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データベース(2)

データコンサルタント視点から見るデータレプリケーション、高速クエリ、およびデータカタログの重要性
データコンサルタントの視点から見ると、企業のデータ管理において、リアルタイムでのデータレプリケーションは極めて重要であり、多様な場面で求められます。例えば、データ可用性の確保、事業継続計画(BCP)における災害時のデータ復旧、およびシステムアップグレード時のデータベース移行といったデータ関連の重要なユースケースでは、リアルタイムでのデータ同期が不可欠です。これらのシナリオにおけるデータ損失リスクを最小限に抑え、データレジリエンス(回復力)を強化するためには、迅速で正確なデータレプリケーションが求められます。

データレプリケーションを行う方法は複数存在しますが、データコンサルタントの知見では、どの手段を選ぶべきか判断に迷う担当者が多いのが現状です。データレプリケーション戦略を策定する際には、リアルタイム性(データ同期の遅延許容範囲)、異なるプラットフォーム間でのデータ互換性、セキュリティ面(データ転送中の保護、アクセス制御)、および運用管理の複雑性など、多くのデータ管理上の要素をデータに基づき詳細に考慮しなければなりません。組織のデータ保護要件、BCP目標、および既存システム環境に合致した正しいツールを選定することが、効率的かつ安全にデータを管理し、データレプリケーション戦略の成功に不可欠です。

データレプリケーションを効率的に実現するための方法として、OracleやPostgreSQL環境で利用可能なSharePlexのような製品とその具体的な導入方法を解説することを示唆します。このツールがどのようにしてデータのリアルタイム同期を可能にするのかを、データ取得、データ変換、データ転送、データ適用といったデータパイプラインの観点から説明します。また、導入時のプロセスや必要なサポートに関する情報提供も、データレプリケーション導入プロジェクトの成功に貢献します。

データ分析におけるクエリの高速化要求とデータ処理の進化
ビッグデータの時代において、機械学習やセンチメント分析といった高度なデータ分析が行われる中で、「インタラクティブなSQLクエリの速度」はデータコンサルタントの視点から重要な要素となっています。SQLは、より高速で繰り返し利用できるKPIダッシュボードや探索的データ分析のために、ビッグデータを活用したいと考えているビジネスユーザーのデータパイプラインの主要なインターフェースとなっているからです。このような「スピード」へのニーズが、データ処理速度を向上させる高速データベース技術の採用を後押ししています。

データ処理速度を向上させるための技術として、ExasolおよびMemSQLのようなインメモリデータベースおよびMPP(超並列処理)テクノロジー、KuduのようなHadoopベースのデータストア、事前処理によってより高速なクエリを実現するVerticaなどの高速なデータベースの採用が進んでいます。さらに、Apache Impala, Hive LLAP, Presto Phoenix, およびDrillといったSQL on Hadoopエンジンや、AtScale, Jethro Data, およびKyvos InsightsといったOLAP on Hadoopテクノロジーを使用することで、これらのクエリアクセラレーターが従来のデータウェアハウスとビッグデータの境界線をさらに曖昧にしている現状をデータ分析環境の進化として捉えることができます。これらの技術は、データ量や分析クエリの複雑性に関わらず、データ分析担当者が必要とするデータに迅速にアクセスできるようにするために不可欠です。

データカタログの役割:データ発見とデータガバナンスの支援
エンタープライズデータカタログは、データコンサルタントの視点から見ると、データソースと一般的なデータ定義のビジネス用語集として機能し、データ発見とデータガバナンスを支援する重要なツールです。これによってユーザーは、意思決定のための「適切なデータ」を、データガバナンスが適用され承認されたデータソースからより簡単に見つけることができるようになります。エンタープライズデータカタログは、取得されたデータソースをスキャンすることにより、表やビュー、ストアドプロシージャといったメタデータ(データの定義、構造、関連性などを示すデータ)を自動的に追加します。データキュレーション作業は、ユーザーがデータのコンテキスト(意味、由来、品質、利用方法など)を理解し、よりインテリジェントなデータ分類やデータディスカバリの自動化を有効化できるようにするために、ナレッジベースの情報やWebリンクといった関連データを含む場合があります。

データカタログは、Tableauのようなビジュアル分析ソリューションに統合されて搭載されている場合や、Tableauとのシームレスなデータ統合のためにデザインされたスタンドアローン型のものがあります。Tableauのデータカタログパートナーには、Informatica, Alation, Unifi, Collibra, Waterlineなどが含まれており、データカタログ機能を提供するエコシステムの一部を形成しています。データカタログとビジュアル分析ツールの連携は、ユーザーがデータを発見し、その意味を理解し、迅速にデータ分析を行うためのデータパイプラインを効率化する上で極めて重要です。データコンサルタントとして、組織のデータガバナンスとデータ活用戦略において、データカタログの導入と活用を支援します。

データコンサルタント視点から見るビッグデータ分析アーキテクチャとデータパイプライン
データコンサルタントの視点から見ると、ビッグデータ分析アーキテクチャに「どの組織でも使える」ような単一の正解は存在しません。各組織は、独自のビジネスニーズデータ、データソース、データ処理要件に基づいて、ビッグデータ分析のための独自のソリューションをデータに基づき調整している現状があります。これらのソリューションは、さまざまなプラットフォームやツールを組み合わせてデータ収集、データ処理、データ分析の「データパイプライン」を構成しています。一方で、ビッグデータ分析プラットフォームの成功に貢献しているアーキテクチャには、データソース、データストレージ、データ処理エンジン、データ分析ツール、データガバナンス層といった共通のコンポーネントが存在します。

補足事項:アーキテクチャ図の解釈について
提供されるアーキテクチャ図に関する補足として、これらの例は特定のベンダー(Tableau)による解釈であり、実際のクラウドプロバイダーや顧客によってデザインされたアーキテクチャとは異なる場合があることをご理解ください。図の意図は、異なるデータフローにおける主要な要素の類似性(データ収集、データ処理、データ保管、データ分析といったデータパイプラインのステップ)を強調するために簡略化・一般化されている点にあります。ビッグデータ分析プラットフォーム全体のすべてのデータ要素が反映されていない場合や、特定のデータ使用事例のみを表している場合があるため、参照にあたってはご留意ください。「準備のためのコンピューティング」(データ準備処理)と「プロセス/カタログ」(データ処理とメタデータ管理)、そして「クエリのためのコンピューティング」(データ分析処理)と「分析/モデル」(データ分析とAI/MLモデル構築)は、データ処理の目的や段階において類似した機能を担います。

データベースとストリームの統合によるリアルタイムデータ活用
Apache KafkaやAmazon Kinesisのようなストリーミングインフラストラクチャとデータベース(トランザクションデータ保管場所)をデータ統合することは、動的なデータ(リアルタイムデータ)からインサイト(データ分析結果)を獲得し、変化するビジネス状況にデータに基づき迅速に対応できるようサポートするための重要なアーキテクチャパターンです。Qlik Talendのデータ統合およびデータ品質ソリューションが、データベースのトランザクションデータとストリームデータを同期する機能を提供することは、異なるデータソースからのリアルタイムデータ連携を可能にするデータ統合技術の例として評価できます。ストリームからデータを取得して、ほぼすべての形式であらゆる宛先にデータ送信できる機能は、リアルタイムデータの柔軟なデータ配信とデータ活用を可能にする上で重要です。

「データベースからストリーム」パターンによるリアルタイム分析
顧客データ(トランザクションデータ)を保管しているデータベースから、Kafkaのようなストリーミングインフラを使用して購入データ(リアルタイムトランザクションデータ)を生成時に処理する「データベースからストリーム」パターンは、リアルタイムデータ分析による迅速な意思決定を可能にします。例えば、これによりクレジットカード詐欺などの犯罪行為をリアルタイムデータ分析によって迅速に察知できます。これは、データ分析によるリスク検知の代表的なユースケースです。

「ストリームからデータベース」パターンによるデータ分析ワークフロー
不正行為の検出・分析ワークフローの一環として、Kafkaのようなストリーミングインフラを使用して生成された購入データを複数のシステムにデータ送信する「ストリームからデータベース」パターンも一般的です。リアルタイムトランザクションデータが、通知システム(アラートデータ生成)やOLAP向けデータウェアハウス(分析用データ保管)にデータ送信される例は、リアルタイムデータを活用したデータパイプラインとデータ分析ワークフローを示すものです。データウェアハウスへの送信は、OLAP分析による集計や多次元分析のためにリアルタイムデータを構造化された形式で保管するプロセスです。