データ パイプライン: ツール、アーキテクチャ、その他すべての説明

データ パイプラインは本質的に、データが流れるチャネルです。

ご想像のとおり、データはソースと宛先の 2 つの場所の間を流れます。そして、ソースから宛先までたどるチャネルがデータ パイプラインです。

流れている間、データは宛先で使用するために検証、変換、集約されます。データ パイプラインは、ビジネス インテリジェンス プラットフォームを作成し、データ主導の意思決定を促進するのに非常に役立ちます。

この記事では、データ パイプラインとは何かを正確に理解するために詳しく説明します。

データ パイプラインとは何ですか?

前述したように、データ パイプラインは、データがソース システムから宛先システムに流れるチャネルです。ソースとは、データが生成されるか、最初に記録される場所です。

たとえば、オンライン ショップ管理システムやソーシャル メディア広告キャンペーン管理ツールなどが考えられます。宛先は、オンライン ショップで記録された売上に対する広告支出を示すダッシュボードである可能性があります。

データ パイプラインは、さまざまなシステムからデータを収集し、必要に応じて変換し、ダッシュボードが収集して表示するリポジトリに配置するように構築できます。

多くの場合、宛先で予期されるデータの形式は、データが生成される形式ではありません。たとえば、オンライン ショップはすべての製造注文を JSON 形式で提供できます。ただし、システムでは月の合計売上が必要です。

したがって、パイプラインは、その月の総売上を計算するために、特定の月のすべての注文を合計する必要があります。したがって、パイプラインは、必要に応じてデータを再構築および再編成する重要な中間ステップとして機能します。

データ パイプラインの利点

• データ パイプラインを使用する主な利点は、さまざまなシステムからデータを収集および集約し、その結果を一元化された場所に表示できることです。これにより、情報にアクセスしやすくなり、意思決定が容易になります。
• 適切な方法で構築すると、ビジネスで追跡するさまざまな指標のリアルタイムの情報と分析を確認することもできます。
• データの収集と要約を自動化すると、データを手動でシステムに転送または入力するよりも安価で高速で、エラーが発生しにくくなります。
• データ パイプラインも非常に拡張性があります。データ量が増加すると、手動による方法よりもワークロードの増加に対処できるようになります。

次に、データ パイプライン アーキテクチャについて説明します。

データ パイプライン アーキテクチャ

大まかに、データ パイプライン アーキテクチャには 2 つのタイプがあります。 1 つは ETL、もう 1 つは ELT です。

#1. ETL (抽出、変換、読み込み)

ETL はデータ パイプラインを実装する方法です。 ETLは抽出-変換-ロードの略です。これらは、ソース システムからデータが抽出されるときに実行される手順です。その後、目的のユースケースに最適な形式に変換されます。最後に、システムにロードされます。

例としては、オンライン ショップで 1 か月間で最も人気のある商品をランキングしようとするとします。まず、オンラインショップから注文データを抽出します。次に、それを店内の個々のアイテムに分解して変換します。次に、アイテムをカウントして、最も人気のある製品を見つけます。結果のリストは宛先システムにロードされます。

#2. ELT (抽出、読み込み、変換)

おそらくご想像のとおり、ELT は抽出、読み込み、変換です。この方法では、データはソース システムから抽出されます。次に、宛先サーバーにロードされます。この後、データがロードされた後に変換が適用されます。これは、生データが保存され、必要に応じて変換されることを意味します。

この利点は、時間の経過とともにデータを新しい方法で組み合わせて、異なる視点を得ることができることです。前の例に戻ると、同じ注文データを使用して、どの顧客がその店から最も多く購入したかを確認できます。製品をランク付けするためにデータをすでに変換していた場合、これは不可能です。

ETL とエルト

側面	ETL	エルト
ストレージ	データは処理された形式でデータ ウェアハウス サーバーに保存されます	データは生の形式で保存され、必要に応じて変換されます
使用事例	大規模なデータセットや単純な変換に適しています	小規模なデータセットや複雑な変換に適しています
データ形式	データは構造化された形式で保存されます。したがって、データ ウェアハウスにのみ保存できます。	データは構造化、非構造化、半構造化できるため、データ ウェアハウスやデータ レイクに保存できます。
成熟	これはデータ パイプラインを実装する従来の方法ですが、より成熟しており、よく理解されています。	これはデータ パイプラインを実装する最新の方法ですが、より複雑で、人々にはあまり理解されていません。
コンプライアンス	データは保存前に変換され、個人を特定できない可能性があるため、GDPR などの規制への準拠が容易になります。	データが元の形式で保持されるため、GDPR に準拠することが難しくなります。したがって、依然として個人に関連付けられている可能性があります
データの可用性	どのデータが必要か、またどのように変換されるかを事前に指定する必要がある	利用可能な限り多くのデータを最初にロードし、後で変換できます。
変身の時	変換はロード前にステージング システムで行われます。	変換はデータ システム自体で発生します
ロード時間	ロード中にデータが変換されるため、ロード時間が長くなります。	変換が行われないため、ロード時間が短縮されます。
変換にかかる時間	変換は事前に行われるため、最初は時間がかかりますが、一度変換されると、データ分析が高速化されます。	変換は必要なときに行われ、毎回再計算されます。そのため、解析には時間がかかります。

まとめ

ELT と ETL にはどちらにも長所と短所があり、どちらかが他方より優れているとは限りません。 ETL を使用すると、データを読み込む前に構造化して分析を高速化できます。一方、ELT では非構造化データの柔軟性が得られます。最終的に、どちらの方法がより良いかを選択するのは、ビジネス ニーズによって異なります。

データ パイプラインの種類

データ パイプラインを分類するもう 1 つの方法は、パイプラインがバッチ処理とリアルタイム処理のどちらを実装しているかに基づいています。

#1. バッチ処理

バッチ処理では、データが定期的に収集され、一度に処理されます。この方法は、データが定期的に必要な場合に最適です。バッチ処理を利用したデータ パイプラインの例としては、タイムシートが出勤システムから抽出される給与システムがあります。

その後、労働時間に応じて時間が計算され、請求されます。その後、支払われる賃金を別のシステムにロードできます。このシステムは週または月に 1 回しか実行されません。したがって、データは定期的に収集され、一度に処理されます。

#2. リアルタイム処理

バッチ処理の代替手段はリアルタイム処理です。このシステムでは、データは生成されるとすぐに処理されます。リアルタイム処理データ パイプラインの例としては、Web サイトが訪問者を登録し、データを分析システムに即座に送信することが挙げられます。

分析ダッシュボードを見ると、Web サイトの訪問数がリアルタイムでわかります。リアルタイム ストリームは、Apache Kafka などのテクノロジを使用して実装できます。ここでは、Apache Kafka の使用を開始する方法についてのガイドを示します。

使用できる他のツールには、RabbitMQ などがあります。

使用例

分析ダッシュボードの構築

データ パイプラインは、さまざまなソースからデータを集約してビジネスのパフォーマンスの概要を示すのに非常に役立ちます。これらは、Web サイト、ソーシャル メディア、広告上の分析ツールと統合して、企業のマーケティング活動を監視できます。

機械学習用のデータベースの構築

これらは、機械学習やその他の予測に使用されるデータセットを構築するときにも使用できます。これは、データ パイプラインが生成され、記録される大量のデータを同じ速度で処理できるためです。

会計

さまざまなアプリケーションからデータを収集し、会計システムに送信できます。たとえば、Shopify から売上を収集し、Quickbooks に記録できます。

課題

• データ パイプラインの構築には、多くの場合、ある程度の技術的専門知識が必要です。いくつかのツールを使用すると作業が簡単になりますが、それでもある程度の知識が必要です。
• データ パイプライン サービスはコストが高くなる可能性があります。経済的メリットによりコストの価値はあるかもしれませんが、それでも価格は考慮すべき重要な要素です。
• すべてのシステムがサポートされているわけではありません。データ パイプライン システムは、ソースまたは宛先として最も一般的なシステムの一部をサポートし、統合します。ただし、一部のシステムはサポートされていません。したがって、企業の技術スタックの一部が統合されていない可能性があります。
• データがサードパーティを経由して移動される場合、セキュリティも考慮すべき要素です。システム内の可動部分が増えると、データ侵害のリスクが高まります。

それでは、最適なデータ パイプライン ツールを見てみましょう。

データパイプラインツール

#1. ケブーラ

Keboola はデータ パイプライン構築ツールです。これにより、さまざまなソースからデータを収集するための統合を構築し、それを変換してカタログにアップロードするためのワークフローを設定できます。このプラットフォームは非常に拡張性が高く、Python、R、Julia、または SQL を使用してより高度な分析を実行するオプションがあります。

#2. AWS データパイプライン

AWS Data Pipeline は 、 アマゾン ウェブ コンピューティングと、EC2 インスタンスや S3 ストレージなどのストレージ リソースの間でデータを転送および移動できるようにするアマゾン ウェブ サービスです。このサービスは AWS 内でのみ利用可能です。

#3. メルターノ

Meltano は、ELT データ パイプラインを構築するためのオープンソースのコマンドライン ツールです。 Zapier、Google Analytics、Shopify などのさまざまなデータ ソースからのデータ抽出をサポートしています。最大規模で最も人気のあるテクノロジー企業の製品チームによって広く使用されています。

#4. ステッチデータ

Meltano と同様、 Stitch Data は 大企業が使用するツールです。ただし、Meltano とは異なり、Stitch は ETL ツールであり、最初にデータを抽出し、次に変換してデータ ウェアハウスにロードします。

#5. Hevo データ

Hevo Data は 、データをソースから宛先に移動するパイプラインを簡単に構築できるプラットフォームです。また、多くのデータ ソースと統合し、MYSQL、Postgres、BigQuery、その他多くのデータベースなどの宛先をサポートします。

最後の言葉

データ パイプラインは非常に強力なツールです。これらは、より有意義な方法でデータを抽出して結合し、この複雑で曖昧な世界について洞察を得ることができるようにすることで、ビジネス上の意思決定をよりデータに基づいて行うのに役立ちます。

次に、デジタル トランスフォーメーションのコースと認定資格を確認してください。