1. 初級編（Informaticaの基本的な操作とデータ統合）

1-1. Informaticaの概要とインストール

• Informaticaとは？: データ統合の基本概念
• Informaticaのアーキテクチャ: インターフェース、リポジトリ、サーバー
• Informatica PowerCenterのインストールと設定
• Informaticaのコンポーネント: PowerCenter、Data Quality、Cloud Data Integrationなど

1-2. 基本的なデータ統合とETLプロセス

• ETLの基本概念: 抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）
• ソースとターゲットの設定: データベース、ファイル、XML等
• データの抽出（Extract）: ソースからデータを取得
• データの変換（Transform）: Transformationの使い方（フィルタリング、集計、結合）
• データのロード（Load）: ターゲットへのデータロード

1-3. Informaticaの基本操作

• PowerCenter Designer: マッピングの作成と管理
• PowerCenter Workflow Manager: ワークフローの設計とスケジューリング
• PowerCenter Workflow Monitor: ワークフローの監視とログ確認
• 基本的なエラーハンドリング

1-4. 基本的なデータマッピングと変換

• ソースとターゲットのマッピング作成
• 基本的な変換の使用: Filter、Expression、Joiner、Aggregator
• データの検証とデバッグ: マッピングのテスト実行

2. 中級編（高度なデータ統合と変換機能の活用）

2-1. 複雑なデータマッピングの作成

• 複雑なソース・ターゲットのマッピング
• ターゲットの複数設定とロード方法
• 複数のソースシステムの統合: 複数ソースからのデータ統合
• データ型の変換とカスタム変換の作成

2-2. パフォーマンスチューニング

• インデックスの使用: パフォーマンス向上のためのインデックス設定
• パーティショニングの活用: 大規模データ処理の効率化
• メモリ管理とリソース調整
• 並列処理と分割処理の活用

2-3. ワークフローとセッションの管理

• ワークフローとセッションの詳細設定
• エラーハンドリングのカスタマイズ
• 再実行可能なワークフローの設計

2-4. データ品質管理

• Informatica Data Qualityの使用: データ品質の監視と管理
• データクリーニング: 重複データの除去、標準化
• データ品質のルール設定: 一貫性と正確性のチェック

3. 上級編（高度な統合・運用管理・データ品質）

3-1. 高度なデータ統合技術

• データのリアルタイム統合: Change Data Capture (CDC)、インクリメンタルロード
• マルチソース統合とデータウェアハウス
• パフォーマンスチューニングと最適化: トランザクション管理とログの最適化
• 大規模データの取り扱い: 非構造化データ、ビッグデータとの統合

3-2. クラウドインテグレーション

• Informatica Cloud Data Integrationの使用: クラウドアプリケーションとの統合
• クラウドストレージとデータレイクへの統合
• クラウドベースでのETLパイプラインの構築
• APIを使用したデータ統合

3-3. 高度なデータ品質管理

• データ品質監査: ルールとポリシーの設定、データのトラッキング
• データクレンジング: 不正確なデータの除去
• データプロファイリング: データの分析と品質の分析ツールの活用
• データガバナンスとコンプライアンス: データの整合性維持、GDPRなどの法令遵守

3-4. インフラ管理と運用管理

• Informaticaサーバーの監視と管理
• エラー・アラートの設定とトラブルシューティング
• スケーリングとパフォーマンス管理
• バージョン管理とアップグレード
• バックアップとリストア

4. プロフェッショナル編（自動化、ETLの最適化と運用）

4-1. ETLプロセスの自動化

• Informaticaの自動化ツールの使用
• スケジュールタスクの設定: 定期的なETL処理の自動化
• ワークフローとセッションの自動化

4-2. 高度なパフォーマンスチューニングとオプティマイゼーション

• ETLパフォーマンスのボトルネック分析と改善
• ストリーミングデータの処理: リアルタイムデータの取り込み
• 大規模データセットに対する最適化戦略

4-3. マルチソースデータ統合とETLパイプライン

• 複数システムからのデータ統合の最適化
• ETLのパイプライン自動化と最適化
• フレームワークを使った統合の設計

4-4. 高度なエラーハンドリングとデバッグ

• エラー・アラートのプロアクティブ管理
• 高度なエラーハンドリング手法
• 複雑なデータフローのデバッグとログ解析