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🧭 はじめに ETL(Extract, Transf orm, Load)処理は、データ連携・分析基盤の要となる重要コンポーネン... 🧭 はじめに ETL(Extract, Transf orm, Load)処理は、データ連携・分析基盤の要となる重要コンポーネントです。 しかし、命名規約やフォルダ構成がプロジェクトごとにバラバラだと、検索・保守・引き継ぎコストが急増します。 この記事では、 DataSpider・SSIS・Azure Data Factory などで共通的に使える 命名規約とフォルダ構成のベストプラクティスを紹介します。 🧩 課題 命名の不統一:チームごとに異なるルール。検索や比較が困難。 階層構造の混乱:業務別/処理別/日次・月次ジョブが混在。 属人化・引き継ぎ難:特定担当者に依存。改修が怖い状態。 ⚙️ 解決アプローチ(設計思想) 「誰が見ても意味がわかる構造」を実現するために、以下の5原則を定義します。 原則 内容