概要

このプロジェクトは、クラウド環境で動作するデータプラットフォームの基本設計と実装雛形を示します。目的は、生データをそのまま解析に使うのではなく、ETLパイプラインで取り込み・変換・正規化して「分析準備済み」データセットを作成し、BIダッシュボードやGenAIの入力として一貫性のある単一の真実源（Single Source of Truth）を提供することです。リポジトリ構成は軽量で、READMEとdagsディレクトリを中心に、パイプライン定義（Airflow風）が想定されています。小規模なPoCや学習用途、基盤設計の出発点として使えます。（約300字）

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 8
ファイル数: 2
メインの言語: Python

主な特徴

クラウド上でのETLパイプライン設計（DAGベース）を想定した雛形
生データ取り込みから分析用の正規化データ作成までのワークフロー設計
BIダッシュボードやGenerative AIパイプライン向けの単一ソース提供
Pythonベースで拡張しやすいシンプル構成

技術的なポイント

本リポジトリは、データエンジニアリングのベーシックパターンを踏襲しています。データは「Raw（取り込み）→ Staging（仮置き）→ Curated（分析用）」というレイヤー構成で扱う想定があり、これによりスキーマ管理や変換ロジックの分離が可能です。dagsディレクトリが存在することからApache Airflowなどのワークフロー管理ツールを用いる設計で、タスク依存性・スケジューリング・再試行や通知といった運用面の機能を生かせます。データ品質確保のために、スキーマ検証・重複除去・結合キーの整合チェックや、idempotent（冪等）な処理設計が重要です。GenAI用途を考慮すると、特徴量保存（Feature Store）や埋め込み（embeddings）生成、メタデータ管理が追加で求められます。クラウドストレージ（S3/GCS）や分析DB（BigQuery/Snowflake）、認証やアクセス制御、コスト管理も運用設計の要点です。現状は小規模な雛形であり、実運用に移すにはテスト自動化、CI/CD、モニタリング、データカタログの導入、パラメタライズされたDAG、秘密情報管理（シークレット）といった改善が必要です。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file
dags: dir

まとめ

シンプルなETL/データプラットフォームの雛形で、PoCや設計検討に適しています。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: cloud-data-platform-analytics-genai
説明: Cloud data platform with ETL pipelines supporting analytics and GenAI workloads
スター数: 1
言語: Python
URL: https://github.com/ashraf5670/cloud-data-platform-analytics-genai
オーナー: ashraf5670
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/257414877?v=4

READMEの抜粋：

cloud-data-platform-analytics-genai

Cloud Data Platform for Analytics & GenAI

Problem Statement

Raw data from multiple sources is difficult to use directly for analytics, reporting, and AI use cases.

Solution

This project implements a cloud-based data platform that ingests raw data, transforms it into analytics-ready datasets, and serves as a single source of truth for BI dashboards and GenAI pipelines.

Architecture

Data is ingested through ETL pipelines, transformed using busine…

クラウドデータプラットフォーム（Analytics & GenAI）