データパイプライン

データを扱う仕事をしていれば、自覚の有無にかかわらず、データパイプラインに一度は接したことがあるはずです。

現代の組織の多くは、さまざまなクラウドベースのプラットフォームやテクノロジーを利用して業務を遂行しており、データパイプラインは、これらのプラットフォームから情報にアクセスするうえでで重要な役割を担っています。

データパイプラインのさまざまなタイプ、その使用方法、組織でデータパイプラインを構築するためのベストプラクティスをご紹介します。

データパイプラインとは

データパイプラインとは、あるシステムから別のシステムへデータを流す方法のことです。特定の順序で実行される一連のステップで構成され、あるステップの出力が次のステップの入力として機能します。

通常、ソース、データ処理ステップ、デスティネーション（シンク）という 3 つの重要な要素があります。データは転送プロセス中に変更される可能性があり、パイプラインの中には単にデータを変換するために使用されるものもあります。

近年、膨大かつ多種多様な新しいデータが一般的になるに伴い、データパイプラインは、組織のビッグデータ需要に対応するのに十分なほど強力になる必要があります。

パイプラインは、データ損失がなく、高い精度と品質を提供し、企業のさまざまなニーズに合わせて拡張できるようにするための措置を講じる必要があります。構造化データ、非構造化データ、半構造化データに対応できる汎用性が必要です。

データパイプラインの一般的な例

データパイプラインアーキテクチャにはさまざまな種類があり、それぞれ異なるユースケースに適した属性を持っています。

バッチパイプライン

バッチパイプラインは、その名の通り、バッチでデータを処理するために使用されます。給与計算などのシステムからデータウェアハウスに膨大なデータポイントを移動する必要がある場合、バッチベースのパイプラインを使用できます。

データはリアルタイムで転送されるのではなく、通常は蓄積され、設定されたスケジュールで転送されます。

ストリーミングパイプライン

ストリーミングパイプラインを使うことで、未加工データをほぼ瞬時に処理できます。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、確かな選択肢となります。

ラムダアーキテクチャ

ラムダアーキテクチャは、バッチ処理とストリーム処理を組み合わせたハイブリッドなデータ処理手法を提供します。柔軟なスケーリングなど、このアプローチには利点もありますが、課題はそれを上回るかもしれません。

時代遅れで不必要に複雑で、複数のレイヤー（バッチ、スピード、サービング）を必要とすると見られることがよくあります。コストは言うまでもなく、かなりの計算時間と処理能力が必要であることを意味します。2 つの異なるコードベースがあり、それらを常に同期させる必要があるため、保守とデバッグの両方が非常に難しい場合があります。

Delta アーキテクチャ

Databricks 上の Delta アーキテクチャは、ラムダアーキテクチャに代わるものを提供します。シンプルさを重視した Delta アーキテクチャは、Delta Lake 内でデータの取り込み、処理、保存、管理を行います。Delta アーキテクチャは、保守するコードが少なく、ダウンストリームユーザーに単一の真実のソースを提供し、新しいデータソースを容易にマージできます。また、データホップやジョブの失敗を減らし、ジョブの完了やクラスタのスピンアップにかかる時間を短縮することで、ジョブのコストを削減します。

データパイプラインの構築方法

データパイプラインをどのように構築し、実装するかは、多くの場合、ビジネスの個々のニーズによって決定されます。多くの場合、本番データパイプラインはデータエンジニアが構築できます。API を通じてデータソースにアクセスし、必要な変換を実行し、データをターゲットシステムに転送するコードを書くことができます。

しかし、自動化なしでは、時間、コーディング、エンジニアリングとオペレーションのリソースを継続的に投資する必要があります。Delta Live Tables（DLT）を使用することで、エンドツーエンドのパイプラインを簡単に定義できます。さまざまなデータ処理ジョブを手作業でつなぎ合わせるのではなく、データソース、変換ロジック、データの宛先状態を指定できます。DLT はあらゆる依存関係を自動的に維持し、手動でチューニングする時間を削減します。

現代の組織におけるデータパイプラインの重要性

「データパイプライン」はさまざまなプロセスを包含する用語であり、さまざまな目的を果たすことができます。データに依存するビジネスでは重要な役割を果たします。

これにより、データが本来あるべき場所に確実に届き、形式の一貫性が保たれ、高水準のデータ品質を維持できます。適切なパイプラインが整っていないと、重要な情報がサイロ化されたり、重複したデータが組織全体に分散したりしやすくなります。

データパイプラインに関する FAQ

ETL とデータパイプラインの違い

簡単に言えば、ETL はデータパイプラインの一種ですが、全てのデータパイプラインが ETL パイプラインというわけではありません。

ETL は「抽出、変換、ロード」の略で、データ統合に関わる 3 つの相互依存プロセスです。これらの具体的なプロセスは、あるデータベースからデータを取り出し、クラウドデータウェアハウスなどの別のデータベースに移動し、そこでデータ分析、可視化、レポーティングに使用するために使用されます。ETL タスクは、実装の詳細としてデータパイプラインを使用して達成されます。

データパイプラインには、データ変換を伴わず、ETL を実装しないものもあります。例えば、データパイプラインの最終ステップでは、代わりに別のワークフローやプロセスをアクティブにできます。

データパイプラインに使用できるツール

Apache Spark™ など、データパイプラインの構築と維持に使用できるさまざまなツールやアプリがあり、より優れたデータ管理とビジネスインテリジェンスを促進します。これらのアプリは手作業による最適化を大量に必要とすることがあるため、独自のパイプラインを構築しカスタマイズするために必要な専門知識を持つ組織に適した選択肢です。

一方、Databricks Delta Live Tables（DLT）のようなソリューションは、ユーザーに自動化と複雑性の軽減を提供します。このソリューションは、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。DLT は、宣言的なパイプライン開発と、モニタリングとリカバリのための深い可視性により、データエンジニアリングチームがETL開発と管理を簡素化できるよう支援します。さらに、これらのインテリジェントなデータパイプラインには自動データ品質テストが含まれており、不良データが業務に影響を与えるのを防ぎます。