林 七海（29歳）
データアナリスト → アナリティクスエンジニア（データマート担当）
学習ストーリー
吉野 健太さん本人の学習設計の語り
イベント設計とDWHの関係を学び、既存ログを分析用に再設計する。SQLとDWHを深めた後、品質チェックとリリース時のデータ影響確認をCIに組み込む。
吉野 健太の学習プラン
バックエンドエンジニア → アナリティクスエンジニア（ELT担当）
最終更新: 2026-06-04 
プロフィール / 経歴
SaaSのバックエンド開発でイベントログや課金データを扱ってきた。アプリ側のデータ生成は理解しているが、分析用にどう整形され、どのような品質問題が起きるかには関与が浅い。データが生まれる場所を知っている強みを活かし、分析基盤側へ広げたい。
きっかけ・モチベーション
「アプリケーションの仕様変更が分析データに与える影響を予測し、壊れにくいELTとデータモデルを作りたい。プロダクト開発と分析活用をつなぐアナリティクスエンジニアを目指す。」
現在の課題
- BIや事業指標の理解が浅い
- DWHのコスト設計を学ぶ必要がある
- 分析者との合意形成経験が少ない
スキルギャップ
現在のスキル水準とアナリティクスエンジニア（ELT担当）に必要な水準を並べ、何を伸ばすべきかを可視化しています。
バックエンド開発 4/5
RDB 3/5
イベントログ 3/5
API 4/5
SQL 3/5
埋めるべきギャップ
DWH 分析用モデリング 品質チェック KPI設計 BI利用者との調整
最初の3冊（ここから始める）
迷ったらこの順番で読むのが推奨。基礎 → 実践 → 視座を上げる、という流れで構成されています。
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なぜこの本か
アプリ側のデータ生成と分析基盤の整合性を原理から理解するため。
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なぜこの本か
クラウドDWHとデータ処理の実装感を得るため。
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なぜこの本か
分析基盤の品質と運用を本番システムとして扱うため。
学習プラン全体像
6
ヶ月
週7
時間
3
フェーズ
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Phase 1: データ生成の整理
6週間イベント、DB、ログ
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Phase 2: DWH/ELT
10週間変換、データマート、品質
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Phase 3: 開発プロセス連携
8週間CI、レビュー、ドキュメント
似た背景のペルソナ
同じ職種・近いレベル感を目指す他のペルソナです。学習プランや読む順番のバリエーションとして参考にしてください。
