データは、運用、セキュリティ、コンプライアンス、生産性など、様々なメリットをもたらすため、企業にとってますます重要になっています。データから最大限の価値を引き出そうとする組織は、データバリューチェーン全体を通してデータの健全性を維持する必要があります。まさにこの点において、データ観測性は組織にとって極めて有用です。
データの観測可能性とは何ですか?
データオブザーバビリティとは、組織がデータライフサイクル全体を通じてデータの健全性を把握する能力を指します。これは、企業がデータツールとアプリケーションを連携させ、テクノロジースタック全体にわたってデータをより適切に管理・監視するのに役立ちます。
参照: 採用キット: データベースエンジニア (TechRepublic Premium)
データ可観測性の中心的な目的の一つは、データの欠落、不完全、または誤りのある期間を指すデータダウンタイムなど、リアルタイムのデータ問題を解決することです。このようなデータ問題は、意思決定能力の低下、データセットの破損、日常業務の中断など、組織にとって非常に大きなコスト負担となる可能性があります。
データ観測の範囲はデータ品質の監視のみに限定されるという誤解がよくあります。数年前まではそうだったかもしれませんが、ITシステムの複雑化に伴い、現在ではデータ観測の範囲はデータバリューチェーン全体へと広がっています。
データ観測性の利点
イノベーションの加速、業務効率の向上、そして競争優位性の獲得を目指す組織にとって、データ可観測性は必須です。データ可観測性のメリットには、データアクセス性の向上、つまり組織が様々な業務プロセスやビジネス上の意思決定に必要なデータに途切れることなくアクセスできることなどが挙げられます。
データ可観測性のもう一つの重要なメリットは、データの問題がビジネスに重大な悪影響を及ぼす前に、それを発見できることです。リアルタイムのデータ監視とアラート機能は、組織の規模拡大やワークロードの増加に合わせて容易に拡張できます。
組織は、データ可観測性を活用することで、データエンジニア、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト間の連携強化によるメリットも享受できます。また、データ可観測性によってデータへの信頼性も向上するため、組織は自信を持ってデータドリブンなビジネス上の意思決定を行うことができます。
データ観測性の欠点
データ観測性は組織にとって多くのメリットをもたらしますが、同時にいくつかの欠点やリスクも存在します。データ観測性の大きな課題の一つは、プラグアンドプレイ型のソリューションではないことです。つまり、適切な実装と活用には組織全体での取り組みが必要です。データ観測性はデータサイロでは機能しないため、組織全体のすべてのシステムを統合するための取り組みが必要です。そのためには、すべてのデータソースが同じ基準に準拠する必要があるかもしれません。
データ観測性のもう一つの欠点は、データ観測性から最大限の価値を引き出すには、熟練したチームが必要となることです。つまり、組織はデータ観測に必要な能力、経験、スキルを備えたリソースを投入する必要があります。様々な企業が提供するデータ観測ツールは役立ちますが、最終的には、情報の解釈、意思決定、そしてデータ関連の問題の根本原因特定は、データエンジニアの責任となります。
機械学習と人工知能を使用してデータ オブザーバーの役割と責任の一部を自動化する作業は大きく進歩しましたが、データの観測可能性を自動化できるようになるまでには、まだ長い道のりがあります。
データ観測性の主な特徴
鮮度
データ観測性は最新のデータに基づいており、データに欠落やエラーがないことを意味します。データの鮮度に問題がある場合、単一の欠落や不正確さがデータセット全体に連鎖的に影響を及ぼすため、データセットに複数のエラーが発生する可能性があります。
分布
分布とは、データが許容範囲内にあるかどうかという観点から、データの健全性を指します。データ観測性は、実際のデータ値と期待値にギャップがあるかどうかを確認します。
音量
これは、データベースまたはファイル内のデータ量を指します。データ観測性は、データの取り込み量が必要なしきい値を満たしているかどうかを確認することで、データの健全性を確認できます。
スキーマ
スキーマとは、データベース管理システムの要件を満たすデータの構造です。データの可観測性により、リアルタイムの監視と定期的な監査が可能になり、データの健全性を確保できます。
系統
データ観測性を使用すると、データ系統をチェックして、下流または上流の消費者がデータ パイプラインの問題の影響を受けたかどうかを判断できます。
