データオブザーバビリティについて押さえておくべき5点：

  1. データオブザーバビリティにより、EC企業内のデータの状態や健全性を把握することができ、データをチームのために活用し、データのダウンタイムや不十分な分析につながる問題の特定ができる。
  2. データオブザーバビリティを組織に取り入れると、データを360度見渡すことができ、データが時間とともにどのように変化するかがわかり、データに関連する問題を診断することができる。
  3. データ統合ツールは、不正確なデータや依存関係のチェック、データの異常の検出、データ品質の問題の排除によって、データオブザーバビリティのプロセスを自動化する。
  4. データオブザーバビリティにより、ETL（抽出、変換、格納）、ELT（抽出、格納、変換）、リバースETL、CDC（変更データキャプチャ）、その他のデータ統合手法の使用時に、データからより多くの価値を得ることができる。
  5. Integrate.io は、データオブザーバビリティを効率化する、EC小売業者向けのデータウェアハウスの統合ソリューションであり、オブザーバビリティのタスクの自動化や、データが社内外のガイドラインに準拠していることを保証する。

あなたの会社のようなEC企業は、BI（ビジネスインテリジェンス）などの分析活動のためにデータを収集・蓄積していますが、多くの企業は、データの力を活用したり、分析の効率を上げたりする方法を知らないでいます。データオブザーバビリティは、EC企業内のデータの現状や健全性の把握をサポートをすることで、最新のデータ インフラストラクチャの問題を解決します。それによってデータ統合時に発生する可能性のある問題を検出・診断し、分析のためのデータ品質を上げることができます。

本記事では、データオブザーバビリティの利点と、それをEC企業に取り入れる方法についてお話します。また、Integrate.io のようなデータウェアハウスソリューションが、どのようにオブザーバビリティに関連するタスクを自動化し、データセットをソースからターゲットシステムに移動して分析しやすくするのかについてもお話します。

目次

Integrate.ioは、eコマースのために構築されたデータウェアハウス統合ツールです。このプラットフォームは、データの不正確性や異常性のチェック、不整合の削除、分析に適した形式へのデータの変換によって、データオブザーバビリティを向上します。Integrate.ioは、ETL、ELT、リバース ETL、超高速 CDC が可能であり、自身のビジネス目標に最適なデータ統合方法を選択することができます。7日間の Integrate.io デモをご希望の方は、hello@integrate.ioまで是非今すぐお問い合わせください。

データオブザーバビリティの説明

データオブザーバビリティとは、EC企業内のすべてのデータの現状を把握するプロセスであり、そのデータは、以下のようなビジネスソフトウェアやシステムにある可能性があります：

  • リレーショナルデータベース
  • トランザクションデータベース
  • CRM（顧客関係管理）システム
  • ERP（企業資源計画）システム 
  • SaaSツール
  • アプリ
  • SNSプラットフォーム
  • その他のECプラットフォーム

データオブザーバビリティは、このようなシステムからデータウェアハウスやデータレイクのような中央レポジトリにデータを移動して分析するのに重要なコンセプトです。分析がうまくいくには、データが正確で一貫性があり、レポジトリや分析を実行するBIツールにとって正しい形式である必要があります。そしてデータオブザーバビリティは以下のようなプロセスになります：

  • データ資産に不正確な点や矛盾がないかのチェック
  • データがターゲットとなるロケーションの要件に適合していることの確認
  • データがGDP（一般データ保護規則）、CCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）、HIPAA（医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律）な
  • どのECサイトの管轄地域や業界におけるデータガバナンスに関する法律に準拠していることの確認
  • データのダウンタイムにつながる可能性のあるデータ関連の問題の検出 
  • データ分析の信頼性の向上
  • データの複雑性の排除 
  • データ使用量の拡大

上記のオブザーバビリティのタスクの実行が、EC企業における意思決定や問題解決のための、より質の高いデータ分析やより正確で洞察力のあるBIにつながります。

さらに読む：How Do I Enrich My Data: Data Management and ETL

データオブザーバビリティが解決する問題

多くのEC小売業者は、販売、マーケティング、顧客サービス、在庫管理、およびその他の日常的なタスクについて、実用的なインサイトがほしいと思っています。この目標を達成する最も簡単な方法は、データをソースからレポジトリに移動し、そのデータをBIツールで実行することですが、データの質が低かったり、アクセスできない場合、特にデータがサイロに存在していたり、レガシービジネスシステムに由来する場合は、以下のような問題が続く可能性があります：

  • 破損、不正確、重複したデータセットは、データ分析に影響を与え、質の低いBIにつながり、EC企業のサポートというよりむしろ妨げになることがある。
  • 複雑なデータセットは、互いに「通信」していない別々のシステムに存在し、それによってそのデータの比較を比較したりパターンや傾向を特定しにくくなる。
  • データウェアハウス、データレイク、BIツールが受け付けないフォーマットでデータが存在する
  • EC小売業者は、データガバナンスの法律により、特定のデータセットの処理ができない

読みにくいデータ、誤ったデータ、古いデータがあり、そのデータが質の悪い分析につながるかどうかわからない場合、データオブザーバビリティが必要になることがあります。また、多数のデータソースや大量のデータがある場合、SLA（サービスレベルアグリーメント）やデータガバナンスのフレームワークに準拠する必要がある場合にも、オブザーバビリティ（観測性）が重要になります。オブザーバビリティに投資することで、分析の質が上がり、統合プロセスにおいて完全な可視性が得られます。

データオブザーバビリティのプロセスで起こっていること

データオブザーバビリティは、かつてはDevOpsの領域であり、ソフトウェアエンジニアがアプリ内のデータの健全性をモニタリングするためのものでした。近年では、データエンジニアリングやサイエンスの分野で、データチームがビジネスソフトウェアやシステム内のすべてのデータを理解するために、オブザーバビリティがより一般的になってきています。

データオブザーバビリティのパイプラインは2つとして同じものはありませんが、データチームは通常、データオブザーバビリティの5つの柱の記事で説明されているように、以下の目標を達成するためにオブザーバビリティを実行します。

データチームは：

  • データテーブルの「鮮度」を判断し、分析に影響を与える可能性のある古いデータを排除する
  • 表中のデータの「信頼性」と、データが許容範囲内にあるかどうかを判断する
  • データシステムにおけるデータソースの健全性とテーブルの完全性に関するインサイトを生成する
  • 組織やデータのスキーマの変更をモニタリングし、分析に影響を与える可能性のある壊れたデータセットを検出する。
  • データ破損の原因を特定し、データがあらゆるデータガバナンスの原則に準拠していることを確認する。

さらに読む：Futuristic Ecommerce Data Trends--Are They Within Our Reach?

データオブザーバビリティの利点

EC企業でデータオブザーバビリティに投資する利点は以下のとおりです：

データの全体像の把握

複数のビジネスシステムに複数のデータセットが存在する場合、企業内のデータの状態は把握しにくく、データがサイロやレガシーシステムに存在する場合、そのデータが価値をなすか、分析に成功するかどうかを判断するのはさらに難しくなります。

データオブザーバビリティにより、組織に出入りするすべてのデータを360度見渡すことができ、最も重要なデータセットの特定や、分析に最適なデータソースの発見、分析プロセスに影響を与える可能性のあるボトルネックの解明ができます。これにより、データをソースからSnowflake、Amazon Redshift、Google BigQueryなどのデータウェアハウスのようなレポジトリに移動するための、より良いビッグデータパイプラインが構築され、より正確なBIを実現することができるのです。

オブザーバビリティがなければ、データセットの品質確認も、データのダウンタイムなどデータに関連する将来の問題の予測もできません。データが必要なことを行ってくれるのかどうか分からないまま、データ統合プロセスを完了することになるかもしれないのです。

データの時間的変化の把握

データをソースからレポジトリに移動すると、組織内のデータの現在のスナップショットが生成されますが、そのデータが時間の経過とともにどのように変化するかについてのインサイトは出ません。もし誰かがリレーショナルデータベースのデータセットを変更したら？その場合、分析にどのような影響が？将来、データテーブルが変更された場合は？それはBIに影響が？データオブザーバビリティは、このような疑問に対する答えを出します。

データチームは、オブザーバビリティの間のデータを理解するのに、メタデータとクエリログを使います。このプロセスで、データセットにコンテキストを提供し、そのデータセットに対する時間の経過に伴う変更を管理できます。誰かがデータソースを変更した場合でも、よりうまくいくデータ分析を実行することができます。

データに関する問題の早期発見と診断

次のようなシナリオを想像してみてください：”リレーショナルデータベースからデータウェアハウスにデータを移動し、そのデータをLookerのようなBIツールで実行します。しかし残念ながら、リレーショナルデータベース内のデータの多くは不完全、間違い、不正確であり、データ分析の品質に影響を及ぼしています”。このシナリオでは、データ統合プロセス全体を完了し、高価な新しいデータパイプラインをゼロから構築しないといけないかもしれません。

データオブザーバビリティで、上記のようなシナリオを防ぐことができます。データチームは、データ関連の問題を検出・診断し、不良データがビジネスに影響を与えるのを防ぎます。チームが、データセットが確実に完全で、エラーがなく、正確であるようにし、データのダウンタイムやその他の問題が発生する可能性を減らします。それによって、オブザーバビリティは組織の時間とコストを削減できるのです。

SLA（サービス品質保証）とデータガバナンスの改善

データのモニタリングと品質維持により、データオブザーバビリティはステークホルダーとのSLAを改善させることができます。パートナーに対して、交換するデータの鮮度、エラーフリー、コンプライアンスを保証することができ、データオブザーバビリティで、管轄区域や業界におけるデータガバナンスのフレームワークへの準拠もできます。GDPR（EUにおける一般データ保護規則）のようなフレームワークに準拠しない場合、1000万ユーロまたは前会計年度の世界全体の売上高の2パーセントのうち、いずれか高い方の金額が課される可能性がありますが、データ品質を常に確保することで、そのような高額な罰金を防ぐことができます。

データのダウンタイムの削減

データのダウンタイムとは、エラーや不正確さ、不整合によってデータが利用できない時間のことを指し、このダウンタイムによって、データチームは販売、マーケティング、カスタマーサービス、在庫管理、およびその他の日常的なEC業務のためのデータ分析や運用ができなくなります。データのダウンタイムは、古いテーブルや不正確なスキーマ、データ管理のライフサイクルにおけるその他の問題がある場合に発生する可能性があります。

データオブザーバビリティは、データの出入力をモニタリングし、データが常に最高の品質を保つようにすることで、データのダウンタイムを減らすことができます。データチームは常にデータをチェックし、顧客のチームとその業務遂行能力に影響を与える可能性のある潜在的な問題がないかどうかを確認します。その結果、時間とリソースの損失を防ぎ、組織全体のデータ管理プロセスを改善することができるのです。

Integrate.ioは、EC小売業者向けのデータウェアハウス統合プラットフォームです。データをモニタリングし、その正確性を検証することで、オブザーバビリティを向上します。また、ETL、ELT、リバースETL、Fast CDC のいずれを使用しているかにかかわらず、Integrate.io はデータをデータ分析に適した形式にすることができます。7日間のIntegrate.ioのデモをご希望の方は、hello@integrate.io までぜひメールでお問い合わせください。

データウェアハウス統合ソリューションがデータオブザーバビリティを強化する方法

DevOpsのように、データサイエンスのコンテキストにおけるデータオブザーバビリティは、データの不正確性、不整合性、異常、および分析に影響を与える可能性のある他の要因をチェックするために、有能なエンジニアを必要とします。こうした手作業によるプロセスは、数週間から数カ月かかることもあり、EC企業は何十万ものの費用を負担することになります。データエンジニアリング・チームを持たない小規模なEC企業では、データオブザーバビリティを向上するのにエンジニアを雇わないといけなくても、こうした企業の多くはその費用を負担することができません。

そこでデータウェアハウスの統合ソリューションの出番です。そのプラットフォームは、ローコード/ノーコードのデータコネクタを介してソースからターゲットロケーションにデータを移動させるため、EC小売業者の労力はほとんど必要なく、その結果、高価なデータエンジニアの雇用や、複雑なデータパイプラインの手動での構築の必要がありません。データがソースからレポジトリに移動すると、データウェアハウジング統合プラットフォームは自動でのデータスキーマのレビュー、不良データセットの削除、データセットがデータガバナンスフレームワークに準拠していることの確認、データが確実にデータ分析用に正しいフォーマットであるようにします。

ここでは、このようなプラットフォームが、ETL（抽出、変換、格納）データ統合プロセスにおいて、どのようにデータオブザーバビリティの向上ができるかの一例をご紹介します：

  • プラットフォームは、リレーショナルデータベースのようなソースからデータを抽出し、ステージングエリアに配置する。
  • その後、データを分析に適した形式に変換され、さらに、データのクレンジング、データ出力の測定、不正確なデータの削除、スキーマのレビュー、データがデータガバナンスのフレームワークに準拠していることの確認、データライフサイクルの問題を引き起こす可能性のあるデータの異常の特定が自動的に行われる。
  • データウェアハウスのようなレポジトリにデータを格納する。

この時点でEC企業は、データが高品質で、コンプライアンスに適合し、エラーがないことを認識しながら、Tableau、Looker、Microsoft BIなどのBIツールでデータを実行することができます。

ここでは、データウェアハウスの統合プラットフォームが、リバースETL時に観測性を向上させ、データの健全性を測定する例をご紹介します：

  • プラットフォームが、ウェアハウスのようなターゲットシステムからデータを抽出する。
  • データをSalesforceのような運営システムで使うための正しい形式に変換し、また、データの自動クレンジング、不整合のチェック、スキーマの見直し、データがデータガバナンスのフレームワークに準拠していることの確認をする。このようなプロセスにより、データに関連する問題の発生を未然に防ぐことができる。
  • 高品質なデータを運用システムに取り込む。

この時点で、ECチームは、すでに使い慣れたビジネスシステムでデータを運用することができます。

手作業によるデータオブザーバビリティとは異なり、データウェアハウス統合プラットフォームがすべての厄介な作業を行うため、データエンジニアやデータアナリストは必要なく、データの信頼性の問題解決、データに関する問題の検出、データ侵害などの外部の危険からのデータの保護が実現します。最高のプラットフォームで、データの異常が分析の脅威となったときのアラート送信や、EC企業全体のデータ管理の改善ができるのです。

さらに読む： データパイプラインとは：eコマースビジネスに必要な理由

Integrate.ioがデータオブザーバビリティをサポートする方法

Integrate.ioには、様々なオブザーバビリティ機能がある、データウェアハウス統合のソリューションであり、以下のようなことが簡単になります：

  • データの全体像把握
  • 時間の経過に伴うデータの変化の把握
  • データに関連する問題の早期発見と診断
  • SLAの改善や、GDPR、CCPA、HIPAAなどのデータガバナンスフレームワークの準拠
  • データのダウンタイムの削減

このプラットフォームには、データ統合に関連する専門用語や複雑なプロセスの排除という、シンプルな理念があります。

Integrate.io のノーコード/ローコードデータコネクターは、手動でのパイプライン構築やオブザーバビリティの必要性を排除し、EC企業に存在するデータをコントロールできるようにします。さまざまなソースとターゲットシステム用のデータコネクタが用意されており、データがある場所から次の場所に移動する際のフローが改善されます。

ETL、ELT、リバースETL、CDCのいずれの方法でデータを統合する場合でも、オブザーバビリティの向上や、ビジネスシステム内のデータの現状の判断をすることができ、さらに、Integrate.ioのドラッグ＆ドロップ式のポイント＆クリックインターフェースにより、複雑なデータ統合作業を学習曲線なしに実行することができます。

その他、Integrate.ioには以下のようなメリットがあります：

  • 当データオブザーバビリティのソリューションは、主要なデータガバナンスのフレームワークに準拠しているため、コンプライアンス違反による費用負担を防ぐことができる
  • Integrate.io のチームメンバーに電話、メール、またはライブチャットでの問い合わせ
  • データ暗号化、常時検証、SOC 2準拠など、世界最高水準のセキュリティでのデータ保護
  • Salesforceから目的の場所にデータを移動し、再びSalesforceに戻すことが可能
  • タスク間の依存関係を定めた簡単なワークフローの作成が可能
  • Integrate.ioでオーダーメイドのREST APIの作成

Integrate.io は、データ関連の問題の特定、不正確さのチェック、データが分析に適した形式であることの確認、データセットがデータガバナンスのガイドラインに準拠していることの保証をすることで、データのオブザーバビリティを高めます。すぐに使えるノーコード/ローコードコネクタでデータを好きな場所に移動し、EC企業のためにデータをより有効に活用しましょう。Integrate.io の 7 日間デモをご希望の方は、今すぐ hello@integrate.ioかこちらまでぜひお問い合わせください。