DataOpsとデータ運用の基本

中小企業でも大企業でも、データの処理には時間と労力がかかります。しかし、このデータを成長の機会に変える方法があるとしたらどうでしょうか。それを可能にするのがDataOpsです。

DataOpsは、手動のプロセスを自動化することでデータ品質を向上させるためのコラボレーション環境の構築を支援します。調査によると、DataOpsプラットフォームの市場は、2023年の39億米ドルから2028年には109億米ドルに成長する見込みです。この成長は、組織が業務の効率化を着実に進めていることを示しています。

このブログでは、DataOpsの概要とそのメリットについて説明します。

DataOpsとは？

DataOpsは、テクノロジーとプロセス、そして人々を結び付けるアプローチです。具体的には、データオーケストレーションの自動化を通じて、データの品質、速度、コラボレーションを組織全体で改善します。ガートナー社は、DataOpsを次のように定義しています。

DataOpsには、データサイエンス、データ分析、データエンジニアリング、データ管理、ビジネスインテリジェンスなど、多くの関連する手法と似ている面があるかもしれません。いずれにせよ、データ中心のアプローチを最優先にして、データ利用者に適切なタイミングで価値を提供することで、次の取り組みをサポートします。

• データリスクを管理する
• データの品質を向上させる
• 効率的なデータパイプラインを構築する
• 分析能力と意思決定能力を強化する

データ運用のマニフェスト

コラボレーション、自動化、および継続的な改善は、顧客に価値をもたらします。このようなコアバリューを業務プロセスに確実に組み込めるように、DataOpsマニフェストでは、遵守すべき18の原則を定めています。

1. 顧客に価値を提供し、柔軟性に欠けるプロセスを排除する。
2. 正確なデータ、システム、フレームワークを使用して実用的な分析を可能にし、価値のある意思決定を行う。
3. 顧客と協力して顧客に対する理解を深め、強力な関係を築く。
4. バックグラウンドや関心が異なる人々とチームを構成することで、生産性と創造性を高める。
5. 他のチームメンバーや顧客と協力し、交流する。
6. チームを自己組織化し、分析インサイト、アルゴリズム、アーキテクチャ、要件、設計を作成する。
7. 持続可能で拡張可能なチームとプロセスを作成する。
8. 顧客からのフィードバックやチームメンバー同士のフィードバックを通じて、プロセスを改善してパフォーマンスを向上させる。
9. さまざまなツールを活用して、データへのアクセスや、データの結合、整形、表示を実行する。
10. データ、ツール、チームワークのすべてをスムーズに組み合わせて、分析を成功させる。
11. データのバージョン、ハードウェアやソフトウェアのセットアップに関する重要事項、使用する各ツールのインストラクションを常に把握する。
12. 実際の作業環境に適した、シンプルで独立した安全なテクノロジー環境をチームに提供する。
13. シンプルさを追求し、不要なタスクを回避して、最も重要な作業を優先する方法を見つけ出す。
14. 効率的な処理に重点を置き、分析インサイトを継続的に向上させる。
15. 分析パイプラインの構築にあたって、コード、命令、データにまつわる異常やセキュリティ上の問題を自動で特定できるようにする。
16. 取り組みが予定通りに進んでいない場合は、そのことを記録する。
17. 個人またはチームが同じ作業を繰り返すことを避け、分析インサイトを効率的に取得する。
18. 分析ライフサイクルの開発とリリースのフェーズを強化し、顧客の要求に効率的に対応する。

このマニフェストは時間とともに改定されます。データ環境の変化に従って、新しい原則が追加されるだけでなく、既存の原則が修正されることもあります。

DataOpsとDevOpsの違い

DevOpsは、開発と運用を自動化することで、ソフトウェアの開発と提供を効率化します。DataOpsは、データを生産する側とデータを利用する側の壁を取り払うことで、データの信頼性と価値を高めます。

ただし、どちらもコラボレーション、自動化、および継続的デリバリー/インテグレーションを重視しています。また、目標の達成に向けて同じようなアプローチを採っています。しかし、方法の選択は、組織の具体的なニーズや目的によって変わります。

DataOpsとデータ管理の違い

データ管理とは、データの収集、保存、管理、使用を組み合わせたプロセスです。これには、データガバナンス、品質保証、およびセキュリティが含まれます。

DataOpsは比較的新しいアプローチで、アジャイルなテクノロジーとDevOpsを組み込むことで、データの取り込みと準備からレポートの作成と分析に至るデータライフサイクルを自動化します。これにより、分析開発にかかる時間が短縮され、データの品質が向上します。

DataOpsの仕組み

DataOpsは、統計的プロセス制御(SPC)を使用することで、リアルタイムで品質を監視し、予想されるデータパターンからの異常や逸脱を検出します。具体的には、次のようなサイクルがあります。

継続的インテグレーション

データパイプラインまたはETL (抽出、変換、ロード)プロセスが継続的に統合されます。自動化された継続的インテグレーションパイプラインによって、これらの変更のビルドとテストが行われます。テストに合格すれば、これらの変更がメインブランチにマージされます。その結果、コードが常に機能し、今後の開発に向けた準備が整います。

継続的テスト

自動テストが、継続的インテグレーション/継続的デリバリープロセスの一部として実行され、データの品質とモデルの精度を検証します。これらのテストにより、データエンジニアやサイエンティストにフィードバックが提供され、開発プロセスの問題の把握に役立てられます。

構成管理

組織はツールを使用して、データ処理パイプラインと分析環境の構成を管理します。その目的は、開発環境、ステージング環境、および本番環境間で不整合が生じるリスクを軽減することにあります。

データ運用の基本

DataOpsは、次の5つの主要な柱で構成されています。

データ製品の開発

データをサイロ化せずに活用することで、組織は価値の高い製品やソリューションを構築できます。ただし、製品化にあたっては、次世代のビジネスモデルを取り入れる必要があります。その方法は次のとおりです。

• 広範な調査を行う
• 仮説を立てて実験する
• 一元化されたソースからデータを収集する
• 分析を実行する

協調を重視する文化

チームの考え方と行動を、DataOpsの原則に合わせる必要があります。組織が高品質のデータ製品を構築できるのは、データチームが協力的で、さまざまなチームメンバーの意見が取り入れられる場合に限られます。

そのためには、チームのメンバーに率直さを求め、データドリブンな意思決定スキルを発揮するよう促す必要があります。

分析とデータサイエンスの運用

目標を短期間で達成したり進捗状況を把握したりするには、データと分析を日常業務に統合する必要があります。これにより、データを活用して優れた製品を構築できるようになります。必要な作業は、モデルを管理、監視、改良し、組織にとって常に関連性があり価値の高い状態にすることだけです。

分析とデータサイエンスの計画

データプロジェクトのビジネス手法と戦略を明確に定義した計画を立て、ロードマップやブループリントにまとめることで、ターゲットオーディエンスに迅速にリーチし、彼らが求めるソリューションを提供することができます。

構造化された方法論とプロセスの活用

DataOpsでは、データの取り込み、変換、ガバナンスなどのタスクに対して、構造化された方法論とプロセスを導入することも推奨されています。これにより、プロセスのスピードと信頼性が向上し、エラーを削減できます。

DataOpsチームのベストプラクティス

DataOpsの原則を導入することで、組織はDataOpsの実験の精度、導入の速度、データの品質を向上させることができます。そこで、組織の可能性を最大限に引き出すためのベストプラクティスをいくつか紹介します。

• データ運用を継続的に監視し、データパイプラインの異常を特定します。これは、問題を迅速に追跡し、解決するのに役立ちます。
• データ資産とパイプラインをカタログ化して、中央リポジトリを維持します。これにより、データ資産と関連するパイプラインを適切に使用できるようになります。
• データガバナンスを実践します。データガバナンスには、データの管理、保護、活用が含まれます。データガバナンスを実践することで、データのセキュリティが向上し、コンプライアンスが確保されます。
• データ処理の段階で信頼性の高いツールを使用します。これによって人的介入が不要になり、データの安全性を維持しながらパイプライン開発を迅速化できるようになります。
• 管理しやすい小規模なプロジェクトから開始し、徐々に規模を拡大します。
• DataOpsの取り組みをビジネス目標と一致させ、組織の目標に貢献するソリューションを提供します。
• クラウドネイティブ環境を活用して、インフラコストを削減し、DataOpsアーキテクチャの導入を迅速化します。

DataOps分野でのキャリアの構築

DataOps分野でキャリアを構築するのは大変だとお考えかもしれません。そこで、キャリアをスタートさせるにあたって知っておくべきことをすべて紹介します。

職務内容

DataOpsの分野は幅広く、その役割は組織の規模、構造、ニーズによって異なります。一般的なDataOpsの役割としては、次のようなものが挙げられます。

• データエンジニア：データパイプラインとインフラの設計、構築、保守を担います。また、生データを分析可能な形式に変換します。
• データサイエンティスト：データを活用しながらインサイトを取得してモデルを構築し、予測分析または処方的分析のソリューションを開発します。データへのアクセスやデータの準備のために、データエンジニアと協力することもよくあります。
• データアナリスト：データを解釈して可視化し、実用的なインサイトを提供します。データへのアクセスや分析用データのクリーニングのために、データエンジニアと協力することもよくあります。
• データアーキテクト：データベース、データウェアハウス、データレイクなど、データに関するインフラ全体を設計および管理します。また、データを整理してアクセスできるようにします。
• DataOpsエンジニア：データエンジニアリングとデータ運用の専門知識を組み合わせて、データパイプラインの管理とプロセスの自動化を実行し、データシステムの信頼性と拡張性を確保します。
• データスチュワード：データガバナンスを実践し、組織のポリシーやコンプライアンス要件に従ってデータを保護および管理します。
• DevOpsエンジニア：データ運用の分野において、データパイプラインの導入を自動化および管理します。
• データ運用マネージャー：DataOpsプロセス全体を監督します。チームの効果的なコラボレーションとプロセスの効率化を実現し、ビジネス目標に合わせてデータを運用します。

データエンジニアの給与

調査によると、米国のDataOpsエンジニアの平均給与は年間約11万685ドルです。ただし、給与は州、専門知識のレベル、DataOps認定資格などの要因によって変わる可能性があります。Talent.com社が2023年にさまざまな州のDataOpsエンジニアの平均給与を調査したところ、次のような結果となりました。

• ニューヨーク州：16万5,000ドル
• バージニア州：16万ドル
• テキサス州：15万1,750ドル
• カリフォルニア州：14万8,900ドル
• ワシントン州：13万4,350ドル
• コロラド州：10万ドル
• フロリダ州：8万3,024ドル
• アリゾナ州：8万2,500ドル

学習コースと認定資格

専門知識の習得は、キャリア形成の中で最も重要な段階です。そこで、データ運用の分野で知識を得るのに最適な学習コースをいくつかご紹介します。

• Certified DataOps Practitioner (CDOP)：CertNexus社が提供している認定資格で、DataOpsの基本原則や手法について学ぶことができます。これには、データ統合、バージョン管理、自動化、およびコラボレーションに関する内容が含まれます。
• AWS Certified Data Analytics – Specialty：この認定資格は、DataOpsに関連するデータの保存、処理、可視化、およびセキュリティに関する専門知識の習得に役立ちます。
• Google Cloud Professional Data Engineer：この認定資格は、データエンジニアリングの概念と手法を対象としています。また、データの変換、読み込み、オーケストレーションに関する内容も含まれます。
• DataOps Methodology：IBMが提供するこの学習コースは、DataOpsの基礎知識を提供します。データパイプラインの構築と導入に必要なプロセスを理解するのに役立ちます。

(データ関連のその他の資格については、こちら(英語)をご覧ください。)

データ運用の実現

DataOpsは、製品の提供を迅速化し、ソースシステムから分析プラットフォームへのデータ移動にかかる時間を短縮します。DataOpsのプラクティスが成熟している企業は、このアプローチを採用していない企業と比べて、データモデリングとデータ管理で効果的なコラボレーションを実現できる可能性が2倍高くなります。