データパイプラインとは？設計やETLとの違いなどを詳しく解説

企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）・デジタル化の推進に伴って生まれた、社内に点在するITシステムの膨大なデータをデータ分析やデータ活用で有効的に利用するための仕組みが「データパイプライン」です。

データパイプラインの仕組みやメリットを理解し、自社に合わせた設計をすることで、データ分析の自動化や効率化を実現します。

データパイプラインとは？

データパイプラインとは、複数のソースからデータを収集、分析し、データを理解しやすい形で提示するために使用するプロセスとツールのことを指します。企業は、データパイプラインのプロセスを利用して、データから特定のビジネス上の問題や課題に答えを見つけ、実際のデータに基づいて実用的な施策や対策を実施します。この情報を見つけるために、外部と内部を含む利用可能なすべてのデータセットが分析されます。

例えば、営業部門が来期の現実的な目標を設定したいと考えているとします。データパイプラインは、顧客調査やフィードバック、過去の注文書、業界のトレンドなどからデータを収集することを可能にします。ここから、データ分析ツールがデータを徹底的に分析し、重要なトレンドとパターンを特定します。そして、データに基づいて売上を伸ばすための具体的なデータドリブン型の目標を設定することができます。

データパイプラインとETLの違い

データパイプラインとETLは、どちらもあるシステムから別のシステムにデータを移動するプロセスを指しますが、この2つには以下のような重要な違いがあります。

• ETLは常にデータ変換を伴いますが、データサイエンスパイプラインは伴いません。
• データパイプラインは通常リアルタイムで実行されるのに対し、ETLはある程度のデータが溜まったタイミングや定期的なスケジュールでデータを転送します。
• ETLは、データがデータウェアハウスやデータベースにロードされた時点で停止します。データパイプラインはこれを過ぎても継続し、多くの場合、追加のフローやプロセスを起動させます。

なぜデータパイプラインが重要なのか？

企業は毎日何億、何十億ものデータを生成しており、その一つひとつに貴重なヒントが含まれています。データパイプラインは、組織全体からデータを集め、クレンジングし、意思決定や課題解決のヒントにしやすい方法で提示することで、これらの解決の一手を担います。データパイプラインによって、データに裏打ちされたデータドリブンな意思決定を行うことができます。

データパイプラインを使用すると、時間がかかり、ミスが起こりやすい手作業でのデータ集計のプロセスを回避することができます。またBIツールなどのデータ可視化ツールを活用することで、誰もが最新のデータに常にアクセスできるようになり、ビジネスに競争力をつけるために重要な役割を果たします。

データパイプラインのメリット

• 意思決定プロセスをスピードアップします。
• 企業や顧客のインサイトへのアクセスを効率化します。
• データ分析プロセスを簡素化し、スピードアップします。
• 変化するビジネスニーズや顧客嗜好に対応するための俊敏性を向上させます。
• ユーザーがより詳細なレベルでインサイトを掘り下げることができるようになります。
• 行動を遅らせたり、リソースを浪費するようなデータのサイロやボトルネックを排除します。

データパイプラインの仕組み

データをパイプラインに流す前に、データに答えさせたい具体的な質問を用意しておくことが重要です。これにより、ユーザーは適切なインサイトを明らかにするために必要な正しいデータに集中することができます。

データパイプラインは、以下のようないくつかのステップで構成されています。

1.データの取得

必要なデータを収集し、利用可能な形式（XML、JSON、csvなど）に変換する作業です。

2.データクレンジング

この工程は、データパイプラインの中でも最も時間のかかる作業です。データには、重複、欠損、無関係な値、数字や文字列の形式不一致などのエラーの発生要因となるデータや分析をする上で不都合が生じるデータが含まれることがあり、グラフなどの可視化を作成する前にデータクレンジングする必要があります。

データのクレンジングは主に2つの作業に分けられます。

• 分析に利用するデータから、エラー、欠損値、破損したデータを特定
• 穴埋め、形式の統一、エラー修正、重複や無関係なデータや情報を削除

また、データクレンジングを行う上では、データの意味（例えばスマートフォンアプリの解析ログや顧客データベースなど）を理解するために、担当部門との連携や、専門家に相談する必要がある場合があります。

3.データの探索とモデリング

データクレンジング後、BIツールやエクセルなどを使ってデータを可視化し、グラフや表からパターンや異常値を見つけることができます。そこで活躍するのが機械学習ツールです。分類精度、混同行列、対数損失などのアルゴリズムを使用して、パターンを見つけ、データやデータモデルに特定のルールを適用することができます。これらのルールは、サンプルデータでテストし、パフォーマンス、収益、または成長にどのような影響を与えるかを判断することができます。

4.データの可視化と共有

データの可視化とは、ただグラフを作成するのではありません。データがもつ意味を理解し、意思決定や議論のヒントとなるグラフや表データをダッシュボードやレポートなどを使って社内の必要なメンバーに共有することです。

5.データの修正

ビジネス要件が変化したり、利用可能なデータが増えたりした場合には、定期的にデータパイプラインを見直し、必要に応じて修正することが重要です。

データパイプラインの事例

データパイプラインは、業種や業界に関係なく企業の収益向上やパフォーマンス改善をもたらします。様々な組織がこのプロセスを活用している事例として、以下のようなものがあります。

予測分析

交通業界では、データパイプラインを使用して、建設やその他の道路プロジェクトが交通に与える影響を分析しています。これは、効率的な対応を計画するのにも役立ちます。

リスク分析

金融業界では、データパイプラインを利用して、構造化されていない大規模なデータを理解し、競合他社、市場、顧客からの潜在的なリスクがどこにあり、どのように回避できるかを理解しています。

リサーチ

医療の分野では、研究を支援するためにデータパイプラインを活用しています。ある研究では、機械学習アルゴリズムを利用して、MRIやX線写真の画質を向上させる方法に関する研究を支援しています。

データパイプラインを活用しビジネスを加速

データパイプラインは、ますます大きく複雑化するビジネスデータに隠されたヒントを解き明かす鍵です。企業が利用できるデータの量は増える一方であり、チームはデータを分解し、実用的な分析結果をリアルタイムで提示するプロセスに頼らなければなりません。

新しいテクノロジーやITツールが登場するにつれ、データパイプラインの敏捷性とスピードは向上する一方です。データパイプラインは、より賢く、より機敏に、より柔軟になり、組織はこれまで以上にデータドリブンに経営や事業判断ができるようになるでしょう。