DataOps：混雑したデータパイプラインの解毒剤

DataOpsは、ビジネスニーズをより適切に満たすために、データと分析のパイプラインを構築および強化するためのアジャイルプラクティス、プロセス、およびテクノロジーの新しいセットです。

データは毎日1秒ごとに増加し続けており、分析目的で選択できる情報の宝庫となる可能性があります。しかし、私たちが認めるよりも多くの場合、さまざまなデータの問題のために分析が行き詰まります。アクセスできるデータ、データの出所、信頼できるかどうかはわかりません。

理想的な世界では、企業全体の分析と特定のプロジェクトの洞察の両方で、手元にあるデータへのオンデマンドアクセスと信頼を得ることができ、競合他社に先んじるビジネス上の意思決定を行うことができます。現実には、データソース、プラットフォーム、およびアプリケーションの数が増えているため、ほとんどの組織で重大なデータの混雑と障害が発生しています。

大量のデータが生成、収集、管理されることで、顧客、製品、市場をよりよく理解するための健全なデータ環境が構築されるはずですが、私たちは不足し続けています。

データへの新しいアプローチ

この課題に直面する際、企業は既存の情報サイロとデータの混雑を解消するのに役立つ解毒剤を必要としています。必要なのは、データの絶え間ない変化に対処する適切なツール、テクノロジー、スキルセットを理解して使用するための包括的な方法です。 DataOpsは、採用するアプローチにすぎません。

DataOpsはデータの動的な性質を取り入れており、企業がリアルタイム分析を開発および提供するためのより良い方法を発見できるようにします。 DevOpsmethodologyの足跡をたどって、DataOpsは、ビジネスニーズをより適切に満たすためにデータと分析のパイプラインを構築および強化するための、アジャイルプラクティス、プロセス、およびテクノロジーの新しいセットです。

関連項目： DataOps-ストリーミング分析に不可欠な経験豊富なデータパイプラインエンジニア

一部の企業は単一のテクノロジーソリューションがあると主張していますが、DataOpsは、特定の数のシートまたはライセンスを注文する場合にのみ答えを見つけることができないことを認めています。これは完全な規律アプローチであり、データを異なる方法で見て管理するという考え方に基づいています。 DataOpsは、その中核となる方法論であり、データ運用に影響を与えるすべての要素を合理化して、ビジネスの成果を高め、プロセスと、この新しい見通しとデータの原則をサポートするさまざまなテクノロジーを実装することを目的としています。

変化のスピードで動く

現在、企業はインターネットやソーシャルメディアからのニュースや情報に即座にアクセスでき、ビジネスユーザーは自宅と同じように仕事で操作したいと考えています。つまり、データに即座にアクセスできます。この要件は、多くの企業が設計されている半定期的なバッチアプローチとは対照的に、データへのより統合された効率的なアプローチを必要とします。

適切な情報と分析を適切なタイミングで行うことで、変化のスピードで事業を展開したい、または運用を開始している企業が勝つことができることが明らかになりました。企業はデータの移動速度に追いつき、自社の環境の複雑さを管理しようとするため、データの可用性を向上させることは非常に困難になっています。ボトルネックの増加は、DataOpsを採用するための主要な推進力です。生のデータソースとさまざまな受信データソースは、整形およびフォーマットする必要があり、データを提供する人々とそれを使用して意思決定を行う人々との間の摩擦を減らす必要があります。

DataOpsは、データに焦点を当てた企業をサポートし、洞察までの時間を短縮し、データのアクセスと使用に関連する多くの課題を解決することで、ゲームのルールを変更します。この方法論は、組織全体のデータフローの通信、統合、および自動化の改善に重点を置いています。俊敏性、継続的インテグレーション、テストを統合し、通信レイヤーを追加して、データ所有者、データベース管理者、パイプラインとプロセスを構築しているデータエンジニア、およびデータコンシューマー間のコラボレーションを強化します。その結果、最終的にリアルタイムデータが得られます。組織全体に利益をもたらします。

進歩的な企業は、最新のデータアーキテクチャを使用して、増え続けるデータ量の管理を支援しています。企業に敏捷性、柔軟性、および効率性を提供するクラウドなどのプラットフォームを活用することは、データ統合ツールと組み合わせると、適切なレベルのセキュリティ、品質、およびメタデータでデータ配信とプロセスを自動化できる基盤です。 DataOpsがミックスに追加されると、組織は、適切なテクノロジーを使用してリアルタイムのデータ分析と協調的なデータ管理アプローチをサポートする内部調整を作成します。

DataOpsの採用は、洞察までの時間を短縮し、多種多様なデータを処理する方法に対処するのに役立ちます。ただし、その性質上、方法論は、変化の速度で正常に動作するために何が必要かなどの疑問を提起します。

DataOpsの成功の秘訣

DataOpsは、データプロセスを変換する能力に大きな期待を寄せています。 DataOpsを成功させるには、企業はいくつかのテクノロジー要件に従う必要があります。

最初の要件は、継続的なデータ統合です。これは、最新のデータプラットフォームの基盤であり、リアルタイムのデータ分析を実現するための鍵です。 DataOpsは、データを毎週または場合によっては毎月移動する従来のETLアプローチとバッチビューではなく、増分データ変更を継続的に統合する必要があります。これは、変更データキャプチャ（CDC）などのテクノロジを適用することを意味します。これを正しく実行すると、ソースシステムをインストールする必要がなくなります。これは、トランザクションシステム、リレーショナルデータベース、メインフレームシステム、アプリケーションからデータとメタデータの変更をキャプチャし、それらをデータパイプラインプロセスで必要な場所にストリーミングするための非侵襲的な方法です。

企業にとって最も重要なのは、さまざまなプラットフォームをサポートし、変更データのキャプチャプロセスをソースとターゲットの観点から操作できるようにするユニバーサルソリューションを選択することです。これにより、必要に応じてデータを配信および調整するときに役立ちます。これにより、データベースを複製できるようになり、クラウドベースのデータウェアハウスとデータレイクへの移行が可能になり、リアルタイムの移動をサポートするデータパイプラインを提供しながら、コストを節約して俊敏性を高めることができます。

DataOpsを成功させるには、自動化も不可欠です。クラウドやデータレイクなどの最新のプラットフォームの実装が企業で行われており、データパイプラインを自動化することで、分析サブセットをさまざまなビジネスユーザーに配信しながら、データの効率的な生成、配信、および改良が保証されます。不均一で分散したワークロードを自動化することで、ユーザーが適切なタイミングで最良の決定を下すのに役立つ信頼できる情報をユーザーに提供します。

組織は、新しいテクノロジーを採用し、新しいデータパイプラインを実装するときに、俊敏性を考慮する必要があります。ソリューションは、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境のいずれであっても、プラットフォームとデータ形式の絶え間ない変化を意味する「動いているアーキテクチャ」のペースを維持するために、必要に応じて実行する必要があります。柔軟なCDCは、企業を将来に備えた俊敏で最新のインフラストラクチャを提供し、ビジネスユーザーの要件に対応するための適切なデータロードを提供します。

考慮すべき最後の部分は、DataOpsの最も重要な側面の1つであり、メタデータに由来する信頼です。ユーザーは、データがどこから来たのか、どのように変換されたのか、いつ、誰が変更したのかを知ることができるはずです。これは、ユーザーがデータをすばやく見つけるのに役立つデータカタログなどのテクノロジーによって実現されます。また、データリネージも提供します。これは、データがキャプチャされた場所、データがどのように変換されたかを理解し、検証を確認するためのコンテキストをユーザーに提供するために重要です。このような情報により、すべてのデータ移動が正しく記録されたという確信がユーザーに与えられます。

先のデータの道を切り開く

まだ始まったばかりですが、DataOpsを採用することで、組織が競争に打ち勝つことを妨げるデータ関連の輻輳問題の多くを軽減し、分析対応データをより多くの分析ユーザーに提供する時間とコストを削減できます。

DataOpsを正常に実行すると、企業は生産性の向上、プロセスの合理化と自動化、データ出力の増加、チーム間のコラボレーションの強化を実現し、変化のスピードでビジネスを運営できるようになります。