管理、ロールベースアクセス、Data API の統合、ブランチベースの開発に焦点を当てます。また、AppKit がこのワークフローの中でアプリケーション開発をどのように加速し、統合の概念から実装へとより効率的に進めるのに役立つかについても探ります。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - Japanese

本コースでは、大規模なデータウェアハウス環境のパフォーマンス最適化、コスト管理、およびセキュリティについて解説します。

本コースは、複数の事業部門にまたがり数百人から数千人のユーザーにサービスを提供するDatabricks環境の管理を担当するデータウェアハウス実務者を対象としています。本コースを受講することで、高いパフォーマンスとコスト効率を維持しつつ、セキュリティ基準への準拠を確保しながら、データウェアハウス運用を効率的に拡張するために必要なスキルを習得できます。

Languages Available: English | Português BR | 한국어 | Español | française

Building Reliable Conversational Agents with Genie - Japanese

このコースでは、Databricks の Genie Space の設計、構築および保守の方法を学びます。Genie Space は、ビジネスユーザーがガバナンスされたデータについて質問し、コードを書かずに SQL に基づく回答を受け取れる自然言語インターフェースです。

Genie が Databricks の AI/BI 製品ファミリーにどのように位置づけられるか、そして自然言語をどのように信頼できる SQL クエリに変換するかを学びます。このコースでは、正確で一貫性があり、信頼できる結果を提供する Genie Space を作成するために何が必要かに焦点を当てます。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から、ナレッジストアのキュレーションツール一式を使った Genie Space の構成と改良まで、完全なエンドツーエンドのワークフローをたどります。これらのツールには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、サンプルクエリ、テキストの手順が含まれます。

また、Databricks One を通じてビジネスユーザーと Genie Space を共有する方法、Unity Catalog のガバナンスがどのように自動的に適用されるかを理解し、モニタリングとユーザーのフィードバックを使って品質を継続的に改善する方法も学びます。

コースを終える頃には、ガバナンスされたセルフサービスの会話型分析を大規模に提供する、本番運用の準備が整った Genie Space を作成および管理できるようになります。

Languages Available: English | 한국어