データ自動化

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データの量、データソース、データの種類の増大に伴い、組織はデータを変換し、ビジネスインサイトを導き出すためのツールや戦略をますます必要としています。未加工の煩雑なデータをクリーンで高品質なデータに処理することは、これを実現するための重要なステップです。以下のセクションでは、データ自動化とその使用方法について説明し、組織内でデータ自動化プラクティスを構築するためのベストプラクティスを考察します。

データ自動化とは？

データ自動化は、データ管理の手法としてますます普及しています。データ自動化により、組織は手動による介入を必要とせずに、テクノロジーを利用してデータを収集、アップロード、変換、保存、処理、分析できます。データの取り込み、変換、検証、クレンジング、統合、分析などの反復的で時間のかかる作業を自動化することで、データ自動化は組織がデータを最大限に活用し、データ主導の意思決定をより迅速かつ容易にするのに役立ちます。

データ自動化の例

データ自動化の一般的な例として、抽出、変換、ロード（ETL）があります。ETL は、エンジニアがさまざまなソースからデータを抽出し、データを使用可能で信頼できるリソースに変換し、エンドユーザーがビジネス上の問題を解決するためにアクセスし、下流で使用できるシステムにデータをロードすることを可能にします。

データ自動化は、構造化データや非構造化データなど、さまざまな種類のデータに適用できます。また、社内外のデータベース、クラウドベースのデータソース、サードパーティのアプリケーション、Webサービス、API からのデータなど、さまざまなデータソースで使用できます。データパイプラインは次に挙げるようなさまざまな方法で自動化できます。

スケジューリング：データ処理が自動化される最も一般的な方法は、特定の時間または特定の周期で実行されるようにスケジューリングすることである。例えば、多くの組織では、データパイプラインの夜間の実行が24時間毎に自動的に開始され、その日に収集された全てデータが処理される。
トリガー：特定の条件が満たされたときや、特定のシステムイベントが発生したときに、データ処理を自動的に開始することができる。例えば、クラウドストレージに保存されたファイルから新しいデータを取り込むデータパイプラインは、新しいファイルが到着したときに開始するように自動化できる。この手法により、データパイプラインは必要なときだけ実行されるため、新しいデータがないときに貴重なリソースを消費することはない。
ストリーミング：ストリーミングパイプラインを使えば、未加工データをほぼ瞬時に処理できる。ストリーム処理エンジンは、生成されたデータをリアルタイムで処理するため、金融市場やソーシャルメディアなど、ストリーミングの場所から情報にアクセスする組織にとって、確かな選択肢となる。

データ自動化のメリット

データパイプラインの長期的な存続は、自動化に依存しています。自動化を採用することで、データ分析プロセスが大幅に強化され、組織はデータ資産の潜在能力を最大限に引き出すことができます。データ自動化の具体的なメリットには次のようなものがあります。

データ品質の向上：膨大な量のデータを手作業で処理することは、人的ミスのリスクを招くおそれがある。データ自動化は、データが一貫性のある構造的な方法で読み込まれるようにすることで、人的ミスを減らす。
コスト削減：データ分析タスクにコンピューティングリソースを使用する方が、従業員の時間コストに比べて安価な場合が多い。
インサイトを生み出す能力の向上：適切なデータ自動化戦略により、データエンジニアはデータのクリーニングよりもインサイトの取得など、より生産的な作業に集中できるようになる。データ自動化により、データサイエンティストは完全かつ高品質で最新のデータを扱うことができる。
生産性の向上：自動化により、効率的なデータ処理と分析が可能になり、従業員が繰り返し行う作業や平凡な作業に費やす時間と労力が削減される。
分析スピードの向上：異種ソースからの膨大なデータを処理するのは人間にとって容易ではないが、コンピューターはこの複雑で時間のかかる作業を効率的に処理できる。統合システムにロードする前に、データを標準化し、検証することができる。

データ自動化の一般的な課題

データ自動化には多くのメリットがありますが、いくつかの制限もあります。次のようなデータ自動化の制限と課題があります。

初期投資コスト：データ自動化のツールやシステムの導入には、初期投資コストやサブスクリプション料金がかかることが多い。しかし、一度データ自動化を設定すれば、長期的には組織のコスト削減につながる。
チームの役割の進化 ：データエンジニアが手作業に専念する必要がなくなれば、よりインパクトのある重要な仕事に専念できるようになる。以前はそのような業務に専念していた従業員も、データ自動化ソリューションの効果的な活用方法を決定したり、システムが正しく設定されていることを確認したりするなど、新たな分野に役割がシフトしていることに気づくかもしれない。チームの役割をどのように進化させる必要があるか、従業員の役割をどのようにシフトまたは拡大できるかを検討する準備する必要がある。
学習曲線：新しいツールや技術の導入には、学習曲線が伴うことが多い。データ自動化も同様だ。従業員がデータ自動化ツールに慣れ親しみ、その可能性を最大限に活用できるようになるには、しばらく時間がかかる可能性がある。
トラブルシューティングには依然として人の介在が必要である：データ自動化によってデータ統合が効率化され、手作業が削減される一方で、重要なワークフロータスクには依然として人の介在が必要な場合がある。例えば、パイプラインの故障が発生した場合、何が起こったのか、どのように修理すればいいのかを理解するために、人間の介入が必要になることがある。

データ自動化ための戦略

データ自動化に取り組む前に、組織のビジネス目標に沿ったデータ自動化計画を作成することをお勧めします。組織がデータ自動化戦略を策定するための一般的な手順には、以下のようなものがあります。

自動化すべきプロセスの優先順位付け ：組織内のどのデータプロセスがデータチームの時間を最も費やしているかを評価する。パイプラインのような、頻繁に実行され、手作業のステップが多いプロセスを検討の対象にする。これらは、データエンジニアの時間を最も節約し、自動化された場合に最も高いリターンをもたらす可能性がある。どれから自動化を始めるかを決める。
自動化するタスクを特定する：特定のプロセスを自動化することを選択したら、各プロセスまたはパイプラインの手動ステップを精査する。どの手作業を自動化するのが最善かは、すぐに明らかになることが多い。自動化の複雑さと、自動化に必要な各タスクの内容を検討する。特定されたタスクを自動化するための技術的要件を理解する。
適切な自動化ツールの選択：プロセスの具体的な要件を理解したら、それを基に適切なデータ処理自動化ツールを評価・選択する。ベストプラクティスを実施し、データオートメーションを "将来も使える "ものにするために、特定の要件以外にも、オートメーションツールを選択する際に重要な機能がある（次のセクションを参照）。
自動化への段階的アプローチ：現在手作業で行っているデータパイプラインやプロセスを完全に自動化する必要はない。いくつかのパイプラインステージを自動化し、評価することから始めることができる。データ自動化には、考え方の転換と実務者の学習曲線が必要であることを忘れてはならない。そのため、徐々に自動化を導入していくことが、この移行に役立つ。このアプローチはまた、ビジネスクリティカルなデータ処理の方法を変更するリスクを軽減する。チームが経験を積み、自動化によってより多くの利益が得られるようになれば、プロセスの一部を自動化したり、時間をかけてパイプラインやプロセスを自動化したりすることができる。

データ自動化のツール

データ自動化のツールは、ETL などのデータプロセスを自動化するために使用できる技術です。データ自動化のツールを構築している企業はいくつかありますが、ニーズに合ったツールを見つけるのは容易ではありません。データ自動化のツールに求められる主な点は以下のとおりです。

拡張性：データ処理の増大する需要に対応するため、迅速に拡張できなければならない。
観測可能性：データの完全性と正確性を保証し、問題が発生した場合に迅速なトラブルシューティングを支援するために、ロギングと監視機能を提供する必要がある。
セキュリティ：暗号化、アクセス制御、認証、監査などの堅牢なセキュリティ機能を備えている必要がある。
統合：データウェアハウス、データレイク、分析プラットフォーム、可視化ツールなど、他のデータツールやシステムとシームレスに統合し、エンドツーエンドのデータ自動化ワークフローを可能にする必要がある。また、さまざまなデータソース、フォーマット、ワークフローに適応しなければならない。
使いやすさ：ユーザーが幅広いコーディングや技術的スキルを必要とせずに、データ自動化ワークフローを簡単に設定、設計、管理できるものでなければならない。

Databricks レイクハウスプラットフォームでのデータ自動化

Databricks レイクハウスプラットフォームは、データエンジニアリング、データ管理、データサイエンス、機械学習のための統合ツールセットです。データウェアハウス、構造化データの集中レポジトリ、膨大な量の未加工データをホストするためのデータレイクの良い面を組み合わせています。

Databricks レイクハウスプラットフォームには、Databricks レイクハウスプラットフォーム内のデータ処理、機械学習、分析ワークロード用の統合オーケストレーションツールである Databricks Workflows が含まれています。Databricks Workflows　は、ジョブを構成するタスクと、これらのタスク間の実行順序と依存関係を定義する DAG（directional ayclic graph）を定義することで、チームのプロセスの自動化を支援します。また、リアルタイムストリーミングデータのパイプラインを構築する際に、ジョブのスケジューリング、トリガー、連続実行をサポートし、自動化されたジョブのための高度な監視機能と効率的なリソース割り当てを提供します。

一方、Delta Live Tables（DLT）は、ETL とストリーミングデータ処理を簡素化し、Databricks レイクハウスプラットフォーム上で高品質なデータを提供する信頼性の高いバッチおよびストリーミングデータパイプラインの構築と管理を容易にします。また、宣言型パイプラインの開発、データ検証の自動化、監視とリカバリのための深い視覚化が、データエンジニアリングチームによる ETL の開発と管理をシンプルにします。DLT には、データ変換の宣言的実装をサポートするオートローダー、SQL、Python インターフェースも組み込まれています。