システムとデータの両面にスポットを当て，データ分析基盤の整備/運用/活用の指針をまとめた入門書。
データ分析の中心にある「データ分析基盤」を取り巻く環境は，大きく変わりました。
機械学習/ディープラーニング，マーケティング，需給予測，不正検知を筆頭にデータ利用が多角化し，データ分析基盤に求められる役割も多様化が進んでいます。
本書では，データ分析基盤の「今」に焦点を合わせ，基本用語の整理から歴史，クラウドをはじめとしたインフラ，主要な技術スタック，システムモデル，データドリブンのための可視化＆測定術まで徹底解説。
合わせて，長期視点に立ったユーザー中心の運用に欠かせない「セルフサービス」「SSoT」に基づいたルール作り，それらを実現するためのゾーン/タグ管理，メタデータ管理，データの品質管理も平易にまとめました。
広くデータ分析基盤に関わるエンジニア/ユーザーの方々へ，ユーザーが自然と集まり，データ活用を促進するシステムの実現のために，実践で活かせる考え方をお届けします。