DataOpsアーキテクチャ：5つの主要コンポーネントと開始方法

DataOpsは、DevOpsの機敏性とデータ分析の力を組み合わせた協働的なデータ管理アプローチです。さまざまなワークフローを自動化および統合することで、データ取り込み、処理、分析を合理化することを目的としています。DataOpsアーキテクチャは、組織内のDataOps原則の実装をサポートする構造的基盤です。これには、企業がデータをより効率的かつ効果的に管理できるようにするシステム、ツール、およびプロセスが含まれます。

この記事では、次の内容を説明します。

• レガシーデータアーキテクチャとDataOpsアーキテクチャの比較
• DataOpsアーキテクチャの5つの主要なコンポーネント
• DataOpsアーキテクチャの導入方法

何十年にもわたって広く使用されてきたレガシー・データ・アーキテクチャーは、多くの場合、その堅牢性と複雑さを特徴としています。これらのシステムは通常、サイロ化されたデータ・ストレージと処理環境で構成され、手動のプロセスやチーム間のコラボレーションが制限されています。結果として、それらは遅く、非効率で、エラーが発生しやすくなります。

レガシーデータアーキテクチャの課題

レガシーデータアーキテクチャーに関連する主な課題には、次のようなものがあります。

• 柔軟性の欠如:従来のデータアーキテクチャは多くの場合、硬直的で柔軟性に欠けるため、変化するビジネスニーズに適応し、新しいデータソースやテクノロジーを組み込むことが困難です。
• データ処理が遅い： レガシーアーキテクチャにおける多くのワークフローは手作業で行われるため、データ処理には時間と参考情報がかかります。
• データのサイロ化： レガシーアーキテクチャーでは、データがサイロ化された環境で保管および処理されることが多く、コラボレーションが制限され、包括的な洞察を生成する能力が妨げられる可能性があります。
• データ品質の低下：レガシーアーキテクチャにおけるオートメーションとデータ・ガバナンスの欠如は、不完全、不正確、重複データなどのデータ品質の問題を引き起こす可能性があります。

DataOpsアーキテクチャはどのようにこれらの課題に対処するか

DataOpsアーキテクチャは、レガシーデータアーキテクチャがもたらす課題をいくつかの方法で克服します。

• 柔軟性の向上：DataOpsアーキテクチャのモジュール設計により、新しいデータソース、ツール、テクノロジーを簡単に統合できるため、組織は変化するビジネスニーズに迅速に適応できるようになります。
• より高速なデータ処理： DataOpsアーキテクチャは、ワークフローを自動化し、最新のテクノロジーを活用することで、データ取り込み、トランスフォーメーション、分析を加速します。
• コラボレーションの向上：DataOpsは部門を超えたコラボレーションを重視し、データチーム間の障壁を取り除き、より効果的に作業できるようにします。
• データ品質の強化：DataOpsアーキテクチャーでオートメーションとデータ・ガバナンスを実践することで、データ品質、セキュリティー、コンプライアンスを確保できます。

1. データソース

データソースは、DataOpsアーキテクチャーのバックボーンです。これらには、データが収集および取り込まれるさまざまなデータベース、アプリケーション、API、および外部システムが含まれます。データソースは構造化済み・非構造化型があり、オンプレミスまたはクラウド上に存在します。

適切に設計されたDataOpsアーキテクチャは、複数のソースからのデータを統合するという課題に対処し、データがクリーンで一貫性があり、正確であることを保証する必要があります。組織のデータ資産を正確かつ最新の状態に保つためには、データ品質チェック、データ・プロファイリング、データ・カタログの作成が不可欠です。

2. データ取り込みと収集

データ取り込みと収集には、さまざまなソースからデータを取得して DataOps 環境に取り込むプロセスが含まれます。このプロセスは、バッチ処理、ストリーミング、リアルタイム取り込みなど、さまざまなツールや手法を使用して実行できます。

DataOpsアーキテクチャでは、さまざまなソースや形式からのデータを処理できる、効率的でスケーラブルなデータ取り込みプロセスを確立することが重要です。これには、データ検証、データクレンジング、メタデータ管理などの堅牢なデータ統合ツールや実践の導入が必要です。これらの実践は、取り込まれるデータがすべてのソースにおいて正確、完全、かつ一貫していることを確実にするのに役立ちます。

3. データ・ストレージ

データが取り込まれたら、処理するデータの量、多様性、速度に対応できる適切なデータ・ストレージ・プラットフォームに保管する必要があります。データ・ストレージ・プラットフォームには、従来のリレーショナル・データベース、NoSQLデータベース、データレイク、またはクラウドベースのストレージ・サービスなどがあります。

DataOpsアーキテクチャでは、選択したデータ・ストレージの性能、拡張性、コストへの影響を考慮する必要があります。また、特に機密データや規制対象データを扱う場合には、データ・セキュリティー、プライバシー、コンプライアンスに関連する問題にも対処する必要があります。

4. データ処理とトランスフォーメーション

データ処理とトランスフォーメーションには、未加工データを操作して変換することが含まれます。これには、フィルタリング、集計、正規化、エンリッチメントなどの操作のほか、機械学習や自然言語処理などのより高度な技術が含まれる場合があります。

DataOpsアーキテクチャでは、大量のデータと複雑なトランスフォーメーションを処理できるツールとテクノロジーを使用して、データ処理とトランスフォーメーションを自動化および合理化する必要があります。これには、データ・パイプライン、データ統合プラットフォーム、またはデータ処理フレームワークの使用が含まれる場合があります。

5. データ・モデリングと計算

データ・モデリングと計算には、組織が洞察を導き出し、データ駆動型の意思決定を行うことを可能にする分析モデル、アルゴリズム、計算の作成が含まれます。これには、統計分析、機械学習、人工知能、その他の高度な分析技術が含まれます。

DataOpsアーキテクチャの重要な側面は、データモデルとアルゴリズムを迅速かつ効率的に開発、テスト、およびデプロイできることです。そのためには、データサイエンティスト、アナリスト、エンジニア間のコラボレーションと実験を促進するデータサイエンス・プラットフォーム、モデル管理ツール、バージョン管理システムの統合が必要です。

DataOpsアーキテクチャの実装は、特に大規模で多様なデータ・エコシステムを持つ組織にとって、複雑で困難な作業になる可能性があります。ただし、構造化されたアプローチに従い、上記の主要コンポーネントに焦点を当てることで、組織はDataOps環境を正常に構築し、デプロイできます。

1. 現状を評価する: まずは組織の既存のデータインフラ、プロセス、慣行を評価することから始めましょう。現在のアプローチの長所と短所を特定し、改善できる領域を正確に特定します。
2. 目標の状態を定義する：DataOpsアーキテクチャで達成したいことの明確なビジョンを策定し、組織のストラテジーと優先順位に沿った一連の目的と目標を設定します。
3. テクノロジースタックを特定する:DataOps アーキテクチャの基盤となるツール、テクノロジー、プラットフォームを決定します。これには、性能、拡張性、コストなどの要素の考慮だけでなく、さまざまなオプションの研究と評価が含まれる場合があります。
4. データ・ガバナンスのフレームワークを開発する：ライフサイクル全体にわたってデータを管理するためのポリシー、手順、ガイドラインを確立し、データ品質、セキュリティー、およびコンプライアンスの要件が確実に満たされるようにします。
5. データ統合とオートメーションを実装する：大量のデータの効率的かつ正確な処理をサポートするツールとテクノロジーを使用して、データ取り込み、処理、トランスフォーメーションのプロセスを合理化および自動化します。
6. コラボレーションとコミュニケーションを促進する：データエンジニア、データサイエンティスト、アナリストなど、データの専門家間の協力とコラボレーションを促進します。コミュニケーション、知識の共有、共同での問題解決を促進するツールとプラクティスを導入します。
7. 監視と継続的な改善：DataOpsアーキテクチャーの性能を追跡し、改善できる領域を特定できる監視および分析ツールを導入します。プロセスと手法を継続的に改善および最適化することで、DataOps環境のアジャイル性、効率性、回復力を維持します。