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Salesforceデータアーキテクトのように考える

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Data Architectコース第1章、第1部：データアーキテクトになる。

この章はコースの出発点です。まだオブジェクトには一つも触れません。扱うのはただ一つの転換、つまり「これをどう作るか？」と問うことから、「そもそもこれを作るべきか、なぜこの方法なのか、成長したときや失敗したときに何が起きるのか？」と問うことへの転換です。アーキテクトが実際に何をしているのかから始めて、7つのモジュールでその転換をたどります。

In a Bengaluru studio, a senior architect points to the whole plan on the table while colleagues hold their own parts of the drawings.

画像はAIで生成しました。

この章の7つのパート

Section titled “この章の7つのパート ”

各パートは単独でも読めます。順番に読んでも、必要なものから読んでもかまいません。

  1. アーキテクトのように考える。 設計図を手にしている人。「なぜ？」と問いましょう。要件はしばしば設計の姿をしてやって来るからです。そして、火災報知器を頼む人はいません。誰もが頼まなくても当然あると期待しているものを入れておくのは、アーキテクトの役目です。
  2. データモデルは骨格である。 すべてはモデルの上に築かれます。どんなデータモデルにも使える3つのテスト：支える。成長する。性能を出す。 骨格の設計には細心の注意を払いましょう。既存の構造を変えると、連鎖的な結果を招くことがあります。
  3. 可逆性テスト。 これを元に戻すのはどれくらい難しいか、そしてどれだけのものがこれに依存することになるか。それで、その判断がアーキテクチャ上の判断かどうか、そしていつ立ち止まって理由を書き留めるべきかがわかります。
  4. アーキテクチャはトレードオフの技術である。 一つの問題を解く方法はたくさんあり得ます。多くは最初から問題を抱え、いくつかはデータが増えると問題が出て、将来のニーズまで支えられるものはごくわずかです。そこでアーキテクトが決めるのです。
  5. 今日のために作る。明日に備える。失敗に備える。 あらゆる設計に使う3つのレンズと、ゼロが一つ増えるだけでアーキテクチャが変わり得る理由。
  6. ツールを知る：9つの問い。 どんなツールにも投げかけるべき問い。来月Salesforceがリリースするツールも含めて。Apexによる共有を例に、実際に問いを当てはめていきます。
  7. AI時代のデータアーキテクト。 AIはロケットブースターです。アーキテクトをなくすのではなく、アーキテクトが価値を生む場所を変えるのです。

読み終えたら、章の学習ガイドで理解度を確認しましょう。試験のためのチェックリスト、試験の先にある習慣、覚えておきたい用語、そしていくつかの問いがあります。

できるようになること

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  • アーキテクチャ上の判断と普通の判断を見分け、コストの高い判断ではペースを落とせる。
  • 3つのテストでデータモデルを評価できる：ビジネスを支えるか、成長できるか、性能を出せるか。
  • 選択肢を並べ、トレードオフを言葉にし、一つを推奨し、その理由を開発者、ビジネス、経営層のそれぞれに説明できる。
  • どんな設計も、今日、明日、失敗という3つのレンズで見られる。
  • 9つの問いでどんなツールも評価し、AIがそのツールについて語ることを検証できる。

さらに学ぶ

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