Databricks を活用した
データエンジニアリング

データの鮮度と信頼性を容易に確保

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Databricks でデータエンジニアリングの能力を最大化

データの取り込み | データ管理 | ETL | データの共有 | データガバナンス

Databricks のレイクハウスプラットフォームは、データの取り込み、処理、スケジューリングなど、エンドツーエンドのエンジニアリングソリューションを提供します。パイプラインの構築と管理を自動化し、データレイク上での ETL ワークロードの直接実行を可能にします。これにより、データエンジニアはデータの品質と信頼性を高めることに注力できるようになり、知見の抽出が加速します。

レイクハウスへのデータの取り込みを効率化

スケジュールされたジョブまたは連続したジョブにおいて、クラウドストレージにロードされた新たなファイルに対して増分処理を行います。データの状態についての詳細を手動で管理する必要はありません。新たなファイルの効率的な追跡が可能で、ディレクトリでの一覧表示を必要とせず、数十億個のファイルを処理できます。Databricks は、Delta Lake のレイクハウスにロードされるデータをソースデータとして自動的にスキーマを推論し、進化させます。

データの変換と処理を自動化

レイクハウスにまず未加工のデータが取り込まれます。データエンジニアは、その未加工のデータを構造化データに変換し、分析やデータサイエンス、機械学習に利用可能な状態にします。Delta Live Tables(DLT)は、データ変換をシンプルにし、Delta Lake のデータを最新かつ高品質に保つ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、高信頼性データ、クラウドスケールの本稼働環境がレイクハウス基盤の構築を可能にし、データエンジニアリングによる ETL の開発・管理をシンプルにします。

信頼性と品質を備えたパイプラインを構築

正確かつ有用な BI、データサイエンス、機械学習を実現するには、レイクハウス上のデータが一貫性を持つことが必要であり、そのためには、データの品質と整合性の確保が重要になります。Databricks のプラットフォームでは、事前に定義されたエラーポリシー(失敗、ドロップ、アラート、隔離など、データに関するエラーを処理するためのポリシー)、検証および健全性チェック機能により、低品質なデータのテーブルへの流入を防止し、データ品質の問題を回避します。また、データ品質の傾向を時系列的に監視し、データの進化状況や変更が必要な部分についての気づきを得ることも可能です。Delta Lake に組み込まれた、データの品質管理とスキーマの適用ツールを活用することで、データエンジニアリング部門は、エラー処理やリカバリに要する膨大な工数負担を削減できます。Apache Spark™ を基盤とする Databricks は、大規模な本番用のデータサイエンスをサポートする信頼性と性能を備えたデータパイプラインの構築を可能にします。

パイプラインの容易なオーケストレーション

Databricks ジョブで Delta Live Tables(DLT)パイプラインをスケジュールすることで、複数のタスクを持つエンドツーエンドの本番用パイプラインのフルサポートを自動化できます。Databricks ジョブのスケジューラ機能が、ETL ワークロードの時間設定やジョブの実行結果の通知を可能にします。
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データサイエンティスト、アーキテクトとのコラボレーション

データが取り込まれ、処理が完了した時点で、データエンジニアは組織内のユーザーにデータを提供します。リアルタイムなデータアクセス、データを介したコラボレーションによるデータの価値の最大化が可能になります。Databricks のプラットフォームは、データのアクセスと活用、データセット、予測、モデル、ノートブックの共有、信頼性の高い単一のデータソースの確保を支援するツールを備えています。これらのツールは、あらゆるワークロードの一貫性と信頼性の維持を容易にし、データアナリスト、データサイエンティスト、データスチュワードの間のコラボレーションを促進させます。

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