目次

主なポイント：

  • ビッグデータアーキテクトは、企業のデータ戦略の計画や管理を担う
  • ビッグデータアーキテクトにとって、ETLはデータをデータウェアハウスソリューションに統合するのに使われる一つのツールである
  • ビジネス上のインサイトをもたらすデータのレポジトリの作成は、データエンジニアやアーキテクトの重要な責務である
  • Integrate.ioには、ETL、ELT、CDなど、ビッグデータアーキテクトのための様々なデータ統合ソリューションがある

ビッグデータのブームにより、あらゆるレベルのデータ専門家に対する需要は飽和状態にあり、アナリスト、DBA（データベース管理者）、データエンジニア、セキュリティコンサルタントなど、雇用主は適切なスキルと経験を持つ人材を渇望しています。こうした専門家の中で最も求められているのは、おそらくビッグデータアーキテクトでしょう。本記事では、ビッグデータアーキテクトの役割と、ビッグデータアーキテクトが使用するさまざまなツールについて見ていきながら、ETL（抽出、変換、格納）、CDC（変更データ取得）、その他のデータ統合および管理ソリューションなど、Integrate.io のプラットフォームで利用可能なさまざまなツールをご紹介します。

ビッグデータアーキテクトとは

例えば建築の世界では、建築家はクライアントとエンジニアの橋渡しをする存在です。クライアントは夢のような家を頭に描いているかもしれませんが、エンジニアは詳細な設計図があって初めて作業を開始することができます。ですので、建築家は、クライアントのスケッチをもとに家の機能的な設計図をつくります。

データアーキテクトの仕事も同じです。データアーキテクトは、データから何を得たいかは分かっていても、それをどのように実現するかは分かっていない企業のステークホルダーに寄り添い、次のような質問を投げかけます：

  • どのようなデータソースがあるのか
  • 誰がそのデータを使うのか
  • いつデータを利用するのか
  • どのようなデータ処理を行うのか
  • どのレポジトリにデータを保存するか

要件が明確になると、アーキテクトは次のような設計図を作成します：

  • データエンティティとその関係
  • 異種システム間のパイプラインを含むデータ処理モデル
  • ビジネスニーズに応じてデータを処理するために必要なコンポーネント

ビッグデータアーキテクトは、関連するデータアーキテクトと同じように仕事をしますが、より複雑な問題に直面することがあります。単にデータ量が増えたというだけではなく、ビッグデータアーキテクトは、以下のような要件を考慮したデータ戦略を立てなければいけません：

  • 非構造化データを大規模に扱う
  • 分散ファイルシステムから迅速に結果を得る
  • 革新的なデータレポジトリ構造で作業する
  • データ品質を維持し、データ沼を排除する

これは並外れた挑戦ですが、強力なデータモデリングとデータサイエンスのスキル、そして適切なツールがあれば、より簡単に行えるようになるでしょう。データアーキテクトは、Oracle、Hadoop、Azureなどのツールを使ってデータ戦略を管理し、複雑なデータセットを管理する長年の経験を持っていることが多く、データサイエンスやコンピュータサイエンスの学士号など、ハイレベルな学位や認定資格を持っている場合もあります。Integrate.ioの専門家チームには、豊富な経験を持ち、データアーキテクトをサポートするための数多くのリソースが備わっています。詳しくはこちらからお問い合わせください。

ビッグデータアーキテクトにとってETLが重要な理由

ビッグデータアーキテクトにとって、ETL（抽出、変換、格納）はデータ管理の基礎となるツールであり、1970年代に初めて登場したETLのプロセスには、以下に示す重要なステップが３つあります：

  • 抽出： ETLプロセスは、本番データベースやクラウドサービスなどの異種ソースからデータを取り込みます。
  • 変換：例えばETLはリレーショナルデータベースのテーブルを別のテーブル構造に変換するというように、データは変換プロセスを通過します。
  • 格納：データが標準化された形式になると、ETLプロセスはそれをデータウェアハウスなどのターゲットレポジトリに格納します。

データアーキテクトは、Integrate.ioのようなクラウドベースの高度な ETL プラットフォームを利用できるようになり、さまざまな方法でデータを移動させることができるようになりましたが、ビッグデータアーキテクトにとって、ETLは数あるツールの一つに過ぎません。

ビッグデータアーキテクトのETL活用法

ビッグデータと聞いて、多くの人が思い浮かべるのは、データレイクに非構造化データを投入するELT（抽出、格納、変換）ではないでしょうか。ELTはある状況下では非常に有効ですが、ビッグデータアーキテクトにとっては、ETLが正しい選択肢となるユースケースがいくつかあります。

データパイプライン

データ戦略は、しばしば単純な問題に戻ります。AからBへデータを取得する最も効率的な方法は何かといったら、通常はETLのバリエーションです。データを抽出し、統合プロセスを経て、目的地に届けるのです。

最新のクラウドベースのETLソリューションでは、アーキテクトは完全に自動化されたパイプラインを構築することができます。このパイプラインは、データを変換するステージングデータベースを経由して、ソースからデスティネーションにデータをプッシュします。

クラウドベースのETLのもう一つの利点は、多くの場合、統合ライブラリが付属されていることです。例えば、Integrate.ioには予め統合されている機能が100以上あり、常に追加され続けています。つまり、ビッグデータアーキテクトは、手作業でコーディングされた統合機能の開発とテストにリソースを割く必要がなく、その代わりに、ETLソリューションによりサポートされているすべてのサービスへの自動接続に信頼を置けるのです。


データレイクハウス

ビッグデータアーキテクトがETLを使用する際の欠点として、構造化されたデータしかサポートしないことが挙げられます。多くのデータエンジニアは、データレイクのような非構造化レポジトリで作業するため、一部のアーキテクトは、オンデマンドの変換スキーマを使用した ELT (抽出、格納、変換) に依存しています。Integrate.ioには、ETLとELTの両方のソリューションと、リアルタイムのCDC（変更データ取得）があり、さまざまなデータ形式に理想的なソリューションを提供します。

しかし、データレイクにも欠点がないわけではありません。クエリでは処理にオーバーヘッドが発生しますし、一部のデータレイクプラットフォームは実質的に読み取り専用となります。この2つの構造間の妥協点の1つが、データレイクハウスであり、データレイクの上に構築されたデータウェアハウスです。

このアプローチの利点は、高速なELTプロセスを使用してレイクにデータを投入し、その後、クレンジングして統合したデータを個々のデータウェアハウスに充填することができることです。ETLプロセスでは、レイクから直接データを抽出し、必要なスキーマを適用して、データウェアハウスに格納します。Integrate.ioのデータレイクハウスに関する詳細な情報はこちらをご覧ください。


ストリーミング分析

ビジネスデータ分析ソリューションは現在670億ドル以上の規模であり、こういったインサイトが企業のリーダーにとっていかに重要であるかを示しています。データアーキテクチャの観点からは、ビジネスに不可欠なデータをすべて集中管理する必要がありますが、それをできるだけ速やかにかつ効率的に行う必要があります。

そこでクラウド ETLサービスの出番です。プラットフォームベースのETLソリューションは、ソースデータベースとターゲットレポジトリの間でメッセージングサービスとして働き、データのプッシュ公開を効率よく行うことができます。例えば、管理者がERP上で注文を作成すると、その注文データは直ちにデータパイプラインに入り、データレポジトリに格納されます。そしてそこから先は、ビジネスユーザーが適切なBIツールにアクセスできるようにすればよいのです。

クラウドセキュリティ

ビッグデータのセキュリティ市場は、現在164億ドル規模であり、2027年には438億2000万ドル規模に拡大するとのビジネス予測がなされています。データセキュリティは、真の意味でオンプレミスのネットワークがほとんど残っていない時代には、さらに困難なものとなっており、大抵の企業は、クラウドベースか、より一般的にはクラウドとオンプレミスのコンポーネントを組み合わせたハイブリッドスタックを採用しています。

クラウドETLは、データを転送する際に、それがどこから来たものであっても、追加のセキュリティレイヤーを追加します。送信元のデータソースは、ETLプラットフォームと1対1で接続されており、この接続はモジュール化されているため、1つのソースに問題が発生しても他のソースに影響を与えることはありません。そしてETLプラットフォーム自体もデータレポジトリと1対1の関係を持っています。

メタデータとマスターデータの管理

非構造化データに構造データを適用するのは、おそらくビッグデータアーキテクトにとって最大の課題でしょう。あらゆる企業のデータで埋め尽くされたレポジトリに、どのようにオーダーを与えればよいのでしょうか？

メタデータとマスターデータに答えがあります。優れたアーキテクトは、強力なメタデータポリシーをデザインし、これによって企業全体に一貫性が生まれ、カタログや検索がしやすくなります。マスターデータ管理も重要な戦略であり、これによって、顧客や製品などのデータエンティティに対してSVOT（唯一の真実）を作成することができます。そして、SVOTを使用して、レイクの内容を検証することができるのです。

Integrate.io：ビッグデータアーキテクトのETLソリューション 

Integrate.ioは、ビッグデータアーキテクトに最適な様々な機能を備えた、新しいクラウドベースのエンタープライズデータ統合プラットフォームで、ETL、ELT、超高速CDC、リバースETLを直感的なインターフェースで利用可能です。コード不要の環境で、データ管理チームが新しいデータパイプラインを簡単に作成できるようになり、さらに、ビジネスにとって重要なアプリケーションやSaaSからインサイトをより速やかに得て、それらをビッグデータアーキテクチャに簡単に組み入れることができます。このプラットフォームは、すぐに使える多数の予め構築された接続に加え、インテリジェントなAPIの作成と管理により、データパイプラインを実質無限にすることが可能です。SQLデータベース、Amazon AWS S3バケット、Microsoftアプリケーションデータ、およびビジネスSaaSのすべてのインサイトを、市場で最も革新的なETLツールの1つを使って一つにまとめませんか？

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