データフロー

データフローとは

データフローは、システムのアーキテクチャ内でデータがどのように移動するか、すなわち、あるプロセスやコンポーネントから別のプロセスやコンポーネントへデータがどのように移動するかを説明します。コンピュータシステム、アプリケーション、ネットワーク内で、データがどのように入力、処理、保存、出力されるかを示します。データフローは、IT システムの効率性、信頼性、セキュリティに直接的な影響を与えるため、システムがその出力を最適化するように適切に構成されていることが極めて重要です。

データフローシステム内でデータがどのように移動し、処理されるかを定義する重要なコンポーネントがいくつかあります。

1. データソース：データフローは、構造化データ、非構造化データ、スクリプト化されたソース、顧客入力を含む、指定されたソースからのデータの取り込みから始まります。これらのソースがデータフローを開始し、データフローシステムを動かします。
2. データ変換：データがシステムに取り込まれると、データは分析やデータサイエンスに使用可能な構造や形式に変換されます。データ変換は、データ変換ルールに従って行われます。データ変換ルールは、システム全体でデータをどのように処理、変更するかを定義します。これにより、ビジネスプロセスや成果に適したデータ形式を確保できます。
3. データシンク：データが取り込まれ、変換されると、処理されたデータの最終目的地はデータシンクです。これはデータシステムにおける終点であり、データはデータフローにおいてそれ以上転送されることなく使用されます。これには、監査や分析のためにデータが記録されるデータベース、レイクハウス、レポート、ログファイルなどが含まれます。
4. データフロー経路：データフロー図は、データがソース、プロセス、宛先の間を移動する経路やチャネルを定義します。これらの経路には、物理的なネットワーク接続や、API 呼び出しのような論理的な経路があり、セキュアで効率的なデータ伝送のためのプロトコルやチャネルも備えています。

データフローの例

組織がどのようにデータパイプラインを配置するかにもよりますが、データフローを処理する一般的な方法がいくつかあります。ETL（抽出、変換、ロード）プロセスは、複数のソースからのデータを整理、準備、一元化し、分析、報告、業務上の意思決定に利用できるようにします。ソースシステムからターゲットデータベースやデータウェアハウスへのデータフローを管理することにより、ETL はデータの統合と一貫性を実現します。これは、信頼性の高い知見を生成し、データ駆動型の戦略をサポートするために不可欠です。

1. リアルタイム分析：このデータフローは、元のソースから無限のレコードを処理し、連続的に入力されるデータのストリームを処理できます。これにより、瞬時に分析とインサイトを得ることができ、監視、追跡、レコメンデーション、自動化されたアクションなど、タイムリーな対応が不可欠なアプリケーションに役立ちます。
2. 運用データパイプライン：運用データパイプラインは、組織の継続的な日常業務に不可欠なトランザクションデータや運用データを処理するために設計されています。これらのパイプラインは、顧客とのやり取り、金融取引、在庫の動き、センサーの読み取り値など、さまざまなソースからデータを取得し、このデータがほぼリアルタイムまたは低レイテンシで処理、更新され、システム間で利用できるようにします。運用データパイプラインの目的は、アプリケーションやデータベースを同期させ、ビジネスオペレーションが円滑に進行するようにし、全てのシステムが最新のデータ状態を反映することです。
3. バッチ処理：データフローにおけるバッチ処理とは、大量のデータを定期的な間隔で処理すること、または一定量のデータを一度に処理するために収集してから処理することをさします。リアルタイム処理とは異なり、バッチ処理では即座に結果が出る必要はなく、データを集約してから処理することで、効率性、拡張性、処理精度を重視します。バッチ処理は、報告、履歴分析、大規模なデータ変換など、即時の知見が必要ではない場合によく使用されます。

データフローのためのツールと技術

ETL ワークフローは、データフローの一般的な例です。ETL 処理では、データはソースシステムから取り込まれ、ステージングエリアに書き込まれ、要件（データ品質の確保、レコードの重複排除、欠落データのフラグ付け）に基づいて変換され、データウェアハウスやデータレイクなどのターゲットシステムに書き込まれます。

組織内の堅牢な ETL システムは、スループット、レイテンシ、コスト、運用効率のためにデータアーキテクチャを最適化するのに役立ちます。これにより、正確な意思決定を導くための高品質でタイムリーなデータにアクセスできます。

ビジネスクリティカルなデータが大量かつ多様に生成されるなか、データフローを理解することは優れたデータエンジニアリングにとって重要です。多くの企業がデータの処理にバッチとリアルタイムストリーミングのどちらかを選択する必要があります。Databricks は、バッチとストリーミングの両方に対応する 1 つの API を提供しています。Delta Live Tables は、処理モードを容易に切り替えることで、一方ではコストを、もう一方ではレイテンシやスループットを最適化するのに役立ちます。ビジネスニーズの変化に応じてストリーミングに移行するための準備を容易にすることで、ソリューションを将来にわたって適応させることができます。

データフロー図の作成

組織がシステム全体のデータの流れを説明する方法の 1 つは、データフロー図（DFD）を作成することです。これは、システムのさまざまな部分間のデータの方向性の流れを確立することによって、情報がどのように収集、処理、保存、使用されるかを示す図式表現です。DFD の種類は、データフローの概要のような単純なものから、ライフサイクルのさまざまな段階でデータがどのように処理されるかを記述するより深いマルチレベルの DFD まで、データアーキテクチャの複雑さによって異なります。

DFD は時代と共に進化し、現在では Delta Live Tables は有向非循環グラフ（DAG）を使用して、パイプライン内のテーブルやビュー間のデータ変換や依存関係のシーケンスを表現しています。各変換またはテーブルがノードで、ノード間のエッジがデータの流れと依存関係を定義します。これにより、操作が正しい順序で、方向的に閉じたループの中で実行されることが保証されます。

DAG はタスク間の関係を視覚的に明確にし、データフローシステムにおけるエラーや障害の特定と管理に役立ちます。Delta Live Tables は、一貫性と性能を維持するために、データのロード、変換、更新などの操作をスケジューリングし、最適化することで、DAG が効率的に管理されることを保証します。

データフロー管理のベストプラクティス

データフローを最適化し、効率的でセキュアなものにするためには、いくつかのベストプラクティスに従う必要があります。

1. データ処理の最適化：これには、ボトルネックをなくし、冗長性を減らし、リアルタイム処理を可能にするために、データの流れを効率化することが含まれます。ワークフローを定期的に見直し、改善することで、不必要に複雑化することなくデータがシステム内を流れるようになり、リソースの消費を抑え、拡張性を高められます。
2. シームレスな情報の流れを確保：シームレスな情報の流れを実現するには、データのサイロ化を最小限に抑え、システム間の相互運用性を優先することが重要です。ETL パイプラインを厳格に実装することで、組織はさまざまなアプリケーション、部門、用途で一貫性のあるデータを活用できます。これはまた、システム障害や停止に備えて、信頼性の高いバックアップとリカバリのプロセスを作成することを意味します。
3. セキュリティの考慮事項：もちろん、データフロー内でデータをセキュアに保護することは、最も重要です。全てのデータ、特に機密情報や個人を特定できる情報は、転送中や保存中に暗号化されるべきです。データへのアクセスを制限することで、不正なデータ漏洩のリスクを軽減できます。また、セキュリティ監査や脆弱性評価を定期的に実施することで、潜在的な弱点を特定し、エンドツーエンドのデータフローを保護するための事前対策を講じることができます。
4. 性能監視：分析ツールを使用して、レイテンシ、データ転送速度、エラー率などの指標を追跡することで、データフローの遅延や、問題が発生する可能性のある領域を特定できます。自動化されたアラートとダッシュボードを設定することで、チームに問題を即座に通知し、迅速な解決と中断の最小化を可能にします。また、定期的な性能評価により、実行可能な知見を提供し、堅牢でセキュアかつ効率的な管理プロセスを確保できます。

効率的なデータフローの利点

効率的なデータフローは、組織の収益に大きな影響を与える可能性があります。システムや部門間のシームレスで迅速なデータの流れを最適化することで、ワークフローを効率化し、生産性を向上させ、情報の処理にかかる時間を短縮できます。

Databricks がどのように組織において最適なデータフローを実現できるかについて詳しくは、レイクハウスのリファレンスアーキテクチャをご覧ください。さらに、レイクハウスで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あるメダリオンアーキテクチャについてもご覧ください。

Delta Live Tables がバッチデータとストリーミングデータの両方を処理するために、どのように組織を準備できるかについての詳しくは、Databricks までお問い合わせください。

重要なことは、効率的なデータフローは、組織が業務や顧客の課題に対応するための情報に基づいた意思決定を行うのに役立つということです。データに即座にアクセスできれば、最新の情報をもとにリアルタイムで意思決定を行えます。また、効率的なデータフローにより、情報の一貫性と信頼性を確保できます。