複雑な ETL を使用せずに、Amazon Web Services（AWS）、 Google Cloud、AlloyDB for PostgreSQL のデータサイロを統合するために、クロスクラウド データアクセスを設定する方法について説明します。
ボーダレスな Lakehouse を中央のインテリジェンス ハブとして、AlloyDB を運用データソースとして、Managed Service for Apache Spark を高性能なベクトル化処理に使用します。最後に、Gemini を使用して、レイクハウスから強力なビジネス分析情報を導き出します。
シナリオ
このシナリオでは、次のソースにデータがあります。
- 運用 AlloyDB データベース内のトランザクション データ（ユーザー、注文、注文アイテム）。
- AWS S3 バケット内の商品データ。
- Cloud Storage のクリックストリーム イベントログ。
これらのデータセットを結合して、次のマーケティング キャンペーンのターゲット層を特定し、パーソナライズされたアウトリーチ メールを生成します。
学習内容
この Codelab では、次のタスクを行います。
- Lakehouse カタログ エンドポイントを設定して構成し、AWS S3、Cloud Storage、AlloyDB にまたがるデータサイロを統合します。
- Managed Service for Apache Spark を使用して、高パフォーマンスのベクトル化されたクエリ処理を実行します。
- データの移動や複雑な ETL パイプラインを使用せずに、トランザクション、プロダクト、クリックストリームのデータセットを結合します。
- Gemini を使用して、レイクハウスからビジネス インサイトを導き出し、パーソナライズされたマーケティング アウトリーチを生成します。
Codelab を受講する
ステップバイステップの Codelab を開始します。
ボーダーレス Lakehouse の Codelab を開始する
次のステップ
- レイクハウスのコンセプトの詳細を確認する。
- リモートデータにクエリを実行する方法を確認する。
- サポート対象の地域と機能を確認する。