ビジネス部門のためのデータ基盤入門：データパイプラインの紹介
概要
デジタル変革が進む現代において、データは新たな価値創出の源泉とされています。しかし、データを有効活用するためには適切なデータ基盤の構築が不可欠です。 そして、適切なデータ基盤を構築するための重要な要素として「データパイプライン」があります。本noteでは、データ基盤におけるデータパイプラインの概要、重要性と従来の課題についてお話したうえで、その課題を解決するために開発した弊社の次世代プロダクト「Morph2.0」を紹介させていただきます。最後にお得なお知らせも掲載しますので、ぜひ最後までお読みいただけるとありがたいです。
データパイプラインとは？
データパイプラインとは、データが生成される場所から最終的な活用、例えば分析やビジュアライゼーションが行われる場所まで、データが流れる一連のプロセスを指します。これにはデータ収集、データクレンジング、変換、ロード（ETL）などが含まれます。データパイプラインは自動化されたワークフローを提供し、データの効率的な処理と利用を実現します。
例えば、わかりやすいものだと、CRM（顧客データ）→DWH（顧客データと別システムのデータ統合）→ MAツール用のデータ（対象者リストへの変換）→MAツールでのメール配信、のようなものがあります。このように、生成されたデータを他のデータと統合したり、ある条件でフラグ付け / 絞り込みをしながら、活用する形に変換する過程のことを指します。
データパイプラインがなぜ重要なのか？
データパイプラインがなぜ重要なのか、ここではその理由を見ていきたいと思います。
データ整合性とデータ品質の保証
1つ目は、データ処理を透明化しデータ整合性と品質を保証するためです。全企業にとってこれは重要です。不透明なデータ処理を行うと、データ品質が不確かになり、後工程（つまり、活用）の信頼性が損なわれます。例えば、マーケティング対象者を間違った条件で絞り込んだら、インシデントや顧客体験の低下につながりますし、分析のために準備したデータが間違っていたら適切なアクションを検討することができません。データパイプラインを正確に構築することで、データの整合性と品質を保証し、全社的なデータの信頼性を高めることができるのです。
自動化と効率性の向上
2つ目は、貴重なデータエンジニアリングのリソースを効率的につかことができるためです。データの重要性が高まっている現代では、その専門性をもつデータエンジニアリングリソースを効率的に使うことは企業にとって大切です。データパイプラインによるプロセスの自動化は、手作業によるエラーを減らし、より速く正確なデータの提供を可能にします。これにより、企業全体のデータドリブンな意思決定が促進されます。
データの統合とアクセスの簡易化
3つ目は、「データサイロ」を解消するためです。多くの企業では、異なる部門やシステム間でデータが孤立してしまう「データサイロ」が問題となっています。データパイプラインはこれらの情報を統合し、企業内の任意の人が必要なデータに簡単にアクセスできるようにすることで、組織全体のデータ活用能力を向上させます。
データパイプライン構築における従来の課題
そのような重要度の高いデータパイプライン構築ですが、まだまだ適切に構築・運用できている企業は決して多くないのが実情です。では、従来のデータパイプライン構築にはどのような課題があったのでしょうか？大きく3つの課題があると考えています。
構築・運用難易度が高い
課題の1つ目は、パイプライン構築難易度が高かったことです。従来のデータパイプラインの構築は高度な技術スキルを要求されるため、多くの企業にとって大きな障壁となっていました。特に異なるデータソースやフォーマットを統合する際には、専門的な知識が必要とされ、そのような技術をもつ人は一握りでした。そのため、構築スピードがリソースに依存し、変更要求や新規構築要求を捌いていくことができませんでした。
高コストとリソースの必要性
課題の2つ目は、専門的なスタッフの雇用やシステムの維持に高いコストがかかったことです。例えば、データエンジニアやシステム管理者といった専門職の人材は市場で高い需要があり、採用難易度が高く、報酬も高い状態でした。そのため、採用したくても採用できなかったり、そもそもの採用予算を捻出するための稟議を行うのも難しい状態でした。
部門間連携の課題
課題の3つ目は、データパイプラインの構築が、多くの場合複数部門を横断して実施する必要があり（システムが複数部門に分かれているので）、部門間連携が必須になってくることです。そのため、要件のすり合わせや活用イメージの検討に時間がかかることが多く、なかなかアジリティ高くプロジェクトを進めることが難しいのが実態でした。
解決策としての「データ活用のためのローコードツール：Morph2.0」
ここで弊社の新しいプロダクトをご紹介させてください。データ活用のためのローコードツール「Morph2.0」は、これらの課題を解決するための機能を備えています。
具体的には、下記のような機能を用いて、誰でも簡単にデータパイプラインの構築ができるようになります。
主要なDWHからデータをロード（SQL変換をしたうえでロードすることも可能）する機能
取り込んだデータを、ローコード（SQL / Python）でデータ変換するための機能
データ変換に特化したAI機能
AI データクレンジング
AIによるコード生成・修正
[Beta]AI 自動データ分析エージェント
変換したデータをPostgreSQLとして出力する機能
上記をGUI操作でつなげてパイプラインを構築する機能（スケジューリング機能あり）
コラボレーションを促進するCanvas UI
また、より重要なのが、これからはAIのためのデータパイプラインが必ず必要となってくるということです。なぜなら、AIツールを導入するためには、そのためのデータを作ることが必須となるので、必ずデータパイプラインを構築するための仕組みが必要となるからです。
もしAIツール導入を考えているけれど、そのためのデータをどのように作るかまだ検討していなかったり、困っている場合は、ぜひ下記のお問い合わせフォームからご連絡ください。
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