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データ基盤の必要性

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ビジネスにおいて「データ」は、まるで羅針盤のようなものです。この羅針盤を使いこなせれば、会社は正しい方向に進み、もっと成長できます。

しかし、羅針盤がバラバラだったり、正しく動かなかったりしたらどうでしょう？それでは、正しい方向はわかりませんよね。

そこで重要になるのが、データ基盤です。

データ基盤って何？なぜそんなに大切なの？​

ビジネスの世界は常に変化しています。昨日まで正解だったことが、明日には通用しなくなることも珍しくありません。

そんな中で、会社が生き残り、さらに成長していくためには、変化の兆しをいち早く見つけ、対応していく必要があります。 そのために欠かせないのが、データを活用することです。

データ基盤を整える目的は、まさにこの「データをスムーズに、そして安全に活用できる仕組み」を作り上げることなんです。

具体的には、以下の3つの大きな目標があります。

  • ビジネスの変化に素早く対応する
    • 市場の動きやお客様のニーズが変わった時、すぐに新しいデータを取り込んだり、分析方法を変えたりできる柔軟な仕組みがあれば、会社は無駄なコストをかけずに変化に対応できます。
  • 「負債」を抱え込まないようにする
    • システムは一度作ると、時間とともに古くなり、直したり改善したりするのが大変になることがあります。これを「技術的負債」と呼びます。データ基盤では、なるべく誰でもわかりやすい、一般的なやり方でシステムを構築することで、将来のメンテナンスを楽にし、技術的負債を減らすことを目指します。
  • 無駄なコストをなくす
    • データ基盤を動かすには、エンジニアの人件費や外部サービスの利用料がかかります。これらを最適なバランスで組み合わせ、無駄なコストがかかり続けないように工夫することが大切です。
データ基盤を作る前に、まず考えよう！

データ基盤を作り始める前に、次の2つのポイントをはっきりさせることが成功の鍵です。

  • どんなデータを、何のために使うのか？
    • 例えば、「お客様の購入履歴を使って、次のヒット商品を予測したい」のか、「ウェブサイトのアクセス状況を分析して、デザインを改善したい」のか、など、具体的に何をしたいのかを明確にしましょう。
  • データを使って何をしたいのか？
    • データをただ集めるだけでなく、「グラフで見える化したい」「将来を予測するAIを作りたい」「お客様ごとにおすすめを表示したい」など、具体的なゴールを決めましょう。

データ基盤を支える「土台」の考え方​

データ基盤を作る上では、いくつかの基本的な考え方があります。これらを意識することで、より使いやすく、安全な基盤を構築できます。

既存のシステムに負担をかけない​

今会社で使っている大事なシステム（例えば、会社の売り上げを管理するシステムなど）に、データ基盤が原因で不具合が起きたり、動きが遅くなったりしないように、慎重に接続方法を考える必要があります。

いろんな場所で使えるようにする​

一度作ったデータ基盤が、マーケティング部門だけでなく、営業部門や商品開発部門など、はたまた様々なサービスで再利用できるように設計することが望ましいです。

データの安全を守る​

お客様の情報や会社の秘密など、データには大切なものがたくさん含まれています。これらが外部に漏れたり、不正に利用されたりしないように、厳重なセキュリティ対策は絶対に必要です。

部分ごとに分けて柔軟にする​

データを取り込んだり、加工したり、分析したりする一連の流れを、細かく部品に分け（これを「マイクロサービス」のような考え方と呼びます）、それぞれの部品が独立して動くようにします。 こうすることで、もしどこかの部品で問題が起きても、全体が止まることなく、問題箇所だけを直すことができます。

データを取り扱う技術は、本当にものすごいスピードで進化しています。 「これが一番！」という方法が、あっという間に古くなることもあります。 だからこそ、データ基盤は一度作ったら終わりではなく、常に変化に対応し、改善し続けられるような仕組みにしておくことが大切です。

データ基盤の進め方と選ぶポイント​

データ分析基盤には以下の考え方が必須となる。

まずは、小さく始めてみるのがおすすめです。最初から完璧なものを作ろうとするのではなく、まずは必要な部分から構築し、少しずつ広げていくイメージです。

その上で、データ基盤で使う技術やサービスを選ぶ際には、いくつかの大切なポイントがあります。

検討ポイントどんなことを考えるの？
拡張性新しい種類のデータが増えたり、データ量が爆発的に増えたりしても、簡単に対応できるか？
保守性作った後も、メンテナンスが楽で、特別な知識がなくても管理できるか？
コスト最初にかかる費用（初期コスト）と、毎月かかる費用（運用コスト）が、できるだけ安く抑えられるか？
将来性今選んだ技術やサービスが、これからも長く使われ続ける見込みがあるか？ （すぐに使えなくなったりしないか？）
継続性その技術が業界で一般的で、特別なカスタマイズをしなくても使えるか？
再利用性もし将来、別の技術に切り替えることになった時に、スムーズに移行できるか？
接続性他のシステムやサービスと、簡単かつ安全につながるか？

データ基盤は、まるで会社の「頭脳」を強化するようなものです。この頭脳がしっかりしていれば、未来を予測し、より良い判断を下し、会社を大きく成長させることができます。

もしこのデータ基盤に興味を持たれたら、ぜひ一歩踏み出して、その奥深さに触れてみてください。あなたの会社を、そしてあなたのキャリアを、もっと輝かせる力になるはずです！

データ分析基盤は4つのしくみをどうするかが重要​

データ分析基盤の全体構成は以下。

データ基盤の構成要素

その中でもとくに以下４つの仕組をどうすべきか検討することが求められる。

  • 収集 (Ingestion)
    • データの発生元からデータを集めるプロセス
  • 蓄積 (Storage)
    • データをストレージに保存し、データカタログを管理する
  • 加工 (Processing)
    • 保存したデータに対して適切な変換処理を行なう
  • 分析 (Analytics)
    • 変換済みのデータを活用する

これを実現するための構成技術を比較検討する。

構成する要素と技術​

以下はあらためて整理する

収集 (Ingestion)​

  • 具体的な内容

    • 元の業務データから、データ分析基盤へデータをコピー

  • 検討すべき技術の観点

    • データベース選定
      • 処理性能：パフォーマンス、データ量
      • 拡張性 : 水平スケール・垂直スケール
      • データ構造 : スキーマ固定 or 非固定
      • データサイズ
      • データコスト

  • 検討項目

    • 1.1. データソース
      • 種類: Web API, IoTデバイス, RDBMS, ファイル(CSV, JSON)
      • 対応プロトコル: REST API, WebSocket, FTP
      • サポートされているコネクタ: Kafka Connect, Airbyte
    • 1.2. データの形式
      • 構造化: SQL, CSV, Excel
      • 半構造化: JSON, XML, Avro
      • 非構造化: 画像, テキスト, ログファイル
    • 1.3. データ取得の方法
      • バッチ収集: 定期実行 (Apache NiFi, Airflow)
      • リアルタイム収集: ストリーミング (Apache Kafka, AWS Kinesis)
    • 1.4. エラー処理と再送機構
      • キュー管理: RabbitMQ, AWS SQS
      • 再処理: リトライや死行列 (Dead Letter Queue)

  • ツール案

    • Digdag
      • 複雑なデータ処理をワークフローとして定義でき、スケジュール実行やリトライが可能。
    • Embulk
      • 大規模データのバルク転送が可能なOSSツール

蓄積 (Storage)​

  • 検討すべき項目
    • 2.1. ストレージタイプ
      • データベース:
        • RDBMS (MySQL, PostgreSQL) → トランザクション処理に強い
        • NoSQL (MongoDB, Cassandra) → スキーマレスやビッグデータ向き
      • データレイク:
        • Amazon S3, Azure Data Lake → 生データの柔軟な保存
    • 2.2. パフォーマンスと拡張性
      • スケーリング方法:
        • 水平 (NoSQL, S3) vs 垂直 (RDBMS)
      • キャッシング:
        • Redis, Memcached で頻繁アクセス対応
    • 2.3. コスト最適化
      • ホット/コールドデータの分離:
        • 頻繁アクセス: SSD, In-memory
      • アーカイブ: HDD, Glacier
    • 2.4. セキュリティ
      • 暗号化: AES-256 (保存時), TLS (転送時)
      • アクセス管理: IAM, ACL (アクセス制御リスト)

加工 (Processing)​

  • 検討すべき項目
    • 3.1. 処理方式
      • バッチ処理:
        • Apache Spark, Hadoop MapReduce → 大量データの一括処理
      • ストリーム処理:
        • Apache Flink, Kafka Streams → リアルタイム分析
    • 3.2. ETL/ELTの選定
      • ETL: データクレンジング後に保存 (Talend, Pentaho, )
      • ELT: データをまず保存し、その後変換 (BigQuery, Snowflake)
    • 3.3. データの変換とクレンジング
      • 重複排除: データ統合時のID管理
      • 標準化: 日付フォーマットや単位の統一
      • フィルタリング: ノイズデータの除去
    • 3.4. 処理の自動化と監視
      • ワークフロー: Apache Airflow, Prefect
      • 監視: Prometheus, Grafana

分析 (Analytics)​

  • 検討すべき項目

    • 4.1. 分析のタイプ
      • 記述的 (Descriptive):
        • BIツール (Tableau, Power BI) → KPIやダッシュボード
      • 診断的 (Diagnostic):
        • SQL分析, ドリルダウン (Looker, Redash)
      • 予測的 (Predictive):
        • 機械学習 (Databricks, TensorFlow)
      • 処方的 (Prescriptive):
        • 最適化アルゴリズムやシミュレーション
    • 4.2. データウェアハウスの選定
      • 選定基準:
        • Amazon Redshift → SQL対応とコストバランス
        • Google BigQuery → スケーラビリティとサーバーレス
    • 4.3. クエリ性能
      • インデックス: カラムナ型 (ClickHouse, Apache Druid)
      • キャッシュ: メモリ上での中間データ保持 (Redis)
    • 4.4. 可視化とレポート
      • BIツール: Tableau, Power BI, Looker
      • インタラクティブ性: ドリルダウンやフィルター機能

  • 比較対象？：オープンソースかサービスに内包しているものを対象にするべきでしょうね

    • Looker
    • Kibana
    • Redash
    • Apache Superset
    • Metabase
    • Graylog

参考​