データエンジニアリング入門・実践ガイド：PySpark, Databricks, AWS Glue, メダリオンアーキテクチャまとめ
近年、ビジネスでのデータ活用が広がるにつれて、データエンジニアリング（データ基盤・ETLパイプライン・ガバナンス構築）の重要性が一気に高まっている。
当ブログでも、大規模データ処理フレームワークの PySpark、メタデータ・アクセス制御を一元管理する Databricks Unity Catalog、AWSと連携したカタログフェデレーション、そしてデータレイクハウス設計の標準パターンである メダリオンアーキテクチャ について、実際に手を動かして検証したメモやハマりどころを書いてきた。
今回は、データエンジニアリングに関する解説記事を体系的なロードマップとしてまとめてみた。
1. データパイプラインとレイクハウス設計
🏛️ メダリオンアーキテクチャ（Bronze / Silver / Gold）とは？
データレイクハウスにおけるデータクレンジング・レイヤリング構造の決定版。Rawデータを取り込むBronze、標準化・クレンジングを行うSilver、ビジネス用に集計するGoldの各層の役割と切り分け方を整理した。
2. 大規模データ処理（PySpark）
⚡ PySparkの基本的な仕組みとPython・SQLite比較
PythonとSQLiteでの処理比較から、PySpark（Spark SQL / DataFrame）がなぜ大量データの並列処理で強いのか、実行計画やパフォーマンスの違いを実際に動かして検証したメモ。
3. ガバナンス・メタデータ管理（Databricks / AWS Glue）
🔗 GlueカタログからDatabricks Unity Catalogへのカタログフェデレーション
AWS GlueデータカタログをDatabricksのUnity Catalog経由で参照・フェデレーション設定する手順、遭遇したエラー（権限やVPC/ネットワーク構成）と対処法を詳しくまとめた。
4. AIML案件とデータ基盤の現場
🤖 AIML案件におけるデータエンジニアの具体的な業務範囲
「AI/ML案件」と一口に言っても、モデル開発だけでなくデータパイプライン構築、権限管理、リアルタイム・バッチ連携など裏側の基盤業務が山ほどある。実際の現場でのタスク領域を整理してみた。
データエンジニアリング領域は技術の進化がめちゃくちゃ早いが、基盤設計（メダリオン）・分散処理（Spark）・**ガバナンス（Unity Catalog）**の3軸を押さえておくとかなりしっくりくるはず。気になる記事からチェックしてみてほしい。