DataOps：高速かつ信頼性の高い分析を実現するデータパイプラインの効率化

DataOpsは、ビジネスニーズにより適切に対応するため、データおよび分析パイプラインの構築と強化を行う、新たなアジャイルなプラクティス、プロセス、テクノロジーのセットです。

データは毎秒増え続け、分析目的で選択できる潜在的な情報の宝庫が形成されています。しかし、認めたくないほど頻繁に、さまざまなデータ問題によって分析が停滞します。どのデータにアクセスできるのか、データがどこから来ているのか、信頼できるのかがわからないのです。

理想的な世界では、全社的な分析にも特定プロジェクトのインサイトにも、手元のデータにオンデマンドでアクセスでき、その信頼性も確保できるはずです。それによって、競合他社に先んじたビジネス意思決定が可能になります。しかし現実には、データソース、プラットフォーム、アプリケーションの増大が、ほとんどの組織において深刻なデータ輻輳と障壁を生み出しています。

生成、収集、管理される膨大なデータは、顧客、製品、市場をより深く理解するための健全なデータ環境を作るはずですが、私たちは期待に応えられていません。

データへの新たなアプローチ

この課題に直面し、企業は既存の情報サイロとデータ輻輳を打破する特効薬を必要としています。求められているのは、常に変化するデータに対応する適切なツール、テクノロジー、スキルセットを包括的に理解し活用する方法です。DataOpsこそが、採るべきアプローチなのです。

DataOpsはデータの動的な性質を受け入れ、企業がリアルタイム分析を開発・提供するより良い方法を発見できるようにします。DevOpsの方法論にならい、DataOpsはビジネスニーズにより適切に対応するため、データおよび分析パイプラインの構築と強化を行う、新たなアジャイルなプラクティス、プロセス、テクノロジーのセットとして登場しました。

関連記事： DataOps-Experienced Data Pipeline Engineers Critical to Streaming Analytics

一部のベンダーは単一のテクノロジーソリューションを謳いますが、DataOpsは、特定数のシートやライセンスを購入するだけでは答えが見つからないことを認識しています。これは、データを異なる視点で見据え、管理するマインドセットによって推進される、完全な規律あるアプローチです。DataOpsの核心は、データ運用に影響するすべての要素を効率化し、ビジネス成果を向上させることを目的とした方法論であり、この新たな展望とデータ原則を支えるプロセスとさまざまなテクノロジーを実装します。

変化のスピードで動く

企業はインターネットやソーシャルメディアからニュースと情報に即座にアクセスできるようになり、ビジネスユーザーはプライベートと同じように、職場でもデータに即座にアクセスして業務を遂行したいと考えています。この要求は、多くの企業がアーキテクチャの基盤としている半定期的なバッチ処理アプローチではなく、より統合的で効率的なデータアプローチを必要とします。

変化のスピードで、適切な情報と分析を適切なタイミングで得られる企業が勝利できることは明らかです。企業がデータのスピードと自社環境の複雑さに追いつこうとする中で、データ可用性の向上はますます困難になっています。増大するボトルネックが、DataOps採用の主なドライバーとなっています。生の多様なデータソースを整形・フォーマットし、データを提供する人と意思決定に使用する人の間の摩擦を減らす必要があります。

DataOpsは、データ主導型企業を支援し、インサイトまでの時間を短縮し、データアクセスと活用に関わる多くの課題を解決することで、ゲームのルールを変えます。この方法論は、組織全体のデータフローにおけるコミュニケーション、統合、自動化の改善に重点を置きます。アジリティ、継続的インテグレーション、テストを統合し、データオーナー、データベース管理者、パイプラインとプロセスを構築するデータエンジニア、データ消費者の間のコラボレーションを促進するコミュニケーション層を追加します。その結果、組織全体に利益をもたらすリアルタイムデータがついに実現します。

先進的な企業は、モダンなデータアーキテクチャを活用して、拡大し続けるデータ量を管理しています。企業にアジリティ、柔軟性、より高い効率をもたらすクラウドなどのプラットフォームを基盤とし、データ統合ツールと組み合わせることで、適切なセキュリティ、品質、メタデータを備えたデータ配信とプロセスを自動化できます。ここにDataOpsを加えることで、組織は内部の整合性を生み出し、適切なテクノロジーとともにリアルタイム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します。

DataOpsの採用は、インサイトまでの時間を短縮し、データの多様性と速度への対処方法を明確にします。しかし、この方法論は本質的に、「変化のスピードで成功裏に運用するために何が必要か？」といった疑問を提起します。

DataOps成功の鍵

DataOpsはデータプロセスを変革する大きな可能性を秘めています。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を満たす必要があります。

第一の要件は継続的データ統合です。これはモダンなデータプラットフォームの基盤であり、リアルタイムデータ分析を実現する鍵です。週次や月次でデータを移動する従来のETLアプローチやバッチビューではなく、DataOpsでは増分データ変更の継続的な統合が必要です。これには、正しく実装すればソースシステムへのインストールを不要にするCDC（Change Data Capture：変更データ取得）のようなテクノロジーの適用が含まれます。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非侵襲的に取得し、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します。

企業がさまざまなプラットフォームをサポートし、ソースとターゲットの両方の観点からCDCプロセスを運用できるユニバーサルなソリューションを選択することは極めて重要です。これにより、必要な場所に、必要なときにデータを配信・精製できます。これによりデータベースのレプリケーションが可能になり、コスト削減とアジリティのために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を実現しながら、リアルタイム移動をサポートするデータパイプラインを提供します。

DataOpsの成功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モダンプラットフォームの導入が企業で進んでおり、データパイプラインを自動化することで、データの効率的な生成、配信、精製を確保し、さまざまなビジネスユーザーに分析用サブセットを提供できます。異種混在の分散ワークロードを自動化することで、ユーザーに信頼できる情報を提供し、適切なタイミングで最善の意思決定を支援します。

組織は、新しいテクノロジーの採用と新しいデータパイプラインの実装において、アジリティ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どこででも実行可能でなければならず、「動き続けるアーキテクチャ（プラットフォームとデータ形式の絶え間ない変化）」のペースを維持する必要があります。柔軟なCDCは、アジャイルでモダンなインフラストラクチャを提供し、企業を将来に備えさせ、ビジネスユーザーの要件に応える適切なデータロードを提供します。

最後に考慮すべきは信頼です。これはDataOpsにおいて最も重要な側面の一つであり、メタデータから生まれます。ユーザーは、データがどこから来て、どう変換され、いつ誰によって変更されたかを知ることができるべきです。これはデータカタログなどのテクノロジーによって実現され、ユーザーがデータを素早く見つけられるようにします。またデータリネージ（データ系譜）を提供し、データがどこで取得され、どう変換され、検証されたかという文脈をユーザーに与えるため、極めて重要です。このような情報により、ユーザーはすべてのデータ移動が正しく記録されたことを確信できます。

クリアなデータロードマップ

DataOpsはまだ初期段階ですが、その採用により、組織が競合を飛び越えるのを妨げてきた多くのデータ関連の輻輳問題が緩和され、分析対応データをより多くの分析ユーザーに配信する時間とコストの削減に役立ちます。

成功裏に実行されれば、DataOpsにより企業は生産性を向上させ、プロセスを効率化・自動化し、データ出力を増やし、チーム間のコラボレーションを強化し、ビジネスを変化のスピードで運営できるようになります。