5つのデータ処理タイプについて

ビジネス環境が進化し続ける中、65％の企業がビッグデータを取り入れないと無関係になってしまうと答えています。しかし、あらゆるデータを自組織の利益のために活用する前に、まず収集した構造化データと非構造化データの両方を処理する必要があります。

2023年のデータ処理で最もシンプルでよく知られているのは、やはりデータの可視化ですが、データと対話するためにいくつかの異なるデータ処理方法が一般的に使用されています。

ここでは、さまざまな種類のデータ処理について知っておくべき重要な事柄を説明します：

• データ処理の方法によって、クエリの応答時間やアウトプットの信頼性が決まります。
• データ処理とデータ処理システムは違います。
• トランザクション処理と分散処理は、企業で一般的に使用される5種類のデータ処理のうちの1つです。
• 異なるタイプのデータ処理には長所と短所があり、ビジネスのユースケースに応じて検討する必要があります。

本記事では、5種類のデータ処理と、可用性、原子性、並行性などの違いについて詳しく説明します。

目次

1. データ処理の種類はなぜ違うのか？
2. トランザクション処理
3. 分散処理
4. リアルタイム処理
5. バッチ処理
6. マルチプロセシング
7. データ処理に必要なデータを準備する

データ処理の種類はなぜ違うのか。

使用するデータ処理の方法によって、クエリに対する応答時間や出力の信頼性が決まります。したがって、データ処理の手法は慎重に選択する必要があります。例えば、証券取引所のポータルサイトのように可用性が重要な場面では、トランザクション処理を優先すべきです。

データ処理とデータ処理システムの違いに注意することが重要です。データ処理とは、データが有用な情報に変換されるためのルールのことである。データ処理システムとは、特定の種類のデータ処理に最適化されたアプリケーションのことです。例えば、タイムシェアリングシステムは、タイムシェアリング処理を最適に実行するように設計されています。それを使ってバッチ処理を実行することも可能です。しかし、その仕事に対してあまりうまくスケールしないでしょう。

その意味で、ニーズに合ったデータ処理タイプを選択する際には、適切なシステムを選択する必要があります。

どのようなデータ処理タイプを選択するにしても、あなたの業界や地域における最近のデータガバナンスの枠組みが、データ処理の方法を制限していることに注意する必要があります。例えば、GDPRやCCPAのような法律は、電子データ処理に影響を与えるでしょう。

以下に、最も一般的なデータ処理の種類とその応用について説明します。

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トランザクション処理

トランザクション処理とは、記録や保存が必要なイベントや取引といった「トランザクション」を処理するタイプのデータ処理である。一般的には、売上や購入などの活動をデータベースに記録することが含まれます。

トランザクション処理は、ミッションクリティカルな状況で展開されます。例えば、前述した証券取引所のトランザクション処理など、障害が発生すると業務に悪影響を及ぼすような状況です。トランザクション処理では、可用性が最も重要な要素である。可用性は、以下のような要素に影響されます：

• ハードウェア：トランザクション処理システムには、部分的な故障を許容するハードウェアの冗長性を持たせる必要があります。冗長化されたコンポーネントが自動で引き継ぎを行い、コンピュータ・システムを稼働させ続けるからです。
• ソフトウェア：トランザクション処理システムのソフトウェアは、障害から迅速に回復する必要があります。一般的に、トランザクション処理システムは、これを実現するためにトランザクションの抽象化を使用します。簡単に言えば、障害が発生した場合、コミットされていないトランザクションは中止される。これにより、処理装置のようなシステムを迅速にリブートすることができる。

分散処理

分散処理とは、ネットワークを介して接続された複数のコンピュータで処理を分割して行うコンピューティングプロセスのことです。分散処理の目的は、1台のマシンで実現できるよりも高速で信頼性の高いサービスを提供することです。

データセットが大きすぎて1台のマシンに収まらないことは非常によくあることです。分散データ処理では、このような大きなデータセットを分解し、複数のマシンやサーバーに分散して保存することで、データ管理を向上させます。Hadoop Distributed File System (HDFS)の上に乗っている。分散型データ処理システムは、高い耐障害性を持っています。ネットワーク内の1台のサーバーに障害が発生しても、利用可能な他のサーバーにデータ処理タスクを再割り当てすることができ、それほど時間のかかる作業ではありません。

また、分散処理によってコストを削減することもできます。あなたのような企業は、もうCPUを搭載した高価なメインフレームコンピュータを構築し、その維持やメンテナンスに投資する必要はないのです。

ストリーム処理とバッチ処理は、分散処理の一般的な例で、どちらも後述します。

リアルタイム処理

リアルタイム処理とは、データが生成または受信されるとすぐに計算する処理のことです。分散処理の一種で、入力されたデータストリームをリアルタイムで取り込んで分析し、分析によって得られた知見に基づいて迅速に行動することができます。

リアルタイム処理は、トランザクション処理と同様に、リアルタイムで出力が期待できる状況で使用します。しかし、この2つは、データ損失の処理方法が異なります。リアルタイム処理では、入力されたデータを可能な限り迅速に計算します。入力データにエラーが発生しても、そのエラーは無視され、次の入力データの塊に移行します。GPS追跡アプリケーションは、リアルタイム・データ処理の最も一般的な例である。

これと対照的なのがトランザクション処理です。トランザクション処理は、システム障害などのエラーが発生した場合、進行中の処理を中断して再初期化します。近似値で十分な場合は、トランザクション処理よりもリアルタイム処理の方が良いかもしれません。

データ分析の世界では、ストリーム処理はリアルタイムデータ処理の一般的なアプリケーションです。Apache Stormによって初めて一般化されたストリーム処理は、入ってきたデータを分析する。IoTセンサーからのデータや、消費者の行動をリアルタイムで追跡するようなイメージです。Google BigQueryとSnowflakeは、リアルタイム処理を採用したクラウドデータプラットフォームの一例です。そして、人工知能や機械学習を使用するビジネスインテリジェンスツールでデータを実行し、意思決定に影響を与える価値ある洞察を生み出すことができます。

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バッチ処理

バッチ処理とは、その名の通り、一定期間蓄積されたデータの塊をまとめて、あるいは一括して分析することです。バッチ処理は、ビジネスオーナーやデータサイエンティストが、詳細な洞察を得るために大量のデータを分析する必要がある場合に必要となります。例えば、売上高は通常バッチ処理され、企業はチャート、グラフ、レポートなどのデータ可視化機能を使用して、データから価値を引き出すことができます。大量のデータを処理するため、システムの処理に時間がかかります。データをバッチ処理することで、計算機リソースを節約することができます。

スピードよりも正確さが重要な場合は、リアルタイム処理よりもバッチ処理の方が良いかもしれません。さらに、バッチ処理の効率は、スループットで測ることができます。スループットとは、単位時間当たりに処理されるデータ量のことです。

マルチプロセシング

マルチプロセシングとは、2つ以上のプロセッサが同じデータセットに対して処理を行うデータ処理の方法です。分散処理と全く同じように聞こえるかもしれませんが、違いがあります。マルチプロセッシングでは、異なるプロセッサーが同じシステム内に存在します。したがって、同じ地理的な場所に存在することになります。もしコンポーネントに障害が発生した場合、システムの速度を低下させる可能性があります。

一方、分散処理では、互いに独立したサーバーを使用し、異なる地理的な場所に存在することができます。今日、ほとんどすべてのシステムがデータを並列処理する機能を備えているため、ほとんどすべてのデータ処理システムがマルチプロセシングを使用しています。

この記事の文脈では、マルチプロセシングは、オンプレミスのデータ処理システムを持つことと見なすことができます。一般的に、非常に機密性の高い情報を扱う企業では、分散処理ではなく、オンプレミス型のデータ処理を選択することがあります（例えば、製薬会社や石油・ガス採掘産業の企業など）。

この種のデータ処理の最も明白な欠点は、コストです。社内にサーバーを構築し、維持するのは非常に高価です。

データ処理に必要なデータを準備する

データを処理し分析する前に、データを準備する必要があります。この目標を達成する最善の方法の1つは、データを抽出、変換し、処理するためにサポートされているターゲット宛先にロードするETLツールを使用することです。最適なETLツールは、データの準備を自動化し、データ処理サイクルを合理化します。

ETLプロセスの仕組みは次のとおりです：

• 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、顧客関係管理（CRM）システム、SaaSツールなどのデータソースからデータを抽出し、ステージングエリア内に配置します。
• データを分析用に読みやすい形式に変換し、データの検証やクレンジングなどのタスクを実行します。
• サポートされているターゲットシステムにデータをロードします。

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