目次
  • ボリューム： データの大きさに圧倒されるかもしれない。
  • バラエティ：データはさまざまな形式やファイルフォーマットで提供されるため、統合が難しくなる。
  • 速度：データはリアルタイムで非常に速く届くことがあり、それによって常に処理が必要になる。
  • 可変性：データの意味が頻繁に変わったり、データに重大な欠陥や誤りがある場合がある。

複数のソースからデータを取得する方法について知っておくべきこと５点：

  1. ETLは、複数のソースからデータを取得するための主要な方法である。
  2. 他には、データ統合の方法として、ELT、リバースETL、CDCなどがある。
  3. ビジネスの他の分野に集中できるように、このようなデータ統合方法を自動化するプラットフォームを選択すべき。
  4. データガバナンス、スケーラビリティ、データ統合など、データ統合の課題がある。
  5. 複数のソースからデータを取得する際に発生する問題には、データの重複や変換ルールなどがある。

最近では、組織はかつてないほど多くのデータを手にしており、さまざまなソースから信じられないほどの数のデータセットを集めています。

このことは、データの複雑さの対処に苦労しているEC小売業者などのビジネスにとって、パラドックスとなります。情報が氾濫する中（しかも毎日）、複数のソースから効率的にデータを取得し、その中に含まれる隠れたインサイトを引き出すにはどうすればいいのでしょうか。

  1. ビッグデータとは
  2. ETLとは
  3. 複数ソースのデータを統合する方法
  4. データサイエンスのプロジェクトにおける複数のデータソースの使用
  5. 複数のソースからのデータを統合する際に考慮すべきこと
  6. 複数のソースからのデータを利用する際の課題
  7. データ結合の問題点
  8. Integrate.io で複数のソースからデータを取得する方法

Integrate.io は、リバース ETL や CDC などのデータ統合手法も行う新しい ETL プラットフォームで、複数のソースからシームレスにデータを取得することができます。Integrate.io の「専門用語を使わない環境とノーコードのアウトオブボックスコネクタにより、これまで複雑だったデータ統合プロセスを簡素化する」という理念のもと、データエンジニアリングやプログラミングの経験がなくても、ソースからデータを取得することができるようになりました。ぜひ今すぐ１４日間のデモをご予約ください。

ビッグデータとは

ビッグデータとは、その名の通り、標準的な BI （ビジネスインテリジェンス）や分析ツールの能力を超える、極めて大規模かつ複雑なデータセットを使用することを指します。

この定義が示すように、ビッグデータには、以下のように従来のデータ分析手法とは異なる特質がいくつかあります：

ビッグデータへを扱うのは、現代の BI および分析ワークフローにとって最大の課題の１つですが、ETL（およびその他のデータ統合手法）を正しく導入すれば、複数のソースからデータを取得し、eコマースのメトリクスなど、より優れたインサイトを生成して、データに基づくよりスマートな意思決定を行うことができます。

ETL とは

ETL（抽出、変換、格納）によって、複数のソースからデータを取得して、セルフサービスのクエリやデータ分析に使用できる単一の場所に集めることができます。ETL は、その名が示すように３つのサブプロセスから構成されています：

  • 抽出：データはまず、ソースとなる場所から抽出されます。そのソースは、ファイル、Webサイト、ソフトウェアアプリケーション、EC小売業者が使うリレーショナルおよび非リレーショナルデータベースですが、その限りではありません。
  • 変換：抽出されたデータは、目的に合うように変換されます。ETLのワークフローによりますが、変換段階は以下のようなものになります：

    • データ型、行、列、およびフィールドの追加または削除
    • 重複したデータ、古いデータ、不要なデータの削除
    • 複数のデータソースの結合
    • あるフォーマットのデータの別のフォーマットへの変換（例：日付/時間フォーマット、帝国/メートル単位など）

  • 格納：最後に、変換されたデータはターゲットとなる場所に格納されます。場所は通常、データウェアハウス、リアルタイムのBI、分析、レポーティングを目的とした専用システム、またはデータレイクになりますす。

ウェアハウスやレイクにデータを格納した後、そのデータを BI ツールから実行し、アクセスの可視化、データモデル、機械学習モデル、その他のデータ分析およびデータ管理ツールを作成することができます。

複数のソースからデータを統合する方法

複数のソースからのデータの統合は、熟考と計画を必要とする、以下のような複雑なプロセスです：

ステップ１：使用するソースの決定

最初のステップは、どのデータを統合したいかの特定です。これは例えば、ECビジネスで商品を購入する顧客に関するインテリジェンスを生成することができるように CRM（顧客関係管理）システムからのデータを統合したい場合など、目標や使用例によっては、案外難しい問題かもしれません。。

ステップ２：データ統合方法の選択

データ統合に ETL を使用するか、別の方法を使用するかは、ニーズによって異なります：

  • ELT（抽出、格納、変換）は、ECデータベースなどのソースからデータを抽出し、データウェアハウスに直接格納し、そのデータを分析用に正しいフォーマットに変換することです。このように、ELT は ETL の「格納」と「変換」のステージが変わっています。
  • リバース ETL は、目的地ではなくデータウェアハウスをデータのソースとして使います。このプロセスでは、データウェアハウスからデータを抽出し、そのデータを変換して、リレーショナルデータベースやEC小売業者が使うSaaSツールなどの運用システムに格納します。
  • CDC（変更データキャプチャ）は、２つ以上のシステムのデータを同期させ、そのシステムに対する将来の変更をリアルタイムで追跡できるようにするプロセスです。

Integrate.io のようなプラットフォームは、このようなデータ統合方法をすべて実行するので、データプロジェクトの要件に応じて、最も効果的な方法を選ぶことができます。

おすすめ記事：What is a Data Warehouse, and Why Are They Important?（データウェアハウスとは何か、重要な理由）

ステップ３：抽出サイズの見積もり

データ統合の際に、どれくらいのデータ量が必要になるのか、見積もりを出しましょう。非常に大規模なビッグデータワークロードは、ITリソースに負担をかけないように実行頻度を減らす必要があり、複数のソースからデータを取得する方法について、異なる技術的アプローチが必要になる場合もあります。

ステップ４：データソースへの接続

各データソースには、データ統合プロセスを助ける独自の API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）またはコネクタがある場合がありますが、特定のデータソースに簡単に接続できない場合は、カスタム統合を構築する必要があるかもしれません。

データサイエンス・プロジェクトにおける複数のデータソースの使用

データサイエンスは、企業が強力な洞察力を得て、より良い意思決定を行うための大きな可能性をもたらしますが、それに伴い、以下のような複数のデータソースの効率的な管理という課題も生じます：

  • データベース
  • ストリーミングサービス
  • API
  • データウェアハウス

さらに、さらに！内部プロセスを最適化しながら効率を最大化できるように
、このようなデータ ソースを組み合わせることで、顧客、運用、および競争上の優位性を総合的に把握する機会が得られます。

データサイエンスにおいて複数のデータソースを利用することは、現代のデータサイエンスプロセスの重要な側面であり、そうすることで、１つのソースに依存するだけでは不可能な、豊富な情報と洞察を得ることができます。さまざまなソースに接続する前に、ワークロードを正確に見積もり、最大の効果を得るためにどの API またはコネクタを採用する必要があるかを前もって計画することが不可欠です； 失敗すると、プロジェクトの結果が非効率になる可能性がありますからね。しかし、正しく行われた場合、複数のデータ入力を使用することで、より充実した結果につながる新しい可能性が開かれ、メリットが大幅に拡大されます。成功というのは主に、事前の適切な戦略の確立にかかっています。正しい戦略とアプローチがあれば、すべてが変わるのです！

Integrate.io は、複数のデータソースに接続し、カスタムビルドの ETL（抽出、変換、格納）プロセスをわずか数分で作成できるできるようにすることで、このプロセスのお手伝いができます。それによって、統合プロセスが効率化され、エラーは最小限に抑えられ、手作業に費やす時間は短縮されます。これはデータ統合プロジェクトをコントロールして、求めている結果を得るための簡単な方法であり、複数のデータソースを統合する複雑さに負けて、目標達成を阻まれることはありません。ぜひ今すぐ１４日間のデモをご予約ください。

複数のソースからのデータを統合する際に考慮すべきこと

選択するデータ統合の方法にもよりますが、複数のソースからデータを取得する方法を考える際に、考慮すべき点をいくつか挙げます：

ステップ１：データクレンジング

データクレンジングでは、古い情報、不正確な情報、重複した情報、古い情報を削除し、エラーや誤字を検出および修正します。

ステップ２：データ照合

データ照合とは、同じエンティティを参照する異なるデータレコードを特定、統合および標準化することです。

ステップ３：データの要約

データの要約は、既存のレコードに対して操作を行うことで、新しいデータレコードを作成します。例えば、EC会社の前期の総売上高を算出するために、異なる地域の売上高を合計するようなステップが挙げられます。

ステップ４：データフィルタリング

データフィルタリングは、大きなデータセットから特定の行、列、フィールドのみを選択することで、無関係な情報を無視します。

ステップ５：データ集計

データ集計は、複数のソースからのデータを組み合わせて、より消化しやすく、理解しやすいフォーマットで表示できるようにするものです。また、GDPR（EU一般データ保護規則）のようなデータガバナンス基準に準拠した形でデータを準備することもあります。

おすすめ記事：複数のソースからデータを結合、マージ、取得する方法の詳細については、Integrate.io のコチラの記事をご覧ください。

複数のソースからのデータを利用する際の課題

複数のソースからデータを使用することは、最新の BI と分析に必要ですが、注意しないとデータ品質の問題につながる可能性があります。複数のソースからデータを使用することに関連する問題として、以下のようなものがあります：

問題１：異質なデータ

異なるデータソースは、異なるデータ形式を使って、異なる方法でデータを保存することがあります。この問題は、「異種データ 」と呼ばれ、例えば、ファイル、ウェブ API、EC データベース、CRM システムなどからデータを取得する必要があるかもしれません。さらに、このような情報は構造化データ、半構造化データ、非構造化データである可能性もあります。

解決策１：視認性の向上

異種データの問題を解決するには、どのデータソースから取得するのか、そしてそれぞれのデータソースがどのように情報を保存しているのかを正確に把握する必要があります。

問題２：データ統合

使用する各データソースは、より大きな統合ワークフローに統合する必要があり、これは複雑で技術的に困難な作業であるだけでなく、基礎となるデータソースの構造が変化すると、データ統合の成功に影響を与える可能性があります。さらに、データソースを増やせば増やすほど、この問題は大きくなります。

解決策２：コネクティビティの強化

データソースはそれぞれ異なるため、ソースに既存の API やコネクタがあればラッキーかもしれませんが、最悪の場合、独自のカスタム統合を構築しなければならないこともあり、時間と労力が非常に多くかかります。それよりも、複数のソースからデータを取得する方法について、強固なソリューションを用意する方が得策でしょう。

問題３：スケーラビリティ

ビジネスの成長に伴い、複数のソースからデータ取得する方法の問題が激化しています。しかし、効率とスケーラビリティを考慮した計画を立てないと、統合プロセスが遅くなる可能性があります。

解決策３：いいシステム設計

スケーラビリティの課題に関しては、データ統合ワークフローに水平スケーリング（マシンを増やす）と垂直スケーリング（マシンにリソースを追加する）の両方を使えるのがいい点です。例えば、MPP（超並列処理）などの技術を使って、多くの異なるソースからの情報を同時に ETL 化することができます。

おすすめ記事： Data Transformation Explained（データ変換解説）

データ結合の問題点

複数のソースからデータを取得する方法を学んだとしても、まだ問題が解消されたわけではありません。以下のような課題にも目を向けてみましょう：

問題点１：データの重複と矛盾

複数のソースに同じデータがある可能性があり、それによって重複の検出および削除が必要になります。さらに悪いことに、ソースが互いに一致しないこともあり、どれが正しいか見極める必要があります。

解決策１：明確な変換ルール

重複データや競合データの問題を解決するには、十分に確定された強固な変換ルールが必要です。Integrate.io のようなデータ統合ツールには、重複データの検出とフィルタリングを手助けする機能とコンポーネントが付属しています。

問題２：情報の整合性

２つの異なるデータソースは、同じエンティティを異なる方法で参照する場合があります。例えば、あるデータソースではeコマースの顧客の性別を「男性」「女性」と記録し、別のデータソースでは性別を「M」「F」と記録することがあります。データの整合性の問題は複雑かもしれませんね。

解決策２：明確な変換ルール

ここでも、明確な変換ルールを確定することで、複数のソースからデータを取得する際のプロセスの大部分を自動化することができます。データ統合に慣れてくると、データソースに対してどのような照合を行う必要があるのか、より明確に理解できるようになります。

問題３：結合パフォーマンスが遅い

データの結合は、往々にして時間がかかるものであり、例えば、SQL の左結合は内側結合より遅いという評判があります。結合のパフォーマンスの低さは、ETL デザインの不備と結合操作の本質的な遅さの両方に起因している可能性があります。

解決策３：（できれば）結合を避ける

不要な結合はできれば避けましょう。特に、２つのデータセットのデカルト積を取る「クロスジョイン」や、大きな結果セットで非効率になるネストされた「ループジョイン」ですね。さらに、メモリ内結合やマージの使用も減らすようにしましょう。

Integrate.ioで複数のソースからデータを取得する方法

複数のソースからデータを取得する方法という課題に対応するというのが、Integrate.io データ統合プラットフォームを作成した理由の一つです。Integrate.io には１００以上の接続が組み込まれており、ドラッグ＆ドロップで簡単に操作できるため、技術者でないユーザーでも強力で強固なデータパイプラインを構築することができます。

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