データアーキテクチャ (Data Architecture)

データアーキテクチャフレームワーク

データアーキテクチャ・フレームワークは、アーキテクチャの計画、開発、実装、管理、維持に使用される概念的な構造です。主なフレームワークは3つ：

TOGAF：最も一般的に使用されているデータアーキテクチャは、1995年にThe Open Groupによって開発されたTOGAFです。 このフレームワークは、データアーキテクチャの戦略と目標をビジネス目標に整合させることに重点を置いています。

DAMA-DMBoK2：DAMA Internationalは2018年にデータマネジメント知識体系を発表しました。このフレームワークは、データマネジメントに焦点を当て、データマネジメントの原則に関する定義とガイドラインを含んでいます。

ザックマンフレームワーク：ジョン・ザックマン (John A. Zachman)によって1987年に開発されたこのフレームワークは、エンタープライズアーキテクチャ (EA)を管理するためのマトリックスです。モデル、仕様書、文書などの要素を整理するために設計されています。誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように」という6つの質問が、このフレームワークの中心です。

データアーキテクチャの構成要素

データアーキテクチャは、組織がデータを効果的に活用するためにまとめる複数の異なるコンポーネントで構成されます。主なコンポーネントの例

データ保管：データ・ストレージとは、データを保存・管理し、安全に保存・整理し、検索・処理・分析できるようにする仕組みのことです。

データパイプライン： データパイプラインは、あるシステムから別のシステムへ、例えばストレージからアプリケーションへデータを移動するためのエンドツーエンドのプロセスです。 パイプラインには、絞り込み、保存、分析など、データ処理のすべてのステップが含まれます。

データストリーミング：データストリーミングもデータをある場所から別の場所へ移動させますが、データはソースから目的地まで連続的にStream される。 データストリーミングは、アナリティクス処理とデータ処理を可能にします。

データダッシュボード： データダッシュボードは様々なソースから重要なメトリクスや知見を視覚的に提示するユーザーインターフェースです。

データガバナンス： データガバナンスとは、データを効率的に取り扱うためのポリシーやフレームワークを構築するプロセスです。データ関連の要件をビジネス戦略と整合させることで、データガバナンスは優れたデータマネジメント、品質、可視性を提供します。 優れたデータガバナンスは、セキュリティとコンプライアンスを確保しながらデータを最大限に活用する力を組織に与えます。

データ統合：データアーキテクチャがデータ統合を促進すると、データはシステム間を容易に流れ、データのサイロが解消されます。

Data Sharing: Data Sharing は、データを社内外で利用できるようにする機能です。 効果的なData Sharing をサポートするデータアーキテクチャは、コラボレーションを可能にし、データの収益化によって新たな収益を生み出す機会を生み出しますStream 。

データ分析：アナリティクスとは、データを分析・解釈するプロセスのことです。アナリティクス 生データは、パターン、トレンド、相関関係を明らかにすることで、実用的な知見に変えます。 リアルタイムアナリティクスとは、ストリーミングデータを生成時に収集・分析することで、適時性が重要なアプリケーションでよく使用されます。リアルタイム分析は、データストリーミングの基本機能に基づいて構築されています。

AIとMachine Learning：AIとMachine Learningのパワーを活用するためには、適切なデータアーキテクチャーが不可欠です。データアーキテクチャは、AI インフラストラクチャをサポートし、効果的なデータフローと分析を可能にし、AI とMachine Learning の結果に直接影響します。

データマーケットプレイス： データマーケットプレイスは、データ生産者とデータ消費者の間でデータ製品の交換を可能にするオンラインストアです。

データアーキテクチャの種類

企業には、ニーズと目的に応じてさまざまなタイプのデータアーキテクチャがあります。データアーキテクチャの最も一般的なタイプには、以下のようなものがあります：

ラムダアーキテクチャ (Lambda Architecture)： ラムダアーキテクチャは 、大量のデータを処理する方法であり、Batch -処理方法とStream -処理方法のハイブリッドアプローチをとります。ラムダ・アーキテクチャは非常に複雑です。 管理者によるバッチレイヤーとストリーミングレイヤー用の 2 つの別のコードベースをメンテナンスする必要とするため、デバッグが困難です。

データメッシュ：データメッシュは、データ分析プラットフォームを拡張するための一連の原則と論理アーキテクチャを説明するパラダイムです。一元化されたデータガバナンスと共有を通じて、複数のソースからの異種データを統合し、アクセスとセキュリティを向上させます。

データウェアハウス (DWH)：データウェアハウスは、あらかじめ定義されたスキーマで構造化されたデータを保存するシステムです。 複数の知見ソースから現在およびヒストリカルデータを含み、より簡単な知見とレポーティングが可能です。 データウェアハウスは通常、ビジネスインテリジェンス（BI）、レポーティング、データ分析に使用されます。

データレイク (Data Lake)：データレイクとは、データをネイティブな生のフォーマットで保存するデータリポジトリのことで、様々なソースからの大量のデータをコスト効率よく保存することができます。 データレイクを使えば、ユーザーはデータを構造化することなく、そのまま保存することができます。 これらのアナリティクスには、ダッシュボードやビジュアライゼーション、ビッグデータ処理、 リアルタイムアナリティクス、Machine Learning などがあります。

データレイクハウス： データレイクハウスは、データウェアハウスの柔軟性、コスト効率、スケールと、データウェアハウスのデータマネジメント機能を組み合わせたオープンなデータマネジメントアーキテクチャです。 データレイクハウスは、データサイエンス、Machine Learning 、ビジネスアナリティクスプロジェクトにおいて、複数のシステムにアクセスすることなく、チームが最も完全で最新のデータを利用できるようにします。

メダリオンアーキテクチャ： メダリオンアーキテクチャは、lakehouse のデータを論理的に整理するために使用されるデータ設計パターンです。 目標は、アーキテクチャの各レイヤーを流れるデータの構造と品質を段階的かつ漸進的に改善することです。

データアーキテクチャのベストプラクティス

適切なデータアーキテクチャは、企業が成功の原動力となる知見を得るためにデータを活用する上で非常に重要です。 最良の結果を得るために、データアーキテクチャのベスト・プラクティスには以下が含まれます：

ビジネスとの整合：データアーキテクチャは、企業の長期的な目標とビジネス目標をサポートするものでなければなりません。

柔軟性と拡張性：データアーキテクチャは、ニーズの変化に容易に対応できるものでなければなりません。データ量が増加するにつれ、アーキテクチャは知見をリアルタイ ムで提供し、Machine Learning 、AI のイニシアチブをサポートするように拡張する必要があります。

統合されたガバナンスとセキュリティ：ガバナンスとセキュリティは、アーキテクチャ設計の中心となるべきものです。アーキテクチャは、効率的なガバナンスと、Machine Learning およびAI とデータプラットフォームとの統合をサポートする必要があります。

統一：統一されたアプローチにより、セキュリティとガバナンスを確保しながら、さまざまなデータワークロードが同じデータ上でシームレスに動作します。

オープンな基盤：プロプライエタリなツールによるベンダーロックインは、普及を妨げ、イノベーションを制限します。オープンな基盤での作業は、より良い知見を得るための容易なデータ統合と共有を促します。

データの民主化：データアーキテクチャは、明確に定義されたデータガバナンス・ポリシーを統合しながら、チームが革新のためにデータを利用することを妨げるボトルネックを防ぐ必要があります。

Databricks上のデータアーキテクチャ

アーキテクチャ上に構築されたDatabricks Data Intelligence Platform lakehouseは、データおよび のための統一され、セキュアで、ガバナン スされたソリューションを提供し、信頼性の高いパフォーマンスを重視します、データ中心の 機能、柔軟でコスト効率に優れたAI AIServerlessデータウェアハウジングを提供します。

lakehouse アーキテクチャは、データレイクとデータウェアハウスの最良の要素を組み合わせ、コストを削減し、データとAI のイニシアチブを迅速に実現するのに役立ちます。 オープンソースとオープンスタンダードに基づいて構築されたDatabricks Platformは、これまでデータとAIのワークロードを複雑にしてきたサイロを排除します。

Databricks Data Intelligence Platformの一部として、Unity Catalogはレイクハウス上のデータとAIに統一されたガバナンスを提供し、シームレスなコラボレーションを可能にし、生産性を高め、すべてのプラットフォームでコンプライアンスを確保します。

Databricks Data Intelligence Platform は、今日の企業が直面する多面的な課題に対応しています。 データを安全に民主化するアーキテクチャにより、Databricksはすべてのチームメンバーが組織の成功のためにデータの可能性を活用できるよう支援します。

FAQ

1. データアーキテクチャの主な目的は何ですか？
データアーキテクチャの目的は、組織のデータ管理をビジネス目標と整合させ、データを最大限に活用できる環境を作り、競争優位性を生み出すことです。

2. データガバナンスがなぜ重要なのですか？
データガバナンスは、データの品質、コンプライアンス、安全性を確保し、データを効果的に利用できるようにするための仕組みを提供します。

3. Databricks のレイクハウスの強みは何ですか？
Databricksのレイクハウスは、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの管理能力を融合し、データサイロを排除し、統合的なデータ分析・AI活用環境を提供することが強みです。