一言でいうと

AWS Glueは、大量のデータを自動で収集・加工し、使いやすい形に整えてくれる便利なサービスです。

もう少し詳しく

みなさん、大量のデータを扱うときに「このデータ、どうやって整理しよう…」と悩んだことはありませんか？データがバラバラの形式だったり、必要な情報だけを取り出したいけれど手作業では大変だったりしますよね。そこで活躍するのがAWS Glueです。

AWS Glueは、データの抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）を行う、いわゆるETL作業を自動化してくれるサービスです。専門的なプログラミング知識がなくても、GUIを使って直感的に操作できるので、初心者の方にもとても扱いやすいんです。

~~（どことなく鬼滅っぽい？気のせい？）~~

では、具体的な例で見てみましょう。

あなたはあるECサイトの運営者です。日々の売上データが大量に集まりますが、そのままでは分析しにくい状態です。売上データは、毎日CSVファイルとして以下のように保存されています。

以下は、S3に保存されている売上データの例です。

Transaction_ID	Customer_Name	Product_ID	Quantity	Price	Transaction_Date
1	山田太郎	101	2	300	2023-01-01
2	佐藤花子	103	1	150	2023-01-02
3	鈴木次郎	101	3	300	2023-01-03
4	高橋翔	102	1	200	2023-01-04
5	伊藤真一	103	2	150	2023-01-05

このデータを使って以下の情報を得られるように整形・集計したいと考えています。

では、AWS Glueを使って、どのようにデータを整形していくか見てみましょう。

データカタログの作成
- Glueクローラーを設定し、S3の売上データをスキャンして、データカタログに登録します。これにより、AWS Glueはデータのスキーマ（列名やデータ型）を自動で認識してくれます。

ETLジョブの作成

a. 不要な列の削除
例として、分析に不要な「Customer_Name」列を削除します。

b. 日付の整形
「Transaction_Date」のデータを年-月の形式（例: 2023-01）に変換し、月ごとの集計を簡単にできるようにします。

c. 売上金額の計算
「Quantity（数量）」と「Price（単価）」を掛け合わせて、新たに「Sales_Amount（売上金額）」という列を作成します。このステップで、売上金額の集計が簡単になります。

例えば、以下のようなテーブルになります。

Transaction_ID	Product_ID	Quantity	Price	Transaction_Date	Sales_Amount
1	101	2	300	2023-01	600
2	103	1	150	2023-01	150
3	101	3	300	2023-01	900
4	102	1	200	2023-01	200
5	103	2	150	2023-01	300

データの集計
- 加工したデータを使って、以下のように集計します。
- 月ごとの売上合計
  
  Month Total_Sales
  
  2023-01 2150
- 商品ごとの売上ランキング
  
  Product_ID Total_Sales
  
  101 1500
  
  103 450
  
  102 200
- 顧客ごとの購入総額
  
  Customer_ID Total_Sales
  
  山田太郎 600
  
  佐藤花子 150
  
  鈴木次郎 900
  
  高橋翔 200
  
  伊藤真一 300
データの保存
- こうして得られた集計データをS3やAmazon Redshiftなどに保存し、BIツール（例えばAmazon QuickSight）で可視化できます。

Month	Total_Sales
2023-01	2150

このようにAWS Glueを使うことで、煩雑なデータがスムーズに整形され、重要なビジネス情報が簡単に分析できる状態になります。日々のデータ管理も自動化され、運営の負担を大幅に減らすことができます。

なにはともあれブラックベルトですよね。ドキュメント頭に入ってこないけど語り掛けれられるとなぜか理解できますね。

AWS Glueを使うと、大量のデータの整理・加工が驚くほど簡単になります。初心者の方でも直感的に操作できるので、「データの前処理って難しそう…」と思っていた方もぜひ一度試してみてください。

データを自在に扱えるようになると、ビジネスの可能性がぐんと広がりますよ。一緒にAWS Glueでデータ活用の第一歩を踏み出してみましょう！