データ・アーキテクチャ

データ・アーキテクチャとは何か？

データアーキテクチャとは、組織内でデータをどのように組織化し管理するかの青写真であり、データシステムの開発、展開、保守を導き、ビジネスニーズを満たすようにするものである。データの収集、保存、管理、処理、アクセス方法を含み、データ資産を管理するための明確なロードマップを提供し、信頼性、アクセス性、価値を保証する。

この資料では、データ・アーキテクチャの構成要素、データ・アーキテクチャとデータ・アーキテクチャの相違点、データ・アーキテクチャとデータ・アーキテクチャの違いについて説明する。 データモデリングそして、データ・アーキテクチャのパターンと原則について説明する。最後に、データ・アーキテクチャの作成と管理に関わる一般的な仕事と肩書きを確認する。続きを読む

• なぜデータ・アーキテクチャが重要なのか？
• データ・アーキテクチャとデータ・モデリング
• データ・アーキテクチャ・コンポーネント
• データ・アーキテクチャ・パターン
• 最新のデータ・アーキテクチャ
• データアーキテクチャの原則
• データ・アーキテクチャにおける役割
• 結論と追加リソース

なぜデータ・アーキテクチャが重要なのか？

データアーキテクチャは、組織内でデータを管理し、効果的に活用するための基盤となるため、いくつかの理由から決定的に重要である。ここでは、なぜデータ・アーキテクチャが不可欠なのかを説明する：

事業目標との整合性： データシステムが組織の戦略目標を確実にサポートするようにする。

効率が良い： データの保存、検索、処理を最適化し、システムをより効率的にする。

スケーラビリティ： これによって、システムが成長し、パフォーマンスを低下させることなく、増加するデータ量を処理できるようになる。

セキュリティとコンプライアンス： 機密データを保護し、GDPRやHIPAAなどの規制へのコンプライアンスを保証します。

データの質と一貫性： 分析と意思決定のために信頼できる、高品質で信頼性の高いデータを促進します。

データ・アーキテクチャとデータ・モデリング

データアーキテクチャとデータモデリングは、次のような点で密接に関連する概念である。 データ管理データアーキテクチャは、データエコシステム全体の青写真を作成することであり、データ管理の実践をビジネス目標に整合させるための戦略的ガイドとなる。データアーキテクチャはデータエコシステム全体の青写真を作成することであり、データ管理の実践をビジネス目標と整合させるための戦略的ガイドとなる。データモデリングは、特定のデータセットの青写真を作成することです。データモデリングの青写真は、エンティティ関係（ER）図によって視覚的に表現されることが多く、データベースの設計と開発の基礎となります。ここでは、データ・アーキテクチャとデータ・モデリングの主な違いを比較します：

表1： データ・アーキテクチャとデータ・モデリング

Couchbaseでどのようにデータモデリングが実装されているかを見ることができます。 これ.

データ・アーキテクチャ・コンポーネント

データアーキテクチャコンポーネントは、組織全体におけるデータの収集、保存、管理、処理、アクセス方法を定義するビルディングブロックである。これらのコンポーネントが連携することで、組織の目標をサポートする首尾一貫した効率的なデータ環境が構築される。以下にデータアーキテクチャの主要な構成要素を示す：

データソース

• 定義 システム、アプリケーション、データベース、ファイル、外部ソースを含むデータの起源。
• 例を挙げよう： トランザクション・データベースCRMシステム、ERPシステム、IoTデバイス、ソーシャルメディア、サードパーティデータプロバイダー。

データストレージ

• データベース 構造化データ・ストレージのためのシステム。 リレーショナル（SQL）または非リレーショナル（NoSQL）.
• データウェアハウス 分析用の集計データや履歴データを保存するための一元化されたリポジトリ。
• データレイク 大量の生データを扱うストレージシステム、 不定形あるいは 半構造化 データをネイティブ・フォーマットで保存する。
• クラウドストレージ： Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）などのクラウドサービスが提供するリモートストレージソリューション。

データ統合

• ETL/ELT（抽出、変換、ロード/抽出、ロード、変換）： データをソースからデータウェアハウスなどのターゲットシステムに移動し、変換するプロセス。
• データパイプライン： あるシステムから別のシステムへのデータの流れを管理する自動化されたワークフロー。
• API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）： 異なるシステムが通信し、データを共有するためのインターフェース。

データ処理と分析

• バッチ処理： 大量データの処理 予定された間隔で一括して
• リアルタイム処理： データが生成されたり受信されたりすると、それを継続的に処理する。 リアルタイム分析.
• データ分析プラットフォーム： ビジネスインテリジェンス（BI）プラットフォーム、データサイエンスツール、機械学習モデルなど、データを分析・可視化するためのツールやシステム。

データガバナンス

• データポリシーと基準： データ品質、データ・スチュワードシップ、データ所有権など、データの管理方法に関するガイドラインやルール。
• データカタログ： メタデータを整理・管理し、利用可能なデータ資産の検索可能な目録を提供するシステム。
• データの系譜： データのライフサイクル全体を通して、その起源、移動、変換を追跡する。

データ・セキュリティ

• アクセス制御： 誰がデータにアクセスまたは変更できるかを管理する仕組みで、多くの場合、役割と権限によって実装される。
• データの暗号化： データを保存・送信する際に安全な形式に変換して保護する技術。
• コンプライアンスと監査 GDPRやHIPAAなどの規制を遵守したデータ管理を徹底し、セキュリティを維持するために定期的な監査を実施する。

データ品質管理

• データクレンジング： 不正確、不完全、または一貫性のないデータを修正または削除するプロセス。
• データの検証： 保存や処理の前に、データが事前に定義された品質基準を満たしていることを確認する技術。
• マスターデータ管理（MDM）： 顧客、製品、サプライヤーなどの主要なビジネス・エンティティに関する単一で一貫性のあるビューを作成するためのプラクティス。

メタデータ管理

• メタデータ： データに関するデータで、定義、関係、使用法、履歴などのコンテキストを提供する。
• メタデータのリポジトリ： メタデータを保存・管理するシステムで、より優れたデータ発見とガバナンスを可能にする。

データアクセス

• クエリーツール： ユーザーがデータを操作したり取得したりできるようにするインターフェースで、一般的にはSQLやその他のクエリー言語が使用される。
• API： 他のシステムやアプリケーションとの統合を可能にする、プログラムによるデータへのアクセスのためのインターフェース。
• BIツール： ダッシュボード、レポート、分析をエンドユーザーに提供するプラットフォーム データの探索と分析.

データ・アーキテクチャの設計と管理

• データモデル： データ構造の視覚的表現（以下を含む 概念モデル、論理モデル、物理モデル データをどのように整理し、関連付けるかを定義するもの。
• データの流れ： ソースから保管、処理、最終的な使用まで、データがシステム内をどのように移動するかを示す図やモデル。
• データアーキテクチャのフレームワーク TOGAF（The Open Group Architecture Framework）など、データアーキテクチャを設計・管理するための方法論やベストプラクティス。

データ・ライフサイクル管理

• データ保持ポリシー： データをアーカイブまたは削除するまでの保存期間に関するガイドライン。
• データのアーカイブ： 長期保存に最適化されたストレージシステムに、非アクティブデータや履歴データを移動するプロセス。
• データの削除： 規制遵守やデータライフサイクル管理の一環として、不要になったデータを削除すること。

データ仮想化

• 定義 データが物理的にどこに保存されているのか、どのようにフォーマットされているのかを知らなくても、ユーザーがデータにアクセスし、照会できるようにするアプローチ。
• 道具だ： 複数のソースからのデータを抽象化し、分析と報告のために統一されたビューで表示するプラットフォーム。

データアーキテクチャ・ガバナンス

• 定義 データアーキテクチャ全体を監督・管理し、ビジネス目標やIT戦略との整合性を確保する。
• 役割と責任 データアーキテクト、データスチュワード、データガバナンスチームは通常、データアーキテクチャの維持と進化に責任を負う。

データ・アーキテクチャ・パターン

データアーキテクチャパターンは、データ管理の一般的な課題に対する標準化された再利用可能なソリューションである。これらのパターンは、さまざまなシナリオでデータを整理、処理、管理するためのベスト・プラクティスを提供し、組織が効率的でスケーラブルなデータ・アーキテクチャを設計するのに役立つ。ここでは、データ・アーキテクチャ・パターンのいくつかを紹介する：

レイヤード・データ・アーキテクチャ

• 概要 このパターンでは、データを明確なレイヤーに整理し、それぞれに特定の役割を持たせる。一般的なレイヤーには、データの取り込み、保存、処理、プレゼンテーションなどがある。
• 使用例 エンタープライズデータウェアハウス、データレイク、複雑なデータシステム。
• メリット 懸念事項の分離、メンテナンスの容易さ、スケーラビリティ。
• レイヤー：
  1. データソースレイヤー： 様々なソースから生データを収集する。
  2. データ統合レイヤー： ETL/ELTプロセスはデータを変換し、統合する。
  3. データ保存層： 処理したデータをデータベース、データウェアハウス、データレイクに格納する。
  4. データ処理層： 多くの場合、アナリティクスや機械学習を使用して、データを分析・処理する。
  5. データ・プレゼンテーション層： ダッシュボードやレポート、または以下のような方法でエンドユーザーにデータを提供する。 API.

データレイク・パターン

• 概要 データレイクは、大量の生データ、非構造化データ、または半構造化データをそのままの形式で保存する。データは通常、様々なソースから取り込まれ、後で処理・分析される。
• 使用例 ビッグデータ環境IoTデータストレージ、機械学習。
• メリット 多様なデータタイプを保存できる柔軟性、拡張性、高度な分析のサポート。
• コンポーネント：
  1. 生データゾーン： データを元の形式で保存する。
  2. 処理されたデータゾーン： 分析のためにクリーニングされ、変換されたデータを保持する。
  3. 分析ゾーン データがレポーティング、分析、機械学習に使用される場所。

データウェアハウスのパターン

• 概要 A データウェアハウス は、レポーティングや分析のために、履歴データや集計データを保存する集中レポジトリである。データは一般的に構造化されており、複数のソースから取得される。
• 使用例 ビジネスインテリジェンス、レポーティング、履歴データ分析。
• メリット 分析クエリの高いパフォーマンス データ整合性また、複雑なレポーティングもサポートする。
• コンポーネント：
  1. ステージング・エリア 洗浄・変換前のデータを一時的に保管する。
  2. 統合レイヤー： データが変換され、クリーニングされ、統合される場所。
  3. プレゼンテーション層： データは、クエリパフォーマンスのために最適化され、BIツールによってレポートや分析に使用される。

イベント駆動型アーキテクチャ（EDA）

• 概要 EDAでは、データの流れは イベントがトリガーデータの変化やユーザーのアクションなど。データはイベントが発生するとリアルタイムまたはほぼリアルタイムで処理される。
• 使用例 リアルタイム分析、不正検出 IoTデータ処理.
• メリット 低レイテンシー、リアルタイム処理、非連結システム。
• コンポーネント：
  1. イベントプロデューサー イベントを発生させるシステムやアプリケーション。
  2. イベントの流れ イベントを伝送するミドルウェアで、メッセージキューやKafkaのようなストリーミングプラットフォームを使用することが多い。
  3. イベントの消費者 出来事をリアルタイムで処理し、反応するシステム。

マイクロサービス・データ・アーキテクチャ

• 概要 マイクロサービス・アーキテクチャでは、各サービスが独自のデータを管理し、多くの場合、分散型で管理する。サービスはAPIやメッセージングシステムを通じて通信する。
• 使用例 高い拡張性 特にクラウド環境では、柔軟なアプリケーションを提供することができる。
• メリット スケーラビリティ、障害隔離、技術選択の柔軟性。
• コンポーネント：
  1. サービス固有のデータベース： 各マイクロサービスは独自のデータベースやデータストアを持つ。
  2. APIゲートウェイ： サービスと外部顧客とのコミュニケーションを管理する。
  3. イベントバスまたはメッセージングキュー： サービス間のコミュニケーションを促進する。

データ・メッシュ

• 概要 A データ・アーキテクチャへの分散型アプローチ データの所有権が異なるドメインやチームに分散している場合。各ドメインはそれぞれのデータに責任を持ち、それを製品として扱う。
• 使用例 複数のチームや部門を持つ大規模組織
• メリット スケーラビリティ、チームの自律性、データ品質の向上。
• コンポーネント：
  1. ドメイン指向のデータ所有権： チームやドメインごとにデータを管理する。
  2. データ・アズ・ア・プロダクト（DaaP）： データの所有者、品質基準、ライフサイクル管理を定義し、データを製品のように扱うことに重点を置く。
  3. セルフサービス データプラットフォーム: ドメインがデータを管理・共有するためのツールやインフラを提供。

データファブリック

• 概要 データの保存場所や処理場所に関係なく、組織全体で一貫性のある統合されたデータビューを提供する統一アーキテクチャ。
• 使用例 複雑な分散データ環境を持つ組織
• メリット データアクセスの強化、データ管理業務の自動化、データガバナンスの向上。
• コンポーネント：
  1. データ統合レイヤー： 様々なソースのデータをシームレスに接続。
  2. ナレッジグラフ： 異なるデータ・エンティティ間の関係を表すシステム。
  3. オーケストレーション層： 異なるシステム間のデータフローと変換を管理する。

最新のデータ・アーキテクチャ

モダン・データ・アーキテクチャとは、今日のデータ駆動型世界の複雑な要求を満たす方法でデータを管理するためのアプローチとフレームワークを指す。これらのアーキテクチャは、多様なデータタイプをサポートし、リアルタイム処理を可能にし、スケーリングや新しいテクノロジーとの統合に柔軟に対応する。以下は、モダン・データ・アーキテクチャの2つの例です：

ラムダ・アーキテクチャ

• 概要 バッチ処理とリアルタイム処理を1つのアーキテクチャで実現。リアルタイムでデータストリームを処理すると同時に、バッチ処理用にデータを保存する。
• 使用例 リアルタイムのデータ処理と過去のデータ処理の両方を必要とするシステム データ分析
• メリット 柔軟性があり、大量のデータに対応し、リアルタイムおよびバッチ分析をサポートします。
• コンポーネント：
  1. バッチレイヤー： 大量の履歴データを保存し、処理する。
  2. スピードレイヤー： リアルタイムのデータ処理を行う。
  3. 層になっている： バッチレイヤーとスピードレイヤーの結果を組み合わせてクエリーと分析を行う。

カッパ建築

• 概要 Lambdaアーキテクチャの簡略版で、リアルタイムとバッチデータのストリーム処理のみにフォーカスしている。バッチレイヤーを排除し、すべてのデータ処理に単一のパイプラインを使用する。
• 使用例 複雑なバッチ処理を必要としないリアルタイム分析。
• メリット アーキテクチャの簡素化、複雑さの軽減、開発の迅速化。
• コンポーネント：
  1. ストリーム処理： すべてのデータは、連続的なストリームで到着すると処理される。
  2. 統一されたパイプライン： 単一のシステムがすべてのデータ処理タスクを処理する。

データアーキテクチャの原則

データアーキテクチャの原則は、組織内でデータがどのように管理、保存、処理、利用されるかを形作る指針である。これらの原則は、データの一貫性、アクセシビリティ、ビジネス目標との整合性を保証します。以下に主なデータアーキテクチャの原則を示す：

データアーキテクチャの基本原則

具体的な原則は組織のニーズや業種によって異なるが、基本的な原則には以下のようなものがある：

基本原則

戦略的資産としてのデータ： データをビジネス上の意思決定を促す貴重なリソースとして認識する。

データガバナンス データ管理のための明確な所有権、説明責任、ポリシーを確立する。

データの質： データの正確性、完全性、一貫性、適時性を優先する。

データのセキュリティ 不正なアクセス、使用、開示、中断、変更、破壊からデータを保護する。

データのプライバシー データ保護に関する法的および倫理的義務を遵守する。

建築原則

モジュール性： データアーキテクチャを管理可能なコンポーネントに分解し、柔軟性と拡張性を実現。

標準化： 一貫性のあるデータフォーマット、メタデータ、プロセスを強制する。

相互運用性： 様々なソースからのデータをシームレスに統合。

スケーラビリティ： 増大するデータ量と複雑性に対応するデータアーキテクチャを設計する。

パフォーマンス データアクセスと処理を最適化し、効率的な運用を実現。

ビジネス主導の原則

事業目標との整合性： データアーキテクチャが戦略目標をサポートすることを確認する。

顧客重視： 顧客のニーズを理解し、それに応えるためにデータを活用する。

費用対効果： データ管理への投資とビジネス価値のバランスをとる。

最新のデータアーキテクチャの原則

今日のデータ主導の世界では、さらなる原則が生まれた。以下のようなものだ：

データの民主化： 組織内のより多くの人々がデータにアクセスできるようにする。

クラウドファーストのアプローチ： クラウドベースのテクノロジーを活用し、拡張性と柔軟性を実現。

リアルタイム処理： ストリーミング・データから迅速な洞察を可能にする。

AIとMLの統合： データ主導の意思決定のために人工知能と機械学習を取り入れる。

データ・アーキテクチャにおける役割

データ・アーキテクチャは、明確な責任を持つ様々な役割が関与する共同作業である。ここでは、主要なポジションとその機能について説明する：

中核的役割

データアーキテクト： チームの要であり、データランドスケープ全体の設計、データ標準の定義、ビジネス目標との整合性の確保を担当。

データエンジニア： データパイプライン、データウェアハウス、データレイクなど、データインフラの構築と保守に注力。

データアナリスト： データから洞察を抽出し、意思決定に役立てるとともに、データ要件を特定する。

データサイエンティスト： 高度な統計・機械学習技術を応用し、パターンや傾向を明らかにする。

サポート役

データガバナンス・エンジニア： データポリシー、標準、コンプライアンスを監督する。

データ品質アナリスト： データの正確性、一貫性、完全性を確保する。

ビジネスアナリスト： ビジネス要件をデータ要件に変換する。

データベース管理者（DBA）： データベースシステムの管理と最適化

ITプロジェクトマネージャー： データ・アーキテクチャ・プロジェクトの実施を監督する。

結論と追加リソース

データの量と複雑さが増すにつれ、中核となる最新のデータアーキテクチャの原則は、組織が成功するためにますます不可欠になっている。最終的には、データアーキテクチャは単なるテクノロジーではなく、イノベーションと成功を推進するためのビジネス目標にデータを整合させることなのです。

この資料では、データアーキテクチャの重要性と、最新の技術環境における拡張性、適応性、統合性をサポートする重要性について学びました。また、データ・アーキテクチャとデータ・モデリングの主な違いや、データ・アーキテクチャの作成と管理に関わる主な技術的役割についても学びました。

データ・アーキテクチャに関連する概念の詳細については、以下をご覧ください。 ブログ そして コンセプト・ハブ.