データ分析、データベース

データパイプラインとは?その特徴と解析結果から成功に繋げるポイントを解説!

ビジネスにおいて継続的に発生するデータの取り扱い方・管理方法についてはしっかりとした手順で行わなければなりません。
企業で収集しているビッグデータは、一般的にはAzureやGCPなどのアプリケーションで運用管理されますが、特にデータパイプラインを構築することは運用上、必要となります。また、データエンジニアリングによるストレージマネジメントも視野に含めると、その作業量は膨大です。

本記事では、企業がビッグデータを取り扱う際に重要なデータパイプラインについて解説しています。具体的な仕組みや開発における考え方、事例などについても紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください。

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データパイプラインの仕組み

スマートフォンやタブレットなどのモバイル端末の普及、仮想現実における3Dの技術向上を背景に、ストレージマネジメントの必要性だけでなくビッグデータの重要性が示唆されています。
ビッグデータの活用が企業におけるビジネス運営に欠かせない存在となっています。データパイプラインを構築することで、データウェアハウスにて重用データを管理することができたり、情報収集から抽出までの一連の流れを最適化することができます。

ここでは、これらデータパイプラインの仕組みとしてデータエンジニアリングやデータ準備・データアナリティクスの観点からフローについて解説しています。

データパイプラインとは

データパイプラインとは、IT業界における現場レベルで逐次発生するデータを処理するためのフローを構造化した仕組みのことであり、その流れに沿って情報が取り扱われています。
リアルタイムかつ即時性が求められる情報分野において、瞬時の判断を迫られるケースもあり、必要なときに必要な情報を得られる仕組みの存在がビジネスでは成功の鍵を握ります。

データパイプラインと類似した仕組みにETLパイプラインという仕組みが存在しますが、その違いは即時性の概念です。
データパイプラインは、エンジニアリングからアナリティクスまでのフローを明確化した仕組みです。一方、ETLパイプラインはデータパイプラインにおけるフローに即時性を求めた仕組みです。
そのため、企業が抱えるビッグデータを人工知能や機械学習などの情報をデータサイエンスとして落とし込み、得られた情報から活用できるデータを生成しビジネスへと繋げる手法としてETLパイプラインを構築することは必至です。しかし、データパイプラインに基づいてフローを構築すれば、的確な運用管理ができるだけでなく、企業にとって信頼性の担保された重要な情報をもとに的確な判断ができるでしょう。

データパイプラインの構成

データパイプラインはインフォメーションフローを明確化した仕組みであり、構築するうえで下記3つのフェーズが重要なポイントとなります。

  • データエンジニアリング
  • データ準備
  • データアナリティクス

もともとデータパイプラインの役割は、手作業で行うデータ分析の負担軽減もしくは下準備することで業務効率化を目指すことです。そのため、データパイプラインにおけるデータエンジニアリングやデータ準備・データアナリティクスの構成について理解することは重要です。

データエンジニアリング

データパイプラインにおけるデータエンジニアリングは、形式の変換もしくは修復を意味します。サイロ化された情報はビジネスにおいて活用性に乏しく、エンジニアリングするにも手間や費用がかかることから、昨今の情報分野で課題として残されていました。
しかしIT技術の躍進により、データエンジニアリングの重要性が上がったことを背景とし、データパイプラインで構成すべき事項として注目されています。
データエンジニアリングの役割は、データパイプラインにおける構造化データ・非構造化データをストレージマネジメントすることです。加えて、リソースの修復や加工なども挙げられます。

データ準備

データパイプラインにおけるデータ準備とは、エンジニアリングによって活用性のある情報の生成に基づき、運用できる環境を整えることです。昨今の機械学習やIoT技術の発展に伴い、ビッグデータが取り扱われるようになった現代で、情報の抽出における信頼性は担保されていなければなりません。
データパイプラインの構成に基づいて、リソースのブレンディングが可能となります。つまり、1から準備するというよりもブレンディング後のリソースを取り扱うことができます。サイロ化されたデータを加工・統合できるような環境が整うため、データ管理がしやすくなります。

データアナリティクス

データパイプラインの観点からみたデータアナリティクスとは、情報分析に基づく精査、フィードバックに基づくフローを意味します。
データエンジニアリングによって生成されたリソースは、データサイエンティストによって運用されますが、そのなかでデータパイプラインにおけるアナリティクスが重要な指標とされています。
運用上、データサイエンティストがリソースをもとに判断すべき事項があったとした場合、整合性がなければ新規にデータを要求するケースもみられます。その際に、多様化するアナリティクスのニーズに迅速な対応ができなければ意味がありません。
つまり、データアナリティクスを迅速にするためのデータパイプラインといえます。

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データパイプラインの構築に必要な考え方

データパイプラインの仕組みはシンプルではあるものの、加えて構築に必要となる考え方についても理解しておかなければなりません。
もともとデータパイプラインを構築する目的は、企業が抱えるビッグデータを信頼ある情報に基づき、運用していくことです。つまり、データパイプラインを通じて、リソースレベルで精査し正しい情報をデータサイエンスしなければなりません。このフローにおいて、データエンジニアリングの技術がともないますが、それ以前に考え方として重要なポイントがあります。
具体的には、下記の3つの考え方です。

  • ビジネスのニーズを汲み取り、柔軟性が高くなければならない
  • データパイプラインの構成がサイロ化されないよう紐づけることが重要
  • 新たなビジネスシーンにおけるニーズ対して、順次対応していくこと

上記はデータパイプラインの根幹であり、概念に基づいた考え方といえます。
特に、データパイプラインで運用する各リソースはサイロ化しやすい傾向にありますが、仕組みに乗せて上手く運用しなければ無駄な資源を生み出す結果となってしまいます。

ビジネスにおけるニーズを汲み取り、柔軟性を持たせた情報マネジメントが重要であり、データウェアハウスにおける運用についても明確なルールと位置づけが重要です。また、データサイエンティストとの連携が必要なエンジニアという観点でいえば、データパイプラインの起点ともなり得ます。そのため、企業としては信頼できるリソースの確保だけでなく、エンジニアリングの技術的な問題も懸念されます。
合理的に情報を精査するだけでなく、エンジニアリングに基づいて情報を加工・修復していくことで信頼性のある情報源を獲得できることでしょう。

しかし、このようなデータパイプラインの仕組みを構築するにあたり、重要にすべき事項といえば各フローにおけるマネジメントです。結論として、ワークフローマネジメントの存在が重要です。ビッグデータの取り扱い時にリソースが集中するケースもあるため、ワークフローに基づくコントロールが必要です。
また、エンジニアリングできる範囲と業務量も限られるため、データパイプラインを構築する際にはワークフローレベルごとに明確な位置づけをしなければなりません。

Azure Databricksによるデータパイプライン開発の事例と一連の流れ

データパイプラインの事例は数多く存在しますが、Azure製品は、クラウドにおけるストレージマネジメントが可能なだけでなく、リソースを効率よく最適化できます。

各種データにおけるリソースを最適化することで、円滑なマネジメントが可能となり、手間と費用を最小限に抑えることが可能です。企業にとっても、機械学習やIoT技術向上などのビジネス展開にかかる業務を最適化させ、円滑にプロジェクトを進めることができるでしょう。

それでは、具体的な導入事例を紹介します。

Microsoft社は、Azure Data Factoryを活用してデータパイプラインを構築しています。
前提条件として、Azureアカウントの無料作成および Azure Pipelinesにサインアップします。そして、GitHubにおけるデータパイプラインのソリューションへアクセスしAzure DatabricksのDevOpsを実現します。
Azure DatabricksにおけるDevOps実現に向けて、まずはAzureリソースをプロビジョニングしなければなりません。
Azureにおけるデータパイプライン構築のポイントとしては、Azure Databricksでテストスコープを作成します。次に、Azure Databricksに新しいクラスターを追加しなければなりません。
そのまま、Azure portalに沿って手順を進めデータパイプラインを設計、構築することで人工知能や機械学習などで逐次発生するビッグデータのワークフローマネジメントを実践しています。

まとめ

今回は、データパイプラインの具体的な仕組みや開発における考え方・事例などについて解説してきました。
また、データパイプラインの仕組みから即時性・リアルタイムな対応が求められるELTパイプラインとの違いについても紹介してきました。

人工知能や機械学習分野で取り扱われるビッグデータのエンジニアリングを実行するにあたり、データパイプラインの構築は必至です。信頼性のある情報源をエンジニアリングし、ストレージ環境を整えることでシンプルにアナリティクス分析することができます。
このように精査された情報マネジメントにおいては、円滑なワークフローの実現が可能です。そして、それを実現するAzure製品が存在します。
ぜひ、データパイプラインの構築にAzureの導入および検討をしてみてはいかがでしょうか。

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