データ・パイプラインは、未加工データの移動と変換を可能にし、企業にとっての貴重な洞察を引き出すためのデータ処理ステップです。これらのパイプラインは、組織が様々なソースから膨大な量の情報を収集し、クリーニングし、統合・分析するためのもので、データエンジニアリングの世界で重要な役割を果たします。データ・エンジニアリングのプロセスを自動化することで、意思決定をサポートする高品質の情報を、信頼性の高い効果的な方法で提供できるようになります。
この記事では、次の内容を説明します。
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多様なニーズや目的に対応するため、さまざまな種類のデータパイプラインが存在しています。主な種類は以下の通りです。
バッチ処理パイプラインは、大量のデータをバッチに集めて処理します。この種のパイプラインは通常、スケジュールに基づいて実行されるか、手動でトリガーされるため、リアルタイム分析を必要としないタスクに適しています。バッチ処理は、しばしば履歴データを定期的に処理する必要がある場合や、計算コストの高いオペレーションが必要な場合に採用されます。
バッチ処理とは異なり、リアルタイム処理のパイプラインは、入力されたデータが到着すると即座に処理します。このアプローチにより、企業はデータソースから瞬時にインサイトを得て、状況の変化や新たなトレンドに迅速に対応することができます。リアルタイム処理は、不正アクセス検知、ソーシャル・メディア・モニタリング、IoT（モノのインターネット）分析などのアプリケーションにとって重要なものです。
イベント駆動型アーキテクチャーとしても知られるデータ・ストリーム・パイプラインは、センサーやアプリケーション内のユーザー・インタラクションなど、さまざまなソースから生成されるイベントを継続的に処理します。ストリーム・プロセッサーがこれらのイベントの処理・分析を行い、データベースに保管するか、さらなる分析のために下流に送信します。
データ統合パイプラインは、複数のソースからのデータを単一の統合ビューに融合させることに重点を置いています。これらのパイプラインには、多くの場合、抽出、変換、ロード（ETL）プロセスが含まれます。これは、未加工データをデータウェアハウスやデータレイクなどの集中リポジトリーに保管する前に、クリーニング、強化、またはその他の方法で変更するものです。データ統合パイプラインは、互換性のない形式や構造を生成する異種のシステムの処理に不可欠です。
データ・パイプラインが適用できる一般的なシナリオをいくつか確認しましょう。
ETLプロセスは、ソースシステム（データベースやAPIなど）から未加工の情報を抽出し、特定の要件（例えば、値の集計やフォーマットの変換など）に従って変換し、変換されたアウトプットをさらに分析するためにデータウェアハウスやデータベースなどの別のシステムにロードする、データパイプラインの一種です。ETLプロセスにより、企業は過去の記録を整理して保管し、将来の洞察のために容易にアクセスできる状態を保つことができます。
組織内の効果的な意思決定をサポートするには、大量の履歴およびリアルタイムのトランザクション情報をデータウェアハウスに保管する必要があります。これらのリポジトリーは、運用システムの性能に影響を与えることなく、アナリストが膨大な量の集約情報を迅速にクエリできる中央ハブとして機能します。データパイプラインは、要求されるデータ品質を維持しつつ、様々なソースからこれらのウェアハウスにデータを注入し、クリーニングし、変換する役割を担います。
データサイエンティストは、機械学習モデルを訓練するために、高品質のデータセットに大きく依存しています。データセットには、しばしば特徴量の抽出、正規化、カテゴリー変数のエンコード、その他のタスクを含む大規模な前処理が必要です。データ・パイプラインはこうしたタスクの自動化で重要な役割を果たし、機械学習の担当者は未加工の情報を処理するのではなくモデルの開発に集中できるようになります。
多くのeコマース企業は、レコメンデーション・エンジンを使用して、閲覧履歴や購入履歴、その他の要素に基づいて顧客が魅力的と感じる製品やサービスを提案しています。その達成には、ユーザーの活動記録、製品カタログ情報、顧客プロファイルなどを注入できる堅牢なデータ・パイプラインが必要です。パイプラインはこの未加工データを処理し、協調フィルタリングやコンテンツベース・フィルタリングなどの機械学習システムに注入して、各ユーザー向けにパーソナライズされたおすすめ情報を生成します。
マーケティング会社は、特定のブランドや製品に関する世論を測定するために、XやFacebookのようなソーシャルメディアプラットフォーム上でセンチメント分析の手法を使用する場合があります。ターゲットキーワード（例えば、ブランド名）に言及したツイートや投稿を収集し、テキストを前処理し（ストップワードの除去、ステミング）、LSTMまたはBERTなどの自然言語処理モデルを使用してセンチメント分類を実行し、結果を集約して意思決定者のための実行可能な洞察を生み出すためには、効率的なデータ・パイプラインが欠かせません。
銀行や金融機関は、多くの場合、取引データセット内の不正行為を検知するために、複雑なデータ・パイプラインを活用した高度な分析を利用しています。これらのパイプラインには通常、リアルタイムの取引記録と過去の不正パターンの注入、ノイズの多い入力または不完全な入力のクレンジング、取引額、場所、時間といった特徴量の抽出、決定木、サポート・ベクトル・マシン、ニューラル・ネットワークなどの教師あり機械学習モデルのトレーニングが含まれ、不正の可能性を特定し、疑わしい取引に対するアラートを作動させることができます。
IoT（モノのインターネット）デバイスは膨大な量のデータを生成し、それを迅速に処理しなければなりません。たとえば、スマート・シティー・プロジェクトでは、都市全体の交通パターン、大気質の水準、エネルギー消費率を監視するセンサーからデータを収集する場合があります。この高速のストリーミングデータを取り込み、無関係な情報のフィルタリングや経時的なセンサーの測定値の集計を通じて前処理を行い、前処理されたデータセットに異常検知や予測モデリングなどの分析を適用し、最終的にデータを視覚化して市の職員にインサイトを提供するためには、スケーラブルで効率的なデータ・パイプラインが不可欠です。
関連コンテンツ： データ・パイプラインのオブザーバビリティーに関するガイドをご覧ください。
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