データ処理

データ処理の主な段階

堅牢なデータパイプラインは通常、6つの主要な段階を経て進み、各段階がデータの信頼性、活用しやすさ、パフォーマンスに重要な役割を果たします。

1. データ収集: 多くの組織では、IoT センサー、外部 API、システムログ、フォームやクリックストリームデータのようなユーザー生成の入力など、さまざまなソースからデータを収集しています。このデータは構造化・非構造化のどちらにもなり得ますが、パイプラインを設計する際は、取り込むデータの種類と量をあらかじめ想定しておきましょう。
2. データ準備： データを処理する前に、クレンジングと標準化が必要です。これには、エラーを取り除き、欠けている項目や値を埋め、データ形式を統一することが含まれます。このプロセスには、重複データの特定と削除も含まれます。
3. データ入力： 準備ができたデータは、表形式には CSV、階層型には JSON、構造化文書には XML など、対応する形式やプロトコルで処理システムに取り込みます。用途に応じて、データの取り込みはスケジュールされたバッチ処理、またはリアルタイムのストリーミングで行われます。
4. データ処理： データパイプラインの核となるのは、変換工程です。ETL（抽出・変換・ロード）や ELT（抽出・ロード・変換）などの手法を使って、データの形を整えたり、絞り込んだり、集計したりします。ここでは、意味のある洞察を引き出すために、データセットの並べ替えや集計といった処理も行えます。
5. データ出力: データが処理されると、レポートにすぐ使える形式で、システムやユーザーに配信できます。意思決定を支援するチャート、グラフ、ダッシュボード、アナリティクスプラットフォーム向けの形式などです。
6. データの保存とアーカイブ: データ処理の最終段階はデータの保存です。処理済みデータは、即時アクセスと長期保存の両方のために保管されます。短期ストレージは通常、性能を重視して最適化され、分析や運用中のデータプロダクトに使われます。長期ストレージは低コストで、コンプライアンスや履歴参照に使われる場合があります。

データ処理の方法

バッチ処理とリアルタイム処理のどちらを選ぶかは、組織が収集するデータの範囲や種類、どれだけ早くインサイトが必要かによって決まります。どのデータ処理パイプラインでも、データ要件、システムの複雑さ、最終的な利用目的などを考慮する必要があります。

バッチ処理： これは、スケジュールされた間隔で処理される大規模データセットに用いられる従来のモデルです。信頼性の高い大規模なデータ変換、リアルタイム処理が不要なデータ、コスト最適化を目指す組織に最適です。データエンジニアは、Apache Spark™, Apache Hadoop、Google Dataflow などのツールをよく使い、請求や照合といった業務を実行したり、大規模データセットから分析を構築したりします。

リアルタイム処理: この方法は、データが入ってきたらすぐに処理します。このパイプラインはデータの取り込みと処理を継続的に行い、この新しい情報からほぼリアルタイムでインサイトやパターンを得られます。不正検知、システム監視、イベントベースの自動化といったユースケースで欠かせないアプローチです。Apache Kafka や Spark Structured Streaming のような技術は、大規模なイベントストリームを低遅延で処理します。

効率的なデータ処理のベストプラクティス

データパイプラインを構築・管理しているなら、脆弱なシステムになるか、スムーズかつ信頼性高くスケールするシステムになるかを分ける、いくつかの基本的なプラクティスがあります。要するに、データパイプラインは信頼性・拡張性・保守性を高める一連のベストプラクティスに従うべきです。

ワークフローの自動化： データパイプラインの自動化は、人為的なミスを減らし、一貫性と拡張性を確保するカギです。自動化は、ジョブをスケジュールし、依存関係を管理し、環境やデータセットの違いに合わせてパイプラインにパラメータを設定するのに役立ちます。また、CI/CD と連携すると、自動化されたデータ変換やオーケストレーションのコードを展開できます。

モニタリングとロギング： データパイプラインは可観測性を確保し、ユーザーがログ記録と監視によってデータフローを追跡し、障害を検知し、潜在的なボトルネックを診断できるようにする必要があります。Prometheus、Grafana、ELK Stack のようなツールは、メトリクス、ダッシュボード、アラート機能を提供し、予防的なインシデント対応を支援します。これらはシステム全体の健全性を高めるために設計されています。

検証: データがパイプラインを流れるにつれて、品質の問題が積み重なることがあります。受信データに対して、欠損やNULL、重複、スキーマ制約の違反などを検証することで、処理全体を通じてデータ品質を確保できます。

データの来歴と再現性の確保: データの来歴は、データがどこから来て、どのように変化し、どこへ流れるかを追跡します。こうした透明性は、コンプライアンスを支えるだけでなく、デバッグやコラボレーションにも不可欠です。

データ保護: データプライバシーとコンプライアンスは、データ処理に不可欠です。組織は、保存時と転送中のデータ暗号化、きめ細かなアクセス制御、機密項目のマスキングやトークン化、データへのアクセスや変更の監査ログの維持といったベストプラクティスを確実に実施してください。

データ処理の課題

ツールが豊富にあっても、大規模にデータを処理することには、運用面と戦略面の課題がいくつもあります。

1. データ量と速度： 何百万ものソースから高速で届くデータを扱うと、ネットワークやストレージに過大な負荷がかかることがあります。データの分割、負荷分散、オートスケーリングといった手法は、高負荷下でもシステム性能を保つのに役立ちます。
2. データの品質と一貫性： データ品質が低いと、意思決定やモデルの精度が損なわれます。スキーマの一貫性を確保し、バリデーションルールを適用し、データプロファイリングツールを使うことは、パイプラインの早い段階で問題を検出して修正するうえで不可欠です。
3. プライバシー、コンプライアンス、ガバナンス： 機密データの取り扱いが増えるにつれて、GDPR、HIPAA、CCPA などの規制への準拠は必須になります。データは保護され、アクセスが制御され、監査可能である必要があります。データガバナンスのフレームワークを導入すれば、処理パイプラインがライフサイクル全体を通して、組織の方針や法令・規制に準拠し続けることを確保できます。

データ処理の今後のトレンド

データ基盤へのニーズが進化するにつれて、より柔軟で知的な処理を支える新しい考え方や技術が生まれています。

宣言的： 宣言的アプローチでは、そこに至る手順ではなく、データの望ましい最終状態を定義できます。システムがパフォーマンス、再試行、オーケストレーションの最適な実行方法を判断するため、チームは細かな変換処理を管理せずに済みます。

サーバーレス データ処理: サーバーレスアーキテクチャなら、基盤インフラを管理せずにチームがデータ変換を実行できます。

AI強化パイプライン： データ処理の流れは、AIを活用してスキーマの自動検出、データ異常の修正、さらに変換の提案まで行うケースが増えています。これらの改善により、データエンジニアの役割は、データパイプラインの維持管理から、戦略的な設計と最適化へと移行しています。

Data Mesh と分散型アーキテクチャ： Data Mesh モデルは、各ドメインチームが自分たちのデータ製品を所有し、提供する分散型のアプローチを推進します。このアーキテクチャは、データの分断を減らし、拡張性を高め、並行開発を可能にします。

まとめ

データ処理は、あらゆる現代のデータ基盤の要です。目的がリアルタイム分析を支えること、ビジネスインテリジェンスを支援すること、あるいは機械学習モデルにデータを供給することのいずれであっても、効率的でスケーラブルな処理パイプラインは不可欠です。

Databricks Lakeflow は宣言的なアプローチで複雑なパイプラインを簡素化し、Databricks Data Intelligence Platform 内で取り込み、変換、オーケストレーションを統合します。データベースや企業システム向けの本番対応コネクタをご利用いただけます。リアルタイム取り込みを効率化する変更データキャプチャ（CDC）も標準搭載しています。そして Lakeflow Declarative Pipelines なら、望む結果を定義するだけで、あとの全体の調整、再試行、最適化は Lakeflow が裏側で対応します。

バッチとストリーミングの両方のワークロードに対応し、依存関係の管理を自動化します。さらに、Lakeflow Jobs は組み込みの監視機能により、ワークフローの自動化を簡単にします。さらに、サーバーレスな実行基盤により、大規模にパイプラインを構築・オーケストレーションでき、インフラを気にせずチームが本来の業務に集中できます。

詳細は、https://www.databricks.com/product/data-engineering をご覧ください。