data-analytics

data-analytics スキルの概要

data-analytics スキルは、ETL フロー、データレイク、データウェアハウス、ストリーミングパイプライン、ログ分析、BI ダッシュボードなど、分析システム向けの PlantUML 図を作成するのに役立ちます。粗いアーキテクチャ案を、AWS の分析系・データベース用ステンシルを使った見やすい図へ落とし込むための data-analytics ガイドが必要なときに適しています。単にコンポーネント名を並べるだけの汎用プロンプトではありません。

この data-analytics スキルは、ソース、取り込み、変換、保存、可視化というパイプラインの順序が重要なデータ分析ワークフローを、素早く読みやすい図にしたいときに向いています。ガバナンス、ステージング、カタログ化、あるいはシステム間のほぼリアルタイムなデータ移動を示したい場合に特に有用です。

パイプライン図とウェアハウス図に最適なケース

このスキルが最も力を発揮するのは、何のツールがあるかではなく、データがどう流れるかを伝える必要があるときです。ETL/ELT、CDC、レイクハウス型レイアウト、Redshift 中心のウェアハウス、運用系から分析系への受け渡しなどが該当します。関係者がすばやく流し読みできる data-analytics for Data Analysis 図を作りたいなら、このスキルはよい選択です。

このスキルが他と違う点

このリポジトリは、図の構造と構文についてかなり方針がはっきりしています。PlantUML のフェンス、@startuml / @enduml、左から右へのフロー、mxgraph.aws4.* のステンシルアイコンを前提にしています。そのため、自由形式のプロンプトよりも図の一貫性が高く、アイコン選びやレイアウトで迷いにくくなります。

使わないほうがよい場合

一般的なソフトウェアアーキテクチャ、UML のクラス図、広い意味でのクラウド基盤図には data-analytics は使わないでください。主題がデータの移動ではなくアプリケーションの構成要素であるなら、別のスキルのほうが適切で、修正も少なくて済みます。

data-analytics スキルの使い方

スキルを導入して、まず文脈を確認する

通常の data-analytics install では、リポジトリからスキルを追加したうえで、最初にトップレベルの指示ファイルを確認します。

1. npx skills add markdown-viewer/skills --skill data-analytics でインストールする。
2. SKILL.md を開いて、図のルールを確認する。
3. 自分でプロンプトを書く前に、examples/ のサンプルを確認する。

このスキルはコンパクトなので、長いルール説明よりもサンプルのほうが重要です。モデルが従うべき実際の構文パターンが分かります。

ツール一覧ではなく、ワークフローから始める

data-analytics usage の強い依頼文は、AWS サービスの寄せ集めではなく、データの流れを段階ごとに説明します。たとえば「Redshift と Glue を使ったウェアハウス図を作って」ではなく、次のように流れを明示するプロンプトにします。

• ソース: RDS、S3、Kafka、DynamoDB
• 取り込み経路: バッチ、ストリーミング、CDC、スケジュール ETL
• 変換: 検証、スキーママッピング、エンリッチメント
• 出力先: S3 lake、Redshift、Athena、OpenSearch
• 利用者: ダッシュボード、アナリスト、ML 特徴量、アラート

この形にすると、スキルが適切なステンシルと矢印を選びやすくなります。

まず見るべきサンプルを先に読む

最短で使い方をつかむなら、次の順でファイルを確認してください。

• SKILL.md
• examples/etl-pipeline.md
• examples/data-lake.md
• examples/data-warehouse.md
• examples/real-time-streaming.md
• examples/multi-source-bi.md

用途が特殊なら、examples/cdc-pipeline.md、examples/log-analytics.md、examples/ml-feature-pipeline.md も確認してください。これらの例を見ると、data-analytics スキルが非同期フロー、ウェアハウスへのロード、特徴量エンジニアリングのような例外パターンをどう扱うかが分かります。

出力品質を上げるプロンプトのコツ

このスキルでは、汎用図にならないように、十分なドメイン情報を与えるのが大切です。ソースシステム、バッチかストリーミングか、データにとっての「完了」が何を意味するかを含めてください。たとえば、「PostgreSQL の日次注文を S3 Parquet に保存し、その後 Glue ETL で Redshift に流して QuickSight でレポートする」は、「分析パイプラインを描いて」よりずっと有効です。

もっと絞り込んだ結果がほしいなら、見せたい段階と省きたい段階を明示してください。そうすると図の焦点がぶれず、不要な बॉックスも減らせます。

data-analytics スキル FAQ

これは AWS ベースの図専用ですか？

おおむねその通りです。data-analytics スキルは mxgraph.aws4.* のステンシルを前提にしているため、AWS サービスがアーキテクチャに含まれる場合や、AWS 風の分析アイコンを使いたい場合に最適です。スタックの大半が AWS 以外でも動く可能性はありますが、その場合は出力がやや不自然になります。

普通のプロンプトと何が違うのですか？

普通のプロンプトでもパイプラインは説明できますが、data-analytics スキルは図の構文、フローの向き、アイコンの慣例まで組み込んでいます。使い捨てのスケッチではなく、信頼できる PlantUML 出力が欲しいときに効いてきます。data-analytics usage で繰り返し使う前提でも、構造を安定させやすいのが利点です。

初心者でも使いやすいですか？

はい、データフローを平易な言葉で説明できるなら使いやすいです。PlantUML を深く知っている必要はありませんが、主要な段階と終点ははっきり名前を付ける必要があります。初心者は、まず 1 つの例の型を真似して、システム名だけ自分の環境に置き換えるのが最も成功しやすいです。

別のスキルを選ぶべきなのはどんなときですか？

一般的な UML、アプリのサービス構成、ベンダー中立なクラウド基盤図が必要なら、別のスキルを使ってください。data-analytics が最も得意なのは、アプリケーションの配置ではなく、データの移動と変換が主役の図です。

data-analytics スキルの改善方法

図を作る目的を先に伝える

data-analytics の結果を最も良くするのは、図がなぜ必要なのかを説明するプロンプトです。読者がエンジニアなのか、アナリストなのか、経営層なのか、またレイテンシ、ガバナンス、コスト、レポーティングのどれを強調すべきかを明示してください。そうすると、どの段階を視覚的に目立たせるべきかが変わります。

設計に影響する制約を含める

パイプラインにスキーマドリフト、遅れて到着するイベント、コンプライアンス境界、複数の利用者があるなら、最初に伝えてください。そうした制約があると、単純な直線ではなく、crawler、catalog、staging bucket、非同期矢印のような意味のある要素を選びやすくなります。

具体的な入力と希望する形を示す

強い入力は、たとえば次のような形です。

• “Batch ETL from Salesforce and PostgreSQL into S3, then Redshift, with a Glue crawler and data quality gate”
• “Real-time clickstream from Kinesis to Lambda enrichment, then OpenSearch and S3 archive”
• “CDC from Aurora and DynamoDB into a warehouse with staging and replay handling”

こうした依頼が曖昧な依頼より優れているのは、行き先だけでなく経路まで定義できるからです。

まず最も弱い段階から見直して反復する

最初の図ができたら、信頼性を損ねやすい部分、つまりソースのラベル付け、変換名、保存先の選び方を確認してください。フロー自体は正しいのに広すぎるなら、1 本のパイプラインに絞ってプロンプトを狭めます。逆に図が正しいのに情報量が足りないなら、カタログ、検証ステップ、BI 利用者など、運用上意味のある段階を 1 つ追加してください。