以下は、データパイプライン に関する6つのポイントです：

  1. データパイプラインは、様々なソースからデータセットを抽出し、変換する自動化されたアクションセットである。
  2. 収集、分析、報告が必要な複数のデータソースを持つビジネスには、データパイプラインが必要である。
  3. データパイプラインでデータ抽出を拡張し、自動化によってプロセスを変換することで、時間を節約しながらデータの正確性を確保できる。
  4. データパイプラインには、クラウド、オンプレミス、バッチ、リアルタイム、オープンソース、プロプライエタリなど、複数の種類がある。
  5. データパイプラインツールを選ぶ際には、設定のしやすさ、データ接続数の多さ、信頼性、追加機能の範囲などに注目すべきである。
  6. コーディングの経験とリソースがある場合は、ゼロから独自のデータパイプラインを構築することもでき、Integrate.ioのエキスパートへの信頼のもと、何百もの既成のコネクタから選択することもできる。

オンラインマーケットプレイスで商品を転売するワンマンショーであれ、何百人もの従業員を抱える大規模なeコマース企業であれ、これらのビジネスには「データを生成する」という共通する要素があります。確かにビジネスの規模はデータ量に影響しますが、どのような量のデータであっても、適切にアクセスできなければ価値はありません。

すべてのビジネス、特にeコマースビジネスには、データパイプラインが必要です。

目次

データパイプライン とは

データパイプラインは、データをソースからデータウェアハウスに移動させます。パイプラインを通過する際に、データは変換され、完全なものになり、分析しやすくBI（ビジネスインテリジェンス）のインサイトを導き出しやすい形でウェアハウスに到着します。

データパイプラインは物理的なものではなく、仮想的なトンネルだと考えてください。例えば、CRM（顧客関係管理）に新しい顧客情報を追加するなど、ビジネスツールの1つにデータポイントを作成するたびに、その情報は仮想トンネルに吸い込まれ（抽出され）ます。トンネルの先にある倉庫のパラメータが与えられれば、データの言語は倉庫の言語に翻訳（変換）されます。この変換されたナゲットは、データウェアハウスに落とされる（格納される）際に、仮想トンネルを通過する旅が完了します。データパイプラインは、ETL（抽出、変換、格納）フレームワークのバックボーンであり、生データを受け取り、短期保存のためのステージングエリアに送り、変換して、目的地のレポートレイヤーに送ることができるのです。


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パイプラインが必要な理由

あなたのeコマースビジネスには、おそらく膨大な量のデータがありますが、実際、どれだけのデータを生み出しているのか、驚かれるかもしれませんね。そしてそのデータを分析するには、すべてのデータを1つのデータセットとして表示する方法が必要です。

今日のオンラインビジネスのほとんどには、複数のツール、ソリューション、サービスがあり、それらを介してデータが刻々と飛び交います。CRMツール、会計ツール、在庫管理ツール、受注管理ツールなど、数え上げればきりがありませんが、このようなツールがすべて同じ会社のものであるとは考えにくいので、それぞれのソリューションは、異なる命名規則、コーディングルール、言語によって構築されています。そのツールの多くは独自のレポート機能を備えていますが、データはすべて別々に存在しているため、全体像を把握することはできません。

高校の代数の授業を思い出してください。【3x + 2y + 4z】をただ足すことはできません。言語（変数）は互換性がないので、3つの変数のうち2つを操作して、1つの変数を解けるようになるまで、ちょっと気の利いた計算をしなければならn...まあ、おわかりでしょう。高校の数学の宿題の悪夢を誘発する必要はないですね。

異種のデータセットも同じです。その変数を操作して、同じもの、同じ言語への変換が必要であり、データセットが増えれば増えるほど、この作業は複雑になっていきます。

だからこそ、データパイプラインが重要なのです。これはあなたの計算機なのです。データパイプラインは、手作業で行っていた計算や処理のステップの大部分を省くことができ、データのソースから、翻訳者を経て、ウェアハウスまでのデータの流れを自動化します。もし、あなたのビジネスが以下のようなものであれば、データパイプラインが必要です：

  • ビジネス上の意思決定にリアルタイムな情報が必要
  • あらゆるデータをクラウドに保存している
  • 複数のソースツールにデータがある

サイロ化したデータをすべて1つのデータウェアハウスで管理することで、データの一貫性が保たれ、いつでもリアルタイムの結論を導き出すことができ、BIに貢献することができます。

データパイプライン の主な要素

すべてのデータパイプラインには、「ソース」、「プロセスステップ」、「ウェアハウスまたは保存先」の3つの重要な要素があります。

  • ソース：ここですべてのデータが発生します。最も一般的なソースは、MySQLなどのリレーションシップ管理ツール、HubSpotなどのCRM、SAPやOracleなどのERP（企業資源計画）プログラム、Snowflakeなどのデータウェアハウスなどがあります。SNSのツールやIoT（Internet of Things）デバイスのセンサーも、データソースになり得ます。
  • プロセスステップ： 各ソースからデータを抽出、変換し、ビジネスのニーズに合わせて更新する際には、抽出、変換、増強、フィルター、グループ化、集約など、様々なステップがあります。
  • 保存先：すべてのプロセスステップの後、データが預けられる場所です。保存先は、「データレイク」、「データレポジトリ」、「データウェアハウス」のいずれかになり、データが目的地に到着すると、分析が可能になります。

データパイプライン　=　ETLパイプライン？

ある意味ではそうなりますね。データパイプラインには様々な種類がありますが、ETL パイプラインは、「ソースからデータを転送して操作および変換してから、通常はデータウェアハウスである目的地ポイントにデータを落とす」という点では、データパイプラインの一種といえます。しかし、「データパイプライン」という大きな意味では、ETLシステムは通常、データパイプライン全体のプロセスの中のひとつの工程に過ぎません。ETLは、パイプライン内の自動化されたサブプロセスである場合もあれば、プロセスの一部ではない場合もありますが、一方、データパイプラインは、データを移動させるプロセス全体を包含しているため、より広範な用語となります。

ELTパイプラインは、ETLパイプラインのステップを単純に逆にしたもので、データを速やかに読み込んで必要な言語に変換し、解析先で解析することができます。

データパイプラインに求めるべきもの

パイプラインを選ぶ際の重要な基準には、以下のようなものがあります：

  • 大量のデータを継続的に処理する能力
  • クラウドのような弾力性と俊敏性を兼ね備えている
  • 他の何からも分離・独立したデータ処理リソースがある
  • データへのアクセスが民主化され、自己管理が可能である
  • 優れた可用性
  • ディザスタ・リカバリのプロトコル

今日のデータパイプラインにはどのような機能が備わっているのでしょうか。

今日のデータパイプラインの特徴

最新のパイプラインは、eコマースビジネスに次のような複数の利点をもたらします：

  • ビジネスインサイトへの容易なアクセス
  • より速やかな意思決定
  • ピークロードに対応する柔軟性と俊敏性

今日のパイプラインが提供する機能は実に多様ですが、ここでは、eコマースビジネスの意思決定を迅速化し、より良い情報を提供するデータパイプラインソリューションに求めるべき最も重要な5つの機能についてお話します。

機能その１. データ処理と分析の両方をリアルタイムで提供

これが1番最初に来るのには理由があります。リアルタイム処理により、ほぼリアルタイムでの可視化と分析が可能になり、つまり、必要な意思決定は最新の情報の下でなされるということです。ということは、パイプラインは、ソースに関係なく、すべてのアプリやツールからデータフローを遅延なく取り込み、データを素早く変換してウェアハウスに格納できなければなりません。

例えば、Integrate.ioのETL ツールや光速のCDC（変更データ取得 ）は、リアルタイムの変更を難なく追加し、リアルタイムデータのストリーミングの中核となるものであり、リアルタイムデータ統合処理はバッチ処理よりも優れています。バッチ処理では、すべての動作を実行するのに数時間から数日かかることがあり、その時にはシステムには数時間から数日分の新しいデータが入っていることになりますが、これは、新しいトレンドや悪意のある行動を発見するのが、すでに手遅れになった後かどうかの分かれ目となります。

機能その２. フォールトトレランス

データパイプラインに障害が発生することは前代未聞のことではなく、それはデータの転送中に起こる可能性があります。データの処理に多くのものがかかっているため、最新のデータパイプラインの信頼性は非常に高く、稼働率はほぼ100%です。これは、ノードやアプリケーション、その他のサービスが処理中に故障した場合、即座にユーザーに通知する分散型のフォールトトレラントアーキテクチャのおかげです。フォールトトレランスは、例えばあるノードに障害が発生した場合、ほとんど介在することなく、別のノードがその場所を引き継ぐことで発揮されます。

機能その３. 自己管理

最新のパイプラインには、相互接続性を備えたツールが使われ、企業は、データパイプラインのメンテナンスを自動化する様々なソリューションを採用し、必要に応じたチームでの対応が可能です。かつてデータパイプラインは時間と労力を必要としましたが、手作業で行うことはデータのボトルネックや複雑性の増大を意味し、管理できるものではありませんでした。レガシー（旧式）パイプラインでは、今日のように多くのバージョンのデータや、データの生成速度に対応できないことがよくありますが、今日のデータパイプラインは、データアクセスを民主化するものであり、データの種類、出所、言語は問いません。それにより企業は、生成したあらゆるデータを、将来およびその瞬間のビジネス上の意思決定に活用することができます。

機能その４. 大量のデータを複数のフォーマットで処理できる

Seed Scientificによると、2020年初頭には全世界で44ゼタバイトのデータが存在すると言われています。一部のデータはすでに構造化されていますが、収集されるビジネスデータの80%は半構造化または非構造化です。つまり今日のパイプラインは、大量のJSON、HTML、XMLデータ（半構造化）とログファイルやセンサー情報などの非構造化データを扱えるようにしなければならないのです。ビッグデータパイプラインの強さと実行可能性は、ほぼリアルタイムでデータの標準化、クリーンアップ、エンリッチメント、フィルタリング、集計ができるかが重要になります。

機能その５. 開発の効率化

パイプラインの開発が効率化されれば、デプロイメントがより簡単になり、必要な時に必要な分だけ、データソースを追加して修正・拡張できます。パイプラインのテストも簡単で、パイプラインをクラウドで構築する場合、既存の環境を模倣してテスト状況をサッと作成することができ、計画したパイプラインを実際にデプロイする前にテスト、修正することができます。

このように、吸収すべき多くの情報がありますので、データパイプラインについてご質問がある場合は、メールでお問い合わせ頂ければ、オプションをご案内いたします。

正しいデータパイプラインの選び方

どのソリューションを選択するかは、最終的には様々な要因に左右されますが、特に「1日に処理するデータ量」は重要です。多くの選択肢がある中で、ビジネスのユースケース、BI、分析、意思決定プロセスについて考えることで、以下のような質問に答えられ、パイプラインの決定の参考になります：

  • どのような種類のデータがあるか
  • どの程度の頻度でデータの抽出、整理、その他の保守を行う必要があるか
  • データの更新やリフレッシュはどの程度の頻度で行うべきか
  • パイプラインを処理し、データを変換するために、どのようなリソースが必要なのか。そのようなリソースはあるのか、また、得ることはできるか
  • データにアクセスするための包括的な目標とは。ワークフローにおいて、現在追跡していないどのようなメトリクスを追跡したいと考えているか

もうひとつ、「データパイプラインを自作できるのか」：もちろんできますが、別々の言語による異なるソースを接続することだけでも大変なのに、それを実現し、正確で持続的に拡張できるパイプラインを構築するのは、、、非常に困難です。おそらく、あまり現実的ではない感じですね。

自身にコーディングの知識がなかったり、社内にそのようなプロジェクトを管理する能力のあるチームがなかったりするかもしれませんが、それはあなただけではありません。多くの企業が、あらかじめ構築されたデータパイプラインを選択しており、このルートには多くの利点があります。自分でコーディングする必要がなく、最初からうまく機能することが分かっていて、必要な柔軟性も備えているという利点がありますが、事前構築されたソリューションを選択する際にも、以下の5つのポイントについて考える必要があります：

  • セットアップは簡単か：自身のビジネスには、ゼロからパイプラインを作成するのに必要なリソースがありますか？それとも、あらかじめ構築されたデータパイプラインにリソースを投入する方が現実的でしょうか？
  • 相互接続性があるか：あなたが検討しているパイプラインは、自身のビジネスのすべてのツールに接続できますか？
  • 信頼性はあるか：あなたが検討しているパイプラインは、ビジネスデータの抽出とクリーニングを中断することなく処理することができますか？重要な意思決定を行うのにこのデータを頼りにしているわけですから、変換や格納の最中にソリューションが故障するようなことがあってはなりません。
  • 時間、労力、費用の節約になるか：パイプラインは、手動でデータを分析する際の頭痛の種を軽減してくれますか？手動で分析するよりも、BIに良い情報をもたらしますか？すでに使っているものよりも低コストで、より大きな効果が得られますか？
  • 必要な機能がすべて備わっているか、必要だと知らなかった機能も備えているか：あなたが検討しているパイプラインソリューションは、追加のAPIやステージング用のデータストレージなど、さらなるソリューションへの投資を必要としますか？それとも、必要なものはすべてパイプラインサービスに含まれていますか？

何が必要で、なぜ必要なのかを知ることは、eコマースビジネスに適したデータパイプラインを選択する上で重要なポイントです。

eコマースビジネスにデータパイプラインが必要な理由

あなたには、回さなければいけないビジネスがあり、その際会計ソフト、在庫管理システム、受注処理ツールに加え、SNSチャンネルやレビューサイトなどで顧客の動向を把握していることでしょう。こういったツールで生成されたすべてのデータを追跡するのは、比較的小規模なビジネスであっても、面倒なことです。ビジネスが真に成功するには、データに基づいた意思決定が唯一の判断材料となり、データパイプラインは、BIとレポート分析の基礎となるものです。すべてのデータを一箇所に集めてアクセスし、他の異種データと対話できるようにフォーマットすることで、データが描くべき全体像を見ることができます。

異なるソースからデータを手動で抽出・結合することは、たとえそれが頻繁でないとしても、コストのかかるエラーを引き起こす可能性があります。データ駆動型の意思決定には、間違いのないデータが必要です。エラーだらけのデータからインサイトを得るくらいなら、インサイトがない方がまだマシです。ビジネスへの投資は、BIへの投資から始まり、ビジネスの現状を把握することで得られる富は、ビジネスを飛躍的に前進させることができます。スケーラビリティは、データパイプラインから始まるのです。

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