データエンジニアリング コンサルティングサービス

データエンジニアリングとは、データを確実に収集、保存、処理し、移送するシステムの構築と維持管理の実践です。これにより、他のチームがデータを分析したり、アプリケーションで活用したりできるようになります。その基盤となるのがデータベースであり、ほぼすべてのアプリケーションの下に存在し、コスト、信頼性、そしてシステムが実現できる機能の範囲を決定づけます。

データエンジニアリングの範囲

• パイプライン設計: ソースからデータを抽出し、利用可能な形式に変換し、ストレージシステムやアプリケーションへロードするワークフローを作成します。
• データインフラストラクチャ: 容量、速度、信頼性の要件を満たすデータベース、データウェアハウス、ストリーミングプラットフォームを選定し、運用します。
• トランザクションデータとアナリティクスデータ: 顧客、注文、運用に関する日常記録は正確性と速度が求められます。一方、レポート作成やモデリングのための大規模な履歴データセットは、大容量を効率的に読み取れることが重要です。それぞれ異なる設計が求められます。
• データベース運用: バックアップ、復旧、アップグレード、キャパシティプランニングなど、長期的に見てデータベースが最もコストを消費する分野です。
• データ品質: 下流の利用者に届く前に、誤り、不整合、破損がないかを監視し、問題が発生するのを未然に防ぎます。
• スケーラビリティ: データ量が増加しても、常に再設計を行うことなく、システムが滑らかに成長できるように設計します。

主なトレードオフ

• 自作か買取自体、マネージドかセルフホストか: カスタムまたはセルフホストのインフラストラクチャは制御権を高める一方で、運用負荷が増大します。マネージドサービスは運用負荷を軽減しコストの予測性がありますが、ベンダーロックインやデータ管理に関する懸念が生じます。
• コストとパフォーマンス: リアルタイム処理はバッチ処理よりもコストが高くなりがちです。クエリの高速化には、より大規模なインフラストラクチャやより複雑な最適化が求められることが多いです。
• アクセスパターンへの適合性: 高容量の読み取りに最適化されたデータベースは、頻繁な少量の書き込みがある場合には全く異なる挙動を示します。設計は、データが実際にどのように使用されるかに合わせて行うべきです。
• データレジデンス: データを集約すると分析は簡素化されますが、規制要件と競合する可能性があります。分散型アーキテクチャはデータの場所に対する制御権を保持できますが、クエリやガバナンスが複雑になります。
• 複雑性: より洗練されたパイプラインはエッジケースや障害への対処能力が高くなりますが、熟練したエンジニアとより深い監視が必要です。

組織が考慮すべき点

• 復旧: 検証されていないバックアップは管理措置ではなく、ギャップです。本当に問われるのは、実際の復旧にどの程度の時間がかかるかという点です。
• ロックインと離脱コスト: データベースやプラットフォームの特定の機能は、後でデータをクリーンにエクスポートすることを困難にする可能性があります。離脱コストも価格の一部として考慮すべきです。
• スケーリング時のコスト: 1GBでは問題なく見える価格設定も、データ量が100倍になると全く異なる挙動を示す可能性があります。
• マイグレーション: データベースエンジン、プラットフォーム、またはロケーションの変更は、設定変更ではなく、リスクを伴う実質的なプロジェクトです。

文脈におけるデータエンジニアリング

• 機械学習: データエンジニアは、MLチームが学習と推論に依存するデータセットを整備し、クリーニングし、提供します。
• ビジネスインテリジェンス: データエンジニアは、分析チームがダッシュボードやレポートを作成するための基盤を構築します。
• 規制対象業界: 金融、ヘルスケア、政府などの組織は、完全な監査証跡を維持し、データ主権要件に適合するデータシステムを必要としています。

NobleConsulのサポート

NobleConsulは、お客様のデータインフラストラクチャを評価し、各システムに適したデータベースモデルの選定、バックアップと復旧プロセスのレビュー、マイグレーション計画、およびデータ制御を維持しつつ独立性と規制要件を満たすアーキテクチャの設計と実装をサポートします。