データオブザーバビリティ(可観測性)について押さえておくべき5点:
- データオブザーバビリティは、EC(eコマース)企業内のデータの健全性や状態を把握できるようにするプロセスであり、オブザーバビリティの実行によって、データのダウンタイムや分析精度の低下につながる可能性のある、データに関連する将来的な問題を特定できる。
- データオブザーバビリティの改善には、オブザーバビリティを高める文化作りやチームメンバーのトレーニング、適切なデジタルツールへの投資といったさまざまな方法がある。
- データ統合ツールは、このプロセスを自動化することで、データオブザーバビリティを改善でき、最適なツールは、データの自動クレンジングやデータ品質の問題の除去、依存関係や不正確さのチェック、データの異常通知をするツールである。
- ETL(抽出、変換、格納)、ELT(抽出、格納、変換)、リバース ETL、CDC(変更データキャプチャ)などのデータ統合を行う際には、データオブザーバビリティを意識すること。
- Integrate.ioは、データオブザーバビリティの改善をサポートするeコマース向けのデータウェアハウス統合ツールであり、多くのオブザーバビリティタスクを自動化し、データに関する問題を分析前に特定する。
データオブザーバビリティは、現代のデータインフラにおける多くの問題を解決してくれますが、そのプロセスや改善方法を理解しているEC企業はほとんどありません。
ここで押さえておくべきは、データサイエンスのコンテキストでは、自身のEC企業内のすべてのデータの現状はデータオブザーバビリティで理解できます。データ統合の過程で発生する可能性のあるどんな問題もモニタリングおよび管理をし、それにより良いビジネス・インサイトから、より良いデータ主導の意思決定ができるようになります。
本記事では、データオブザーバビリティについて深く掘り下げ、EC企業でそれをどのように改善できるかについてお話します。それで、Integrate.io のようなデータウェアハウス統合ソリューションが、ある場所から別の場所にデータを移動する際にどのようにオブザーバビリティを改善するかがわかるでしょう。
Integrate.ioは、様々な方法でデータオブザーバビリティを実現するeコマース向けデータウェアハウス統合ソリューションです。このプラットフォームは、データのクレンジング、不正確さのチェック、不整合の除去、データがデータガバナンスガイドラインに準拠していることの確認、分析のための正しい形式へのデータ転送を行うことができます。ETL、ELT、リバース ETL、超高速 CDCのいずれを選択する場合でも、Integrate.ioは自身の状況と目標に基づいたデータの運用をサポートします。7日間のIntegrate.ioデモをご希望の方は、hello@integrate.ioまでぜひご連絡ください。
データオブザーバビリティとは
データオブザーバビリティとは、簡単に言えば、ECシステム内のデータの状態を把握するプロセスのことであり、以前はDevOpsと同義で、ダウンタイムを防ぐためにインシデントをモニタリングおよび追跡することを指していました。データサイエンスのコンテキストでは、組織内に存在するすべてのデータの健全性をデータオブザーバビリティで理解することができます。
データオブザーバビリティの第一の目標は、データの品質を確保し、データに関連する問題の発生を将来的に防ぐことです。その結果、よりよいビッグデータパイプラインや、EC企業における生産性と収益性の向上、さらにビジネスを成長させるより良いインサイトを生み出すことにつながります。
データオブザーバビリティを向上すべき理由は以下のようにいくつかあります:
- システムに不正確なデータ、判読できないデータ、古いデータ、間違ったデータがあり、このデータが分析に支障をきたすかわからない。
- 多数のデータソースがあり、そのようなシステムのデータが分析に影響を与えるかわからない。
- サービス品質保証やデータガバナンスに関する法令の遵守が必要。
- データ分析の質を高め、より正確なeコマースのインサイトを生み出したいと考えている。
- データエコシステム全体のデータセットを完全に可視化したい。
データオブザーバビリティの5本柱
Towards Data Scienceでは、このプロセスをより深く理解できるようにデータオブザーバビリティを5本の柱に分類しました:
1. 鮮度
データオブザーバビリティにより、データテーブルの「新鮮さ」を判断でき、分析に影響を与える可能性のある古いデータの排除ができる。
2. 分布
EC企業のデータが許容範囲内にあるかどうか、そしてテーブルのデータがどれだけ「信頼」できるかを示す。
3. ボリューム
データシステム内のソースの健全性とデータテーブルの完全性におけるインサイトをもたらす。
4. スキーマ
データオブザーバビリティにより、データの編成またはスキーマの変更をモニタリングでき、データエコシステムに悪影響を及ぼす可能性のある、損したデータセットの特定ができる。
5. リネージュ
データ・リネージュで、アップストリームのソースとダウンストリームのインジェスターの分析によるデータ破損の根本原因の特定ができるようになり、データ・リネージュのベストプラクティスに従うことで、EC企業におけるデータ管理の改善や、データガバナンスの原則の遵守ができる。
データオブザーバビリティを改善すべき理由
データオブザーバビリティが改善されると、組織内のデータがこれまで以上にわかるようになり、データのダウンタイムを防ぐことができます。データのダウンタイムとは、部分的なデータ、誤ったデータ、または不正確なデータセットに起因する事象によってタイムロスのことを指し、一貫性のないデータや不正確なデータへ対処は、EC企業の時間、ひいてはお金の損失となります。データオブザーバビリティの改善は、データセットが完全で、エラーがなく、正確であることを保証されることによるデータのダウンタイムの削減や排除に繋がるのです。
データオブザーバビリティの改善は、顧客、クライアント、ステークホルダー、パートナーとのより良い関係構築にもつながります。例えば、他のEC企業とデータを共有したい、あるいはある企業からデータを受け取りたいとします。この場合、交換するデータの正確性、最新性、コンプライアンスを保証するSLA(サービス品質保証)の作成かその遵守が必要であり、この契約を破った企業は、罰則を受けるなり評判が落ちる可能性があります。データオブザーバビリティの改善で、データの交換や受信の際のデータのモニタリングや、その正確性、最新性、コンプライアンスが保証され、企業はSLAを遵守できるのです。
データオブザーバビリティの改善で、データをある場所から別の場所に移動する際に、データガバナンスに関する法令を遵守せずに罰則を受けることになるような事態を防ぐことができます。EC小売業者は、GDPR(EU一般データ保護規則)、CCPA(カリフォルニア州消費者プライバシー法)、そして医療関連製品を販売する場合はHIPAA(医療保険の相互運用性と責任に関する法律)などのデータガバナンス法規の遵守が必要な可能性があり、こういった枠組みはそれぞれ、データの保護や共有といったデータガバナンスの原則に違反した場合に罰則を課しています。
Integrate.io は、ターゲットシステムのデータを自動的に管理やモニタリングすることにより、オブザーバビリティを実現するデータウェアハウス統合ソリューションです。ETL、ELT、リバースETL、または高速 CDC を使ってデータを転送している場合でも、Integrate.io はデータのクレンジングやコンプライアンスの向上、および特定のニーズに合った正しいデータ形式を確保します。当プラットフォームは、専門用語やプログラミング、コードの心配をすることなく、こういったことすべてを行います。Integrate.io の 7 日間デモについては、hello@integrate.io までぜひメールでお問い合わせください。
さらに読む: How Business Owners Can Use Data Integration to Their Advantage
データオブザーバビリティの改善
ここでは、EC企業におけるデータオブザーバビリティの改善法をいくつかご紹介します:
分析に適したデータ形式であることを確認する
以下のようなデータ分析のためのデータソースが複数ある場合があります:
- リレーショナルデータベース
- トランザクショナルデータベース
- SaaSツール
- アプリ
- メタデータ
- SNSプラットフォーム
- SalesforceなどのCRM(顧客関係管理)システム
- ERP(企業資源計画)システム
- その他のECデータプラットフォーム
このようなソースに含まれるデータは、独自の形式で存在している可能性があり、それによってデータ分析がしにくくなっています。例えば、データ分析用のデータレポジトリであるデータウェアハウスは、特定の形式や構造のデータを受け入れないことがあります。データを分析に適した形式に変換することで、データパイプラインをより明確に監視して、将来発生する可能性のあるデータ関連の問題を特定することができ、データをウェアハウスなどのレポジトリに格納できるようにすることで、より正確なeコマースに関するインサイトが得られます。
チーム教育
データオブザーバビリティは、チームメンバーがデータを監視することで、よりうまくいきます。データチームに、ソフトウェアやシステムにおける顧客アカウントの重複やデータの不正確さを特定するためのトレーニングをして、従業員に、さらに調査が必要なデータ関連の問題を記録するよう促しましょう。
また、データのダウンタイムにつながる可能性のあるデータエラーなどをチームメンバーが報告しやすいように、ワークフローを設定するのもいいでしょう。問題をリアルタイムで報告できるよう、部門ごとに窓口を決め、その窓口を従業員ハンドブックや内部ネットワークのページに載せておきましょう。
データエラーと重複データの削除
データ分析ツールは、集めたデータがあってこそのものです。なので例えば、データセットにエラーや重複したデータが含まれていると、ECビジネスに関する正確なインサイトは得られません。
例えば、あなたが小さなECストアを経営していて、顧客のことをもっと把握したいとすると、様々なデータベースからデータウェアハウスにデータを移動し、LookerなどのBI(ビジネスインテリジェンス)ツールでそのデータをプッシュしますが、データベースのエラーは、意思決定の妨げとなる低クオリティのインサイトが出てくる可能性があります。
データのエラーや重複を取り除くことで、データ分析がよくなり、組織についてのより有益な意思決定ができるようになるのです。
分析前にデータの問題点を特定する
データセットをウェアハウスに移し、さらにBIツールに移行した後、分析段階でデータの問題を発見することもあるでしょう。しかし、営業プレゼンテーションやマーケティングキャンペーンのためにメトリクスが必要な時にそのエラーを修正するのは、遅すぎるかもしれません。
データオブザーバビリティのメリットの1つは、BIツールにデータを投入する前に、データのエラーや分析に影響を与えるその他の要因を発見できることです。そのため、意思決定プロセスに影響を与える前に問題を防ぐことができ、例えば、データソースからデータを抽出したらすぐに観測することで、データ内のコンテキストを特定することができ、その結果、分析がよりうまくいきます。BIツールに到達する前に、パイプラインにあるすべてのデータを360度見渡すことができるのです。
リアルタイムでのデータ収集
リアルタイムにデータを集めることで、データに関連する問題が発生したときにそれを表示・検出し、迅速な対応を取ることができます。過去のデータセットのデータオブザーバビリティをよくすることはできませんが、すべての新しいデータにエラーや不整合がないことを保証することはできます。
Integrate.io が提供する多くのサービスの 1 つであるCDC(変更データキャプチャ)は、リアルタイムでのデータ管理をサポートします。このデータ統合手法により、2 つ以上のデータベースで行われた変更を比較し、データセットへの不正な変更を元に戻すことができます。
データモニタリングの文化づくり
組織で完全なオブザーバビリティを実現するためには、チームメンバー全員がデータの管理とモニタリングの重要性を理解する必要があります。チームでデータを記録、モニタリング、維持するというデータモニタリングの職場文化を作ることは、オブザーバビリティと生産性の向上につながります。
組織のすべてをモニタリングしない
ただし、データの異常の可能性をいちいち全部モニタリングしていたら、問題が複雑になって、既存のデータ管理ワークロードが増えてしまうので、データのダウンタイムにつながり、データ分析の結果を大きく歪めるようなデータ関連の問題をモニタリングすることで、物事をシンプルにしておきましょう。
さらに読む:What Is a Data Pipeline and Why Your Ecommerce Business Needs One
データ統合ツールによるデータオブザーバビリティの改善法
データオブザーバビリティの改善には、データエンジニアが既存のシステムで現在および過去のデータセットを丹念にモニタリングや管理をしなければいけません。おそらくそのエンジニアは、スキーマの見直しやデータが分析に適した形式であることの確認、不良データの削除、データガバナンスのフレームワークに対するデータセットのレビューをするでしょう。手動プロセスには多くのコーディングとプログラミングが必要で、実装には数週間から数カ月かかることがあります。さらに、小規模なEC企業では、オブザーバビリティのためのデータエンジニアを雇う資金やリソースがない場合もあります。
様々なデータ統合ツールを使うことで、データエンジニアがいなくてもデータオブザーバビリティが成り立ちます。例えば、最高のETLプラットフォームは、データ統合手法である抽出、変換、格納関連のプロセスを自動化し、手動でのオブザーバビリティとデータのモニタリングをなくすノーコード/ローコードコネクタがあります。以下は、ETLプラットフォームがどのようにオブザーバビリティを高めるかの一例です:
- ETLツールは、CRMシステムやリレーショナルデータベースなどのソースからデータを抽出し、ステージングエリアに配置する。
- そのツールは、不正確なデータの特定、スキーマのレビュー、データが正しくフォーマットされているかどうかのチェック、そしてデータが目的地に到着するまでにシステムがどのようにデータを生成したか(データリネージ)の履歴記録を自動的に残すことで、手作業によるデータ観測プロセスを排除する。
- データのクレンジングと正しいフォーマットへの変換が完了すると、ツールはそのデータをウェアハウスなどのターゲットシステムに格納する。
EC企業は、今ではBIツールでデータを実行し、組織に関するインサイトを得られるようになりました。
さらに読む:Top 7 ETL Tools
ELT(抽出、格納、変換)、リバース ETL、CDC などのデータ統合手法を実行できるプラットフォームも、データオブザーバビリティのために有用であることが証明されています。このようなプラットフォームは、データクレンジング、データラングリング、データ修正、データ検証、データガバナンスなどのデータ統合タスクを自動化するため、データセットの不正確さや矛盾を手動でモニタリングする心配はありません。これにより、データのダウンタイムを回避し、より生産的なデータ分析を行うことができます。
すべてのデータ統合プラットフォームがオブザーバビリティを上げるわけではありません。ここでは、製品を選択する際に注目すべき機能をご紹介します:
- 分析に影響を与える可能性のあるデータ関連の問題が検出されたらアラートを生成するツールを選択すること。そのような通知により、データの信頼性の問題が解決され、常に最高品質のデータが確保される。
- ECデータの社員のUX(ユーザーエクスペリエンス)が上がるようなシンプルな学習曲線を持つツールを選択すること。適切なプラットフォームは、人手を介さずに自動的にデータの異常を検出し、完全なデータオブザーバビリティを実現できることから、複雑なパイプラインの構築や、複雑なコードの作成が必要なツールは選ばないこと。
- 外部からの脅威からデータを保護するツールを選択すること。セキュリティの強化や、データガバナンスの原則の準拠ができるのがベスト。
Integrate.ioによるデータオブザーバビリティの改善法
データオブザーバビリティは、手作業でのプロセスである必要はありません。Integrate.io のようなデータウェアハウス統合ソリューションにはオブザーバビリティ機能があり、将来発生する可能性のあるデータ関連の問題の特定をサポートします。エコシステム内のデータを観測する際に複雑なパイプラインやコードを必要とせず、データフロー内のすべての情報を追跡し、ECビジネスに利益をもたらすデータ駆動型の意思決定をより自信を持って行えます。
Integrate.ioは、ETL、ELT、リバースETL、および CDCのデータ統合方法において、オブザーバビリティを高めます。ノーコード/ローコードコネクターとドラッグ&ドロップ、ポイント&クリックのユーザーインターフェースにより、ソースからターゲットにデータを移動する際の管理と監視がよりしやすくなります。データオブザーバビリティのライフサイクルをシンプルにすることで、EC企業は、データのダウンタイム、不正確なデータ、不一致を心配する必要がなくなり、さらに、データエンジニアの雇用や、複雑なビッグデータパイプラインの構築も必要ありません。
Integrate.io は、データ統合のプロセス全体を効率化したいと考えています。手作業によるデータ統合には複雑なワークフローが必要ですが、このプラットフォームにより、EC小売業者はデータ環境を運用し、頭を痛めることなくデータを分析することができます。
その他、Integrate.ioのメリットをご紹介します:
- データ統合のプロセスでは、電話、メール、またはライブチャットで Integrate.io の担当者と繋がることができる
- Integrate.ioのシンプルな価格モデルには、価格に見合った価値がある
- 世界最高水準のデータセキュリティとコンプライアンス機能が手に入る
- Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQueryなどの主要なデータレポジトリとノーコード/ローコードコネクタで接続できる
- Integrate.ioは、Salesforceからレポジトリにデータを転送し、再びSalesforceに戻すという数少ないデータ統合ソリューションである
Integrate.io は、eコマースのためのデータオブザーバビリティソリューションです。手動プロセスを削除し、すぐに使えるノーコード/ローコードのデータコネクタでデータ関連の問題を特定し、データセットが分析に対応できる状態になるようにすることができます。詳細については、デモを予約するか、hello@integrate.io までメールでぜひお問い合わせください。