Snowflake のデータリネージについて押さえておくこと

Snowflake のデータリネージツールで、システム内でのデータの移動と変換の追跡ができるようになります。また Snowflake の自動化された列レベルの追跡や Snowsight での可視化ツール、クエリ可能なシステムビューにより、データガバナンスやコンプライアンス、分析がシンプルになります。

そこで、本記事では以下を押さえていきます：

• 重要な理由：監査のスピードアップ（６０％アップ）、レポートの効率化（４０％アップ）、データ品質の向上。
• 機能：
  
  • 列レベルのリネージ：データの起源と変換を辿る。
  • Snowsight の視覚化：データフローを理解するためのインタラクティブな図。
  • システムビュー：カスタム分析要用のリネージデータへのプログラムによるアクセス。
• セットアップのヒント：正確で安全なリネージ追跡を確実に行うには、ロール、権限、クエリタグ、スケジュールされたタスクを使う。
• 高度なユースケース：dbt や Collibra などのツールと統合し、機械学習パイプラインでリネージ追跡を適用する。

Snowflake のツールで、コンプライアンスの確保や意思決定の改善は実現され、複雑なデータ環境は管理しやすくなります。

Snowflake のデータリネージ機能

Snowflake は、データリネージの効果的な管理のためにデザインされたツールによって追跡機能を拡張します。そしてこのツールは、３つの主要分野を中心に’構成されています：

列レベルのリネージと依存関係

Snowflake の SQL クエリ分析では、ソースからターゲットへのデータの流れと変換方法が自動特定されることにより、チームは以下ようなことが可能になります：

• データの起源の追跡
• 変更の影響の評価
• データ品質に関する懸念の対処
• コンプライアンス要件への対応

「Snowflake のデータリネージ機能により、ステークホルダーはインパクト分析、データ起源の追跡、複雑なデータランドスケープのナビゲーションしやすくなります。」

Snowsight でのデータリネージの視覚化

Snowsight で、視覚化ツールによって Snowflake データウェアハウスの自動リネージ追跡が強化されることから、データ関係がわかりやすくなります。
主な機能には以下が挙げられます：

システムビューを使ったリネージデータのクエリ

Snowflake には、リネージデータにプログラムでアクセスするためのシステムビューがあるので、データ関係の詳細な分析やカスタムレポートができるようになります。便利なシステムビューをには次のようなものがあります：

ACCOUNT_USAGE.ACCESS_HISTORY
ACCOUNT_USAGE.COPY_HISTORY
INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_DEPENDENCIES

例えば、データエンジニアは次のようなクエリを使ってリネージの関係を分析することができます：

SELECT referencing_object_name, query_text
  FROM OBJECT_DEPENDENCIES
  JOIN ACCESS_HISTORY ON object_name
  WHERE referenced_object = 'SOURCE_TABLE'

このようなツールで、データチームは複雑なデータ環境の効率的な管理に必要なインサイトを得られます。

Snowflake でのデータリネージの設定

Snowflake に内蔵されたリネージツールはデータの効率的な追跡ができますが、それには適切な設定が鍵となります。そこで、アクセスの管理、変換の監視、正確性の確保という３つの領域に焦点を当てましょう。

役割と権限の設定

安全で信頼性の高い監査のために、ACCOUNT_USAGE ビューに合わせてロールを設定します。例えば以下のようになります：

CREATE ROLE lineage_analyst;
  GRANT USAGE ON SCHEMA ACCOUNT_USAGE TO ROLE lineage_analyst;
  GRANT SELECT ON ALL VIEWS IN SCHEMA ACCOUNT_USAGE TO ROLE lineage_analyst;

列マスキング ポリシーを使って、リネージの透明性を保ちながら機密データを保護しましょう。

ETL/ELT プロセスにおけるリネージの追跡

SYSTEM$SET_QUERY_TAG を使って、ETL 操作にタグを付け、変換をデータソースに接続します。ここでは、さまざまなステージでどのようにリネージ追跡を適用できるかを見てみましょう：

スケジュールされたタスクを使ってリネージを自動更新にすることもできます：

CREATE TASK update_lineage_metadata
  WAREHOUSE = compute_wh
  SCHEDULE = '60 MINUTE'
  AS
  CALL update_lineage_proc();

リネージの正確さを維持する

Snowflake のバージョニングを活用してスキーマの変更の追跡や、リネージの定期的な検証を行いましょう。複雑な変換については、メタデータテーブルに詳細を記録して、ロジックを明確にドキュメント化しましょう。定期的な監査を行うことで、環境の進化に合わせてリネージデータの一貫性と信頼性が保たれます。

Snowflake のデータリネージ の高度なテクニック

より複雑なセットアップのために、以下のような高度な戦略で Snowflake に内蔵されたリネージ機能を拡張することができます：

外部リネージツールの使用

Snowflake に元から備わっているリネージ機能は強力ですが、特に複雑な環境では、サードパーティのツールによって機能を追加することができます。例えば、Collibra の データリネージツールには、プラットフォーム間の詳細な可視性があり、Snowflake と組み合わせると、ソースシステムから変換を経て BI（ビジネスインテリジェンス）ツールへのデータフローがマッピングされます。

「Snowflake の高度なデータリネージは、データ移動の追跡だけではなく、組織全体の信頼やコンプライアンス、意思決定を強化する総合的なデータストーリーの作成になります。」

リネージ追跡の自動化

自動化により、手動タスクが削減されて複雑なデータパイプラインに対応できるため、リネージ追跡のレベルが上がります。その顕著な例として、変換プロセス中にリネージの詳細の自動生成や更新が行われる、dbt と Snowflake との統合が挙げられます。

自動追跡を使っている組織では、コンプライアンスのレポート作成がより速くなったり、データの発見がしやすくなるなどの報告がよくあることから、業務の拡張に不可欠な要素となっています。

機械学習パイプラインでのリネージ

機械学習ワークフローは、その反復的かつ実験的な性質から、独自の課題が発生します。例えば Python 向けの Snowpark は、Snowflake 内で直接機能エンジニアリングとモデルトレーニングを有効にすることでこの問題に対処することから、機械学習のライフサイクルの全段階で明確なリネージが保証されます。

機械学習リネージ追跡の主な手順は以下のようになります：

• 機能エンジニアリング：バージョン管理を備えた Snowpark を使って変更を追跡する。
• モデルトレーニング：MLflow などのツールを活用して実験をドキュメント化する。
• デプロイ：Snowflake のタイム トラベル機能を使ってデータセットのバージョンを管理する。

このようなツールと機能により、Snowflake は生データからモデルのデプロイまでのトレーサビリティを確保し、MLワークフローの再現性とコンプライアンスに対応します。

Snowflake のデータリネージの課題への対応

Snowflake でのデータリネージの管理には、独自の課題が伴います。ここでは、最も一般的な問題への組織の効果的な対策を見ていきましょう。

履歴データの管理

階層型のストレージシステムで、過去のリネージデータを効率的に管理することができます。最近のデータは Snowflake の Standard ストレージに保管し、古いデータは Time Travel または外部ソリューションを使ってアーカイブしましょう。

この戦略は、最大９０日間の履歴データを自動的に保持する Snowflake のタイムトラベル機能と相性が良いです。

スキーマ変更の処理

スキーマの変更は、きちんと管理されなければ、リネージ追跡が中断してしまう可能性があります。例えばある金融サービス企業は、スキーマの変更が発生すればリネージメタデータが自動更新されるようにすることで、この問題に対処しました。そしてこれにより、手作業によるエラーが７５％下がりました。

Snowflake の ALTER SESSION SET CHANGE_TRACKING = TRUE を使って、スキーマの変更を自動追跡することができます。更新を行う前に、データリネージの正確さを維持するのに影響分析を実行しましょう。

パフォーマンスと詳細のバランス

リネージデータが大きくなるにつれ、パフォーマンスと詳細の両方を維持するのが大変になるかもしれません。これに対処するには、マテリアライズドビューや時間ベースのパーティショニング、クエリキャッシングなどの戦略を用いて、リネージクエリを最適化しましょう。また、ACCESS_HISTORY などの Snowflake システムビューを活用することで、クエリの効率が上がります。

以下は、主なパフォーマンスのヒントです：

• マテリアライズドビュー：頻繁に使われるリネージクエリを事前に計算する。
• パーティショニング：より速やかなアクセスに向けて、リネージデータを時間間隔で整理する。
• キャッシュ：繰り返しクエリに Snowflake に内蔵されたキャッシュを活用する。

このような方法で、リネージの追跡を詳細かつ効率的に維持することができます。

まとめ：Snowflake による効果的なデータリネージ

Snowflake がデータ系統で傑出している理由

Snowflake で、自動化された機能によりリネージ追跡がシンプルになり、全体的なパフォーマンスが上がります。そして際立った利点の１つに、旧システムと比べて管理オーバーヘッドが６０%削減されるという点があります。

例えば、ある小売企業では、Snowflake のリネージツールを使うことで、データチームの生産性が３０%上がり、データ関連のインサイトに必要な時間が半分に短縮されました。

データチームが次に取るべきステップ

データ共有の成果の最大化には、データチームは、前述のように Collibra などのエンタープライズデータカタログの統合に重点を置くべきです。ちなみに、最新のデータニーズに対応するためにロールベースのアクセスと自動タグ付けを導入した企業では、規制当局への報告にかかる時間が３５%減少したと報告されています。

さらに、ETL 追跡手法を採りいれたチームでは、データディスカバリの効率が５０%上がっています。また、Snowsight の視覚化と自動システム ビュー追跡を組み合わせることで、リネージワークフローはさらに効率化されます。