ビッグデータは、企業が新たな成長機会を生み出し、既存の競合他社を凌駕し、シームレスな顧客体験を提供するのに役立ちます。しかし、データを最大限に活用し、デジタルの世界で成功するためには、企業全体のデジタルトランスフォーメーションを促進するために、企業は、十分に収集された質の高いデータレイクを保有しなければなりません。

Table of Contents:

  1. データレイクとは?
  2. データレイクを開発するメリット
  3. 堅牢なデータレイク・アーキテクチャの構築方法
  4. データレイク・アーキテクチャ vs. 従来のデータベースおよびウェアハウス
  5. データレイクアーキテクチャ ベストプラクティス
  6. Xplentyでデータ活用を支援

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データレイクとは?

データレイクは、大量のデータをそのままの形式で処理し、非常に多様性の高い大量のデータを整理する中心的な場所です。データが構造化されていても、非構造化されていても、半構造化されていても、データはそのままロードされて保存されます。データをテーブルに保存する階層的なデータウェアハウスと比較して、データレイクはフラットなアーキテクチャを使用してデータを保存します。

データレイクという用語は、しばしばHadoop指向のオブジェクトストレージとリンクしています。組織はHadoopプラットフォームにデータをロードし、それがHadoopのクラスタノード上に存在する情報にビジネスアナリティクスやデータマイニングツールを適用します。

とはいえ、Hadoopの技術はレイクの構築に使われているとはいえ、アーキテクチャを代表するものではないことに注意が必要です。データレイクは、適切な戦略とアーキテクチャが設定されている必要があります。

データレイクを開発するメリット

独自のデータレイクを持つことには、以下のようなメリットがあります。

  • 構造化もしくは非構造化されたすべてのタイプのデータをデータレイクに収集する能力
  • より多くの柔軟性
  • 生データを保存する能力-あなたの理解と洞察力が向上するにつれて、それを洗練させることが可能
  • データをクエリする方法が限定されない
  • データが何を意味するのかを示唆を得るための様々なツールの利用
  • あらゆるタイプのデータから価値を導き出す能力
  • データサイロの排除
  • 組織全体のデータを一元的に見ることで、情報に対する民主化されたアクセスを実現

堅牢なデータレイク・アーキテクチャの構築方法

データレイクの主要な属性

データレイクは、3つの主要な特徴を持っています

  • データの単一の共有リポジトリ:Hadoopデータレイクは、データをそのままの状態で保持し、データのライフサイクル全体を通して、データの変更や背景を考慮した意味合いをキャプチャします。このアプローチは、コンプライアンスや監査活動に特に有効です。 
  • オーケストレーションとジョブスケジューリング機能を含む:ワークロードの実行は、エンタープライズHadoopの前提条件です。YARNは、リソース管理とHadoopクラスタで一貫した運用、セキュリティ、データガバナンスサービスを実行するための機能が集約されたプラットフォームを可能にし、分析ワークフローが必要なデータとコンピューティングパワーにアクセスできることを保証します。
  • 実行するワークフローの集合体を持っている:企業はデータを元の形で保存するため、ユーザーが簡単にアクセスできるのがデータレイクの特徴です。データ所有者は、顧客、サプライヤー、およびオペレーションのデータを統合することができるため、データを共有する際の技術的な障害、さらには政治的な障害を排除することができます。

データレイクのアーキテクチャ:主要コンポーネント

  • セキュリティ:特に初期段階やアーキテクチャの段階では、この側面を考えることが非常に重要です。リレーショナルデータベースのように、セキュリティメカニズムがあるわけではありません。 
  • ガバナンス:運用を監視・監督することは、パフォーマンスを測定し、データレイクを改善するために不可欠になります。
  • メタデータ:他のデータに関する情報を提供するデータで、主にすべてのスキーマ、リロード間隔など。
  • スチュワードシップ:組織によっては、この役割を別のチームに割り当てるか、所有者(ユーザー)に責任を移管することができます。
  • モニタリングとELTプロセス:データがRaw層からの流れであるため、サンドボックスとアプリケーション層へのクリアランスを通じた流れを整理するためのツールが必要になります。

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データレイク・アーキテクチャ vs. 従来のデータベースおよびウェアハウス

データレイク、データウェアハウス、従来のデータベースでは分析パラダイムが異なります。

  • データレイク
  1. データの取り込み
  2. 分析
  3. データ構造の定義
  • アプリケーションデータベース
    1. リレーショナルデータの構造化
    2. データの取り込み
    3. 分析
  • データウェアハウス
    1. レポートデータの構造化
    2. データの取り込み
    3. 分析

    データレイクを利用することで、企業は通常データ構造の作成に費やしている多くの作業と時間を節約することができ、その結果、高速なデータ取り込みおよび保存が可能になります。最後のステップとしてデータ構造の実装は、構造自体が定義されにくく、変更や異なる解釈が必要な場合に有益です。

    Recommended Reading: Data lake vs Data Warehouse

    データレイクアーキテクチャ ベストプラクティス

    デジタルトランスフォーメーションには、企業内の信頼性の高い正確なデータソースを知り、増大するデータ量を確実に活用し、一貫性と真実性を維持しながら成長を促進する新たなインサイトを生み出すことが求められます。

    堅牢で効果的なデータレイクは、以下の基準を達成する必要があります。

    • 大量かつ高速で、すべてのデータタイプに対応する能力。 
    • データをインジェストするための労力を軽減する。
    • 高度な分析シナリオを容易にする。
    • 大量のデータをコスト効率よく保存する。

    これらは、堅牢なデータレイクを構築するためのベストプラクティスです。

     

    1) 組織のゴールの特定と定義

    データ・スワップを回避するために必要な最初のステップは、組織がどのようなデータを収集する必要があるのか、そしてそのビジネス目的を明確にすることです。明確なデータ戦略を持つ組織は、データのサイロ化を回避し、情報主導型の文化を取り入れて顧客中心主義を維持し、スケールアップを図り、現代のデータ環境における要求を満たすことができるというメリットがあります。大量のデータを収集することだけが組織の目的ではありません。 

    2) 近代的なデータアーキテクチャの実装

    古いデータ・アーキテクチャ・モデルでは十分ではなく、今日のデータドリブン型ビジネスの要件を費用面で効率よく満たすことができない可能性があります。以下のワークフローは、現代的なデータアーキテクチャを確保するのに役立ちます。

    • データのプロファイリング:企業は、膨大な量の非構造化データを維持し、その恩恵を受ける上で大きな課題に直面しています。データのプロファイリングにより、現在のデータ資産とその状態を理解することができます。したがって、より良く管理されたデータと将来の最大の価値が得られます。 
    • データのカタログ化:多くの場合、あるビジネス部門によって収集されたデータは、異なる状況下で他のビジネス部門に価値を提供することがあります。それにもかかわらず、ビジネスユーザーは、どのデータが存在するか、また、それを利用する権利があるのかについて、必要となる情報を常に持っているとは限りません。その結果、データがその文脈を超えて利用されることはほとんどなく、データから最大限の価値を引き出す機会が失われてしまいます。データカタログは、現在のデータセットとKPI用語集の管理と維持に役立ちます。
    • データのバックアップとアーカイブ:データバックアップはクラウド上の企業のデータを保護するのが目的ですが、データアーカイブソリューションは、継続的にデータを保有するための仕組みであり、より長期間、わずかなコストでデータを保有することができます。 

    3) データガバナンス、プライバシー、セキュリティの開発

    堅牢で効果的なデータレイク戦略を維持するためには、データガバナンスとメタデータ管理が重要です。よく手入れされたデータレイクには、クリーンでアクセスしやすく、信頼され、安全なデータが含まれています。その結果、このような高品質なデータは、ビジネスユーザーが自信を持って簡単に消費することができます。そしてそのためにデータに対する責任を構築することが絶対的に重要です。

    4) 自動化とAIの活用

    データレイクに流入するデータは多様性とスピードがあるため、データの取得と変換プロセスを自動化することが非常に重要です。企業は、次世代のデータ統合、データストレージ、分析技術を活用して、データを迅速かつ正確に分類、分析、学習することができます。

    5) DevOpsの統合 

    DevOpsプロセスは、信頼性の高いデータレイクの構築と維持に役立ちます。企業は、データがどこでどのように収集されるかについて明確なガイドラインを確立し、その基準が常に遵守されていることを確認し、ソースを「信頼できる」と評価し、その状態を維持するための予防措置を講じる必要があります。 

    Recommended Reading: Building a Successful Data lake Architecture

    ビジネスの目的をサポートするインサイトを生成するためには、データを加工し、集計などの複数のデータ操作や変換によってデータを処理できるようにしなければなりません。しかし、これらの操作は利用可能なアーキテクチャに大きく依存します。データウェアハウスでは、データベースの処理能力と相まってクエリ言語を使用して変換を実行するELTプロセスが有益です。データベースに依存する操作の増加は、プロジェクトのコストと複雑さに大きな影響を与える可能性があります。  したがって、多くの企業がデータレイクを採用して、インメモリ操作のための強力なエンジンを提供し、データベース構造を設定することなく、さまざまなデータ変換をサポートするETLツールを使用して、ITインフラストラクチャと運用の摩擦と複雑さを減少させています。

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