DataOpsとは何か。

DataOpsは、配信のスピードアップ、品質維持、チーム間の連携促進、そしてデータから最大限の価値を生み出すことを目的とした、協働型のデータ管理手法のセットです。DevOpsをモデルにしており、これまでサイロ化されていたデータ機能を、より自動化され、アジャイルで一貫性のあるものにすることを目指しています。

DevOpsがソフトウェア開発タスクを合理化する方法と同様に、DataOpsはデータ管理とデータ分析プロセスの調整に重点を置いています。具体的には、システム間のデータの自動転送、エラーや不整合の特定と対処、反復的な手作業の削減が挙げられます。

DataOpsは、自動化されたワークフローを通じて、データレイク、データウェアハウス、データ・プロダクト、アナリティクス・プラットフォームでデータの可用性を向上させ、デリバリーを高速化します。また、パイプラインがタイムリーで正確なデータを、ビジネス・インテリジェンス（BI）プラットフォームからAIや機械学習（ML）ワークロードに至るまで、下流のアプリケーションに確実に供給するための継続的なテストとモニタリングも重視しています。

DataOpsは、分離されたデータ・スタックを、幅広いユースケースをサポートする統合されたエンドツーエンドのワークフローに置き換えることで、高品質なデータがビジネスの隅々まで迅速かつ一貫して届くことを保証します。

現代のビジネスはリアルタイムのインサイトで運営されています。しかし、データがかつてないスピードで増加し、機械学習モデルの実行には高品質なデータ・セットが必要なため、レガシープロセスは追いつくのに苦労しています。これらの制約を放置すると、データの停止、ダッシュボードの古さ、パイプラインの失敗、不正確なML予測につながるボトルネックが発生する可能性があります。チームの連携が取れていなかったり、ワークフローが自動化されていなかったりすると、ソースシステムの単純なスキーマ変更でさえ、分析ダッシュボード全体を壊す可能性があります。

DataOpsは、これらの制限を取り除くのに役立ちます。反復的なワークフローを自動化し、データ品質を向上させることで、洞察までの時間を短縮し、データパイプラインを強化します。

下流では、DataOpsにより、データ・チームからのアドホックな要求を待つ必要がなく、ビジネス・ユーザーとデータ・コンシューマーが情報に信頼できるアクセスを利用できるようになります。上流では、データエンジニアに予測可能なワークフローを、データサイエンティストに一貫性のあるトレーニング・データを、そしてアナリストにはキュレーションされたデータ・セットへの迅速なアクセスを提供します。

実際、DataOpsプラットフォーム市場は2023年の39億米ドルから2028年までに109億米ドルに成長すると見込まれており、組織は孤立した取り組みから企業全体のDataOps実践へと移行しています。この急速な成長は、DataOpsのより広範なメリット、すなわち迅速な意思決定、高いデータ品質、リアルタイムのビジネスニーズに適応可能な強靭な分析パイプラインによって推進されています。

DataOpsは、効率、自動化、コラボレーション、継続的な改善という同じ基本原則に基づくため、DevOpsと一緒に議論されることがよくあります。しかし、類似した本質にもかかわらず、これら2つの概念の適用方法は異なります。

DevOpsはソフトウェア開発に重点を置いています。継続的統合および継続的デリバリー (CI/CD)を通じて、エンジニアリングチームがソフトウェアをより迅速にリリースするのに役立ちます。DevOpsの目標は、アプリケーションとサービスの構築、テスト、デプロイのサイクルを合理化することです。

DataOpsはデータ・ワークフローに焦点を当てています。コードのデプロイメントを最適化する代わりに、データ・ライフサイクル全体にわたって、取り込みおよび変換から検証、配信までのデータ・パイプラインをオーケストレーションします。

アジャイル手法は両方の分野を支え、反復、フィードバック・ループ、頻繁な価値の提供を重視します。DevOpsチームが頻繁にコードを出荷するのと同じように、DataOpsチームはアジャイル開発を使用してパイプラインを更新したり、データ製品をより小規模かつ信頼性の高い単位で提供したりし、リアルタイムのメトリクスに基づいてワークフローを改良します。

CI/CDは、DataOpsにおいて、特に自動化によってデータ・パイプラインのバージョン管理、テスト、デプロイメントを推進する際にサポート的な役割を果たします。本番環境全体での再現性と品質を高めます。

最も簡単に区別する方法は、DevOpsがソフトウェア・デリバリーを加速すること、DataOpsがデータ配信を加速することです。どちらも自動化と継続的統合の原則に依存していますが、それぞれの利害関係者に対する課題の解決方法は異なります。

DataOpsは、現代のデータ運用の仕組みを定義する明確な原則に基づいて構築されています。これらの原則は、データチームの働き方、データ・ワークフローの拡張方法、および情報がビジネス全体で確実に移動する方法の指針となります。

高品質のデータを大規模に提供するために、DataOpsは、情報が生のインプットから使用可能な成果へとどのように移行するかを示すライフサイクルに基づいています。このライフサイクルは、次の5つの主要な段階で構成されています。

• 取り込み（INGEST）
• 　
• 検証
• デプロイ
• 監視

データ取り込みでは、内部および外部のデータソースから未加工データを、データレイクやデータウェアハウスなどの集中管理環境に取り込みます。データ統合プロセス（抽出、変換、読み込み（ETL）など）によって、情報は一貫した形式に統合され、分析や機械学習のための信頼できる出発点が構築されます。

オーケストレーション・ツールは、データ・ワークフローを自動化し、順序付けします。この段階でデータ変換が行われ、データ・セットはクレンジングされ、構造化され、分析の準備が整えられます。メタデータの更新やスキーマの調整により、データのライフサイクル全体にわたって一貫性を維持できます。

自動テストでは、データの完全性、一貫性、正確性をチェックします。異常を検知する統計的プロセス制御により、データ・セットが本番環境に投入される前に、定義されたビジネスルールを満たしていることを確認します。

検証済みのデータ製品は、ビジネス・ユーザー、データ・アナリスト、機械学習モデルに提供されます。下流の分析パイプラインやリアルタイムの意思決定をサポートするため、配信は予測可能で迅速である必要があります。

オブザーバビリティーツールは、パイプラインのパフォーマンス、アップタイム、データ品質を追跡します。メトリクスとフィードバック・ループにより、チームはボトルネックを特定し、ワークフローを全体最適化して、継続的な改善を強化できます。

DataOpsプラットフォームは、大規模にデータ・ワークフローを実行するために必要な機能を提供します。プラットフォームは通常、オーケストレーション・エンジン、オブザーバビリティー・フレームワーク、DataOpsツールを組み合わせてデータ・スタックを形成し、ビッグデータ分析、スケーラブルな機械学習ワークロード、本番環境全体での信頼性の高いデータ配信を可能にします。

DataOpsプラットフォームの核となる機能は次のとおりです。

• スケーラブルなデータ取り込み：多様なソースからの未加工データを最小限の手作業で集中型またはクラウド・ベースのストレージに取り込み、データ・パイプラインにおける初期のボトルネックを軽減します。

• 高品質なデータ変換：データを大規模にクリーニング、構造化、準備することで、データ・セットはリアルタイムのユースケースや機械学習ワークロードに対応できるようになります。また、企業全体で一貫したデータ品質を維持します。

• 信頼できるメタデータの可視性：リネージ、スキーマ、コンテキストを追跡することで、データ・セットの追跡可能性と信頼性を維持します。この可視化により、ガバナンスが向上し、ビジネス全体のリネージが明確に保たれます。

• 安全なデータ・ガバナンス：機密情報を保護するアクセス制御とガバナンス・ポリシーを定義し、権限のある利害関係者のコンプライアンスと安全なアクセスを確保します。

• リアルタイムのデータ・オブザーバビリティー：データ品質メトリクス、パイプラインのパフォーマンス、システムのヘルスに関するインサイトを提供し、問題の早期検知と信頼性の高い分析パイプラインの維持を支援します。

• ワークフロー・オーケストレーション：タスクを順序付け、反復的な手作業を排除することで、オペレーション・チームとDataOpsエンジニアは、拡張性と効率を向上させながら、より価値の高いアクティビティに集中できます。

DataOpsは単一のデプロイメントではありません。むしろ、ビジネス・ニーズの変化に合わせて進化する反復的な運用モデルなのです。実践的なロールアウトには、通常、次の5つのステップが含まれます。

現在のデータ・ソース、データ・インフラストラクチャー、ワークフロー、ボトルネックを特定します。データ駆動型の意思決定でビジネスが何を必要とするかを明確にします。

データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリスト、ITオペレーションを結び付けます。所有権を明確にすると、ワークフロー間のギャップをなくすことができます。

データ・ワークフローを文書化し、測定可能なKPIを確立し、ガバナンス・ポリシーを策定します。バージョン管理は、環境全体の変更を追跡するのに役立ちます。

可能な限り、取り込み、検証、データ変換を自動化します。監視ツールとダッシュボードを使用して、リアルタイムのパフォーマンスとパイプラインのヘルスを追跡します。

フィードバック・ループを使用して継続的な改善をサポートし、実稼働環境を中断することなく拡張性を確保します。

強力なDataOps戦略でさえ、現実世界の課題に直面しています。長期的な成功に影響を与える可能性がある、一般的な考慮事項4つをご紹介します。

データ環境の分散と自動化が進むにつれて、DataOpsは補助的な役割から中核的なアーキテクチャ層へと移行しています。その変化を加速させる要因として、次のものがあります。

• マネージドDataOpsプラットフォーム：クラウド・ベース環境では、オーケストレーション、監視、ガバナンスが組み込まれているため、導入の障壁が低くなります。これにより、DataOpsツールの展開と運用が容易になります。これらの機能により、DataOps ツールのデプロイと保守が容易になります。

• データ・ファブリック・アーキテクチャー：データ・ファブリックは、アクティブメタデータを使用して、複雑な統合作業を行うことなく分散データソースを接続し、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境におけるガバナンスとアクセスを向上させます。

• ドメイン主導のデータ・モデル：データ・メッシュの原則は分散型の所有権を実現し、ビジネス・ドメインが提供するデータ製品を開発・保守します。このモデルは、コラボレーション、アクセス制御、セルフサービスの実現をサポートします。

• AI駆動型のオートメーション：機械学習により、メタデータの強化やスキーマの調整などのタスクの自動化が進み、パイプラインがリアルタイムのパフォーマンスに応じて自動で調整されるようになります。

• リアルタイムのデータ配信：低遅延の ストリーミングと継続的な検証により、即時のインサイトがビジネス価値を生み出す分析や機械学習環境を支えることができます。

• エッジからクラウドへのデータ同期：DataOpsはエッジとクラウドのデータフローを積極的に同期させ、中央集権型ガバナンス、系譜、品質管理を損なうことなく、低遅延の処理を可能にします。

• ESG データの完全性：サステナビリティーやコンプライアンスの要件が高まる中、DataOpsは追跡可能なワークフローと監査可能な系譜を支援し、責任あるデータ管理と報告をサポートします。