データ フローとは

データ フローとは、ソース、変換、転送先を含め、データがシステム内でどのように移動するかを指します。データ フローを明確に理解することは、データを管理しビジネス目標をサポートするうえで、鍵となります。

データ フローの主なコンポーネントは、次のとおりです:
 

• データ ソース。データ ソースは、データを生成するシステムやアプリケーションです。データベース、IoT デバイス、トランザクション システムなどがその例です。
  
  
• データの転送先。データを消費するシステムやアプリケーションです。レポート ツール、顧客関係管理 (CRM) システム、機械学習モデルなどがその例です。
  
  
• データ変換。このプロセスでは、転送先との互換性を持たせる、分析にさらに役立つようにするなどの目的で、データの形式や構造を変更します。これにはデータのクリーンアップ、集約、エンコードが含まれる場合があります。
  
  
• データ フロー パス: データがコンポーネント間を移動する際に使用される、具体的なルートです。データ フロー パスにより、データが適切な場所に適切なタイミングで確実に到達するようにできます。

データ フローを視覚化する一般的な方法は、データ フロー ダイアグラム (DFD) です。DFD は、異なるコンポーネント間のデータの動きを示し、複雑なシステムを理解しやすくします。データ フローを DFD でマッピングすることで、ボトルネック、非効率性、改善の機会を特定しやすくなります。

データ フローにより、データ レイクハウスのような最新のハイブリッド アーキテクチャの使用が可能になります。データ レイクハウスは、データ レイクとデータ ウェアハウスの利点を組み合わせ、構造化データと非構造化データの両方を管理するための、統一されたスケーラブルなシステムを作ります。

データ レイクハウスとは何かを理解するうえで、まずはその前身であるデータ レイクとデータ ウェアハウスについて確認しておきましょう。従来のデータ ウェアハウスは、データベースや財務レポートのような構造化データ、つまり行と列で整理されたデータを保存するように設計されています。データ ウェアハウスはビジネス インテリジェンスや分析をサポートするのに優れていますが、動画、画像、ログなどの生の非構造化データを扱うための柔軟性は備わっていません。一方、データ レイクは、非構造化データを元の形式で保管できるため、ビッグ データや機械学習の用途に最適です。しかし、組み込みの構造がないため、データのクエリや分析がより困難になる場合があります。

データ レイクハウスは、データ レイクのスケーラブルで柔軟なストレージと、データ ウェアハウスの構造化されたクエリおよび分析機能を組み合わせることで、このギャップを埋めます。このアーキテクチャにより、すべてのデータ操作が 1 つの環境内で可能になります。

データ フローは次のプロセスをサポートし、データ レイクハウスがスムーズに機能するうえで重要な役割を果たします:
 

• データ インジェスト。IoT デバイス、トランザクション システム、外部 API など、さまざまなソースからの生データが、データ レイクハウスに通常そのままの形式で供給されます。すべての関連情報が遅延なくキャプチャされるように、このステップではデータ フローが途切れないことが重要です。
  
  
• データ変換。インジェストされたデータは、分析に適した形にするためにクリーニング、構造化、強化されます。データ フロー パスは、データが効率的かつ正確に処理されるように、このような変換をサポートします。
  
  
• データ消費。変換されたデータは、ビジネス インテリジェンス プラットフォーム、AI 搭載の分析ツール、可視化ダッシュボードなどに配信されます。これらのシステムが実用的な分析情報をリアルタイムで提供するには、継続的なデータ フローが欠かせません。
  
  

データ フロー管理をデータ レイクハウスに統合することで、組織は運用をスケーリングし、変化するデータ要件に適応して、ボトルネックや非効率性を省き、データの潜在能力を最大限に引き出すことができます。これがなければ、システムは遅延、不完全なデータ セット、分析の精度低下のリスクを抱え、意思決定やイノベーションの妨げとなる可能性があります。