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AWS Athenaの活用法と学習法

コグラフ株式会社 データアナリティクス事業部

こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部のモロズミです。この記事では、AWS Athenaの活用法と学習法について紹介します。


Athenaとは？

Athenaの基本概念

AthenaはAWSが提供するサーバーレスの分析サービスです。

Athenaは、クエリ実行に必要なコンピューティングリソースを自動でプロビジョニングし、データセットに応じてスケーリングします。

Athenaは、S3やオンプレミスデータソースなどの複数のデータソースを統合し、包括的なデータ分析基盤を構築することが可能です。

Athenaの主要な機能

Athenaは、自動スケーリングにより、データ量が増加してもパフォーマンスを維持できます。また、クエリ結果に対してのみ課金されるため、未使用時にはコストが発生しないため経済的です。

AthenaはAWSの広範なセキュリティ設定とコンプライアンス基準を利用し、データを保護できます。具体的な施策としては、S3データの暗号化、適切なユーザーやロールにアクセス権を付与するIAMでのアクセスコントロール、データのマスキングやトークン化などが挙げられます。

Athenaの使用シナリオ

Athenaは、BIの領域におけるダッシュボードやレポートの生成に活用され、ビジネス上の意思決定を支援します。

Athenaと連携できるBIツールとして、以下のサービスなどが挙げられます。

AthenaとAmazon Quicksightを連携した事例として、株式会社ドリコムでのソーシャルゲーム運営でのログ基盤への活用などがあります。

Athenaのデータエンジニアリング

ETLプロセス

データ分析の準備段階では、データの変換やETL（抽出、変換、読み込み）プロセスが必要な場面があります。AthenaはAWS Glueと統合されており、Glueでのクローラーを定義することで、Data Catalogにテーブルを作成し、データのメタデータを管理することでETLジョブの自動化を容易にします。

パフォーマンスチューニング

Athenaでのパフォーマンスチューニングは、コスト効率良く、迅速なデータ分析を実現するために必要です。Athenaの利用料金を効率的に抑えるため、実行時間やスキャンするデータの量を最小限に抑えることが求められます。

ベストプラクティスとして、ストレージのベストプラクティス（以下の1~5)およびクエリチューニング(以下の6~10)の施策が公式で紹介されています。

  1. データをパーティションに分ける

  2. バケッティングでデータを分割する

  3. ファイルを圧縮・分割する

  4. ファイルサイズを最適化する

  5. 列指向データの作成を最適化する

  6. ORDER BY を最適化する

  7. JOIN を最適化する

  8. GROUP BY を最適化する

  9. 近似関数を使う

  10. 必要なカラムだけを読み込む

これらを実行することで、効率の良いデータ分析が実現できます。

機械学習

AthenaとAmazon SageMakerを統合することで、データセットから機械学習によってインサイトを抽出できます。データ探索からモデルトレーニング、予測の実行までのプロセスをスムーズに行うことが可能です。SageMakerがAthenaで得たデータを入力として学習し、高度な分析モデルを構築します。

これらの技術を用いることで、データエンジニアはより正確な予測モデルを構築し、企業が直面する複雑な問題の解決に貢献する可能性が広がります。例えば、顧客の購買傾向の予測、需要の変動の予測、製品の故障予知など、多岐にわたる分野で応用が可能です。データ駆動型のアプローチを通じて、ビジネスプロセスの最適化、コスト削減、顧客満足度の向上に直結します。

具体的な適用事例として、株式会社ミクシィのカスタマーサポートにおける自然言語処理への適用事例などが挙げられます。

Athenaを学ぶためのリソース

公式ドキュメント

AWSの公式ドキュメントは、Athenaを始めるための信頼できる情報源の一つです。サービスの基本的な概念から高度な機能まで解説しており、利用者が自己学習を進める上で役立ちます。

ユーザーガイドは、用途、他のAWSサービスとの統合、セットアップ方法、Athena SQLなどについて、初めてAthenaに触れる人でもわかりやすい内容が書かれています。

API Referenceは、ActionやData TypeごとのAPIに関する情報が網羅的に整理されています。

チュートリアル

Athenaのチュートリアルは、具体的な使用例を通じて、Athenaの操作方法をステップバイステップで実践的に学ぶのに役立ちます。このチュートリアルでは、例として以下のステップでAthenaの使い方を体験できます。

  1. データベースを作成する

  2. テーブルを作成する

  3. データをクエリする

他にも、保存されたクエリの使用や、S3内のデータソースへの接続などでの手順を確認をすることで、Athenaの操作に慣れることができます。

事例研究

Athenaを用いた成功事例の紹介は、その実践的な応用可能性を理解するのに役立ちます。具体的なビジネス課題の解決方法や、Athenaが提供する価値を示しています。例えば、弘前大学COI 研究推進機構による健康ビッグデータ基盤構築事例などが紹介されています。独創的なソリューションの開発事例を通じて、Athenaの柔軟性と拡張性を理解し、自身のプロジェクトに新たなアイデアを取り入れることができます。

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