データリネージとは？
情報に囲まれた状況です。実際、企業活動のすべては何らかの形で情報に依存しています。どのように情報を扱うか検討している中で、情報が十分に活用されているかを見極めるのは容易ではありません。
考えてみてください。情報は常に企業のために機能すべきものです。そのため、情報の発生源、到達経路、そして現状を理解することは、その価値を見極めるために極めて重要です。ここで登場するのがデータリネージというツールで、情報の起点を明らかにし、必要な人の手に届くようにします。
今回は、データリネージが何でないか、クラウド環境でなぜ重要か、そしてニーズに最適なツールの選び方について探ります。
データリネージの定義
データリネージ (DL) とは、情報のライフサイクル、すなわち情報が生まれてから現在に至るまでの全プロセスと考えられます。これには、情報がどこで生成され、地点Aから地点Bへどのように移動し、現状はどうなっているかが含まれます。
データリネージを利用することで、企業は情報がETL、ファイル、レポート、データセットなどさまざまな経路を通る際の動きを簡単に把握できるようになります。情報はその過程で複数のデータと接触し、加工され、様々なレポートに用いられます。これにより、より的確な意思決定が可能となるとともに、各業務データの由来を追うことでエラーの原因究明やシステム移行時の変更を把握する助けとなります。結果として、企業は貴重な時間とリソースを節約し、BIの能力向上とサービス提供までの期間短縮にもつながります。データリネージがなければ、特定の変更が各レポートやETL処理にどのような影響を及ぼすか予測できず、システム管理が行き届かなくなります。つまり、情報の起源や加工履歴が明確でなければ、真の価値を引き出すことは困難になります。
なぜデータリネージは重要なのか?
クラウド上で日々膨大な情報が流れる中、企業はビジネス知見を得るために情報の透明性と明快さが求められています。ETL（抽出、変換、ロード）やファイル、レポート、データセットを通じた情報の流れが明らかになることで、各業務プロセスの改善に繋がる手がかりが得られます。データリネージは、これらの情報を明確にするための第一歩となります。
一方で、情報の出所を把握するだけで、エラーの原因分析、変更管理、そしてシステム移行時に必要な手間を大幅に削減できます。誰がいつ変更を行い、どのプロセスが実施されたかを明確にすることで、情報がセキュリティ対策を経て確実に管理されていることが確認できます。こうした詳細は、企業にとって重要な意思決定の根拠となります。
データリネージは特に以下の点で重要です：
- Business Viability
質の高い情報は、企業の存続を支えます。マーケティング、製品開発、経営、営業といった全ての部門が情報に依存しており、顧客行動や市場データをもとに製品やサービスの改善が図られます。長期的な変化も経営陣によって監視され、適切な意思決定が可能となります。データリネージが提供する詳細情報は、企業が自社製品を継続的に学び改善していくための基盤となります。
- Evolving Data
情報は時間の経過とともに変化します。より安全な情報管理策と効果的なデータ収集方法を組み合わせることで、経営陣が価値を創出できるようになります。データリネージは、この難しい課題を解決するための道筋を示します。
- IT Requirements
IT部門が新たなシステム改善に取り組む際、全ての情報源へのアクセスが必要です。データリネージツールが提供する詳細な情報は、情報源を迅速に特定することで時間とコストの節約につながります。
- Information Governance
データリネージが提供する重要な詳細情報は、管理の一貫性の維持やリスク管理の向上に寄与し、経営陣がより適切な判断を行うための支援となります。
例えば、システム内で情報がどのように流入し、製品やサービスの検証に利用されるかを調査する際、データリネージはその情報を提供します。日々大量の情報がシステムに取り込まれる中、情報の発生源や加工履歴を明確にすることでリスクを低減できます。
情報の信頼性と管理の観点から、情報の流れは特に重要です。例えば、医療や金融分野では厳格なコンプライアンスが求められ、情報の出所や流れの記録が特に重視されます。情報がどこから来たのか、どのように利用され、誰が閲覧し、転送、複製、加工、受信されたかが詳細に記録されることで、関係者はいつでも完全な情報を把握できます。
データリネージとデータ分類
データ分類とリネージはいずれも情報の分類やラベリングに関わるため、同じように捉えられがちですが、実際は異なります。理由は以下の通りです：
データ分類とは、情報を構成や特性に基づいてカテゴリー分けすることを指します。これは、情報の保存、コンプライアンス、セキュリティ面で非常に重要で、大量のデータを整理するのに役立ちます。たとえば、収集元に応じて情報を分類し、調査で得た情報を一箇所に、メールで得た情報を別の場所にまとめる、といった具合です。
このように情報を分類することで、同じ種類の情報を一元的に確認でき、業務効率と意思決定力が向上します。また、保存や運用コストも削減され、データリネージと組み合わせることで、大きな効果が期待できます。
データリネージとデータガバナンス
データリネージ単体では十分な効果を発揮しないため、データガバナンスと連携させることが不可欠です。データガバナンスは、実行しやすく実用的な情報ポリシーの策定と、そのポリシーに基づくコンプライアンスの維持を目的としています。
ガバナンスポリシーの策定にあたっては、経営者や主要メンバーが重要な要件を整理し、データガバナンス委員会と協議することが求められます。企業の目的と情報管理ポリシーの整合性が不可欠です。
しかし、期待されるプロセスと実際の運用との間に乖離が生じることがあり、その結果、即時のデータガバナンスの効果が薄れる場合があります。こうしたギャップには、情報フローとリソースを正確に記録するデータリネージが有効です。
情報のすべての生成段階が記録されれば、データガバナンスチームは情報の流れ、加工、利用状況を容易に把握できます。詳細なデータリネージ情報により、各段階でのガバナンスポリシーの適用状況を確認することが可能となります。
さらに、効果的なデータリネージの導入は、データガバナンスに伴う複雑な課題を解消する助けにもなります。例えば、データサイエンティストや品質アナリストが、どの段階で問題が発生しているかを特定し、速やかに対処できるようになります。これがなければ、原因究明に多大な時間を要し、不正確な結果や過剰な負担が生じ、誤った意思決定へと繋がる恐れがあります。
データガバナンスの重要な役割は、情報の取り扱いや保管システムにおけるエラーの発見にあります。データリネージは、関係者に情報の全容を明確に示し、迅速なエラー特定を可能にします。
影響分析という、効率的なデータガバナンスに不可欠なプロセスにおいても、データリネージは力を発揮します。現代のダイナミックな情報環境において、情報のフォーマットや構造の詳細が提供され、意図的あるいは非意図的な変更の影響を追跡する助けとなります。
データリネージの記録は、情報の変更が企業にどの程度影響を及ぼすかを把握するために役立ち、また情報に基づく依存関係を明らかにし、その影響を予測する材料ともなります。これにより、データエンジニアは必要な変更を各段階で計画し、システム全体の円滑な運用を実現できます。総じて、データリネージと連携したガバナンスは、効果的かつ迅速で、手間を大幅に削減できる方法です。
データリネージの手法と例
- 例に基づくリネージ
この手法は、情報の生成や変更に用いられるコードを直接管理することなく、テーブル、ファイル、業務レポートのメタデータを解析することで情報の流れを把握します。メタデータを利用してパターンを探すことで、例えば、二つのデータセットに同じ名前や数値が含まれていれば、それらは情報の異なる段階で同一の情報と判断され、リネージとして連携されます。
例に基づくリネージの大きな利点は、情報そのもののみを解析するため、特定のデータ処理計算に依存せず、Oracle、MySQL、Sparkなどどのようなデータ技術にも適用可能な点です。
一方で、この手法は必ずしも高い精度を保証するものではありません。特に、情報処理の論理がコード内部に隠され、メタデータ上で明示されていない場合、データセット間の関連性を見逃す可能性があります。
- 情報タグ付けによるリネージ
この手法は、情報の変更時にタグ付けが行われるという前提に基づいて、初めから終わりまでタグを追跡することで情報の流れを把握します。ただし、全ての情報生成を管理する安定した変更エンジンが存在し、そのタグ付けの仕組みが明確である場合にのみ有効です。
そのようなシステムが存在しなければ、タグ付けによるリネージは、該当システムを利用しない情報には適用できず、閉じた情報システムでの利用に限定されます。
- 自律型リネージ
一部の企業では、情報の保存、処理ロジック、マスターデータ管理（MDM）を通じてメタデータを一元管理する環境が整っており、こうした環境にはすべての情報のライフサイクルを保管するデータレイクが含まれることが一般的です。
このような自律型システムは、外部ツールを必要とせず情報の流れを把握できますが、タグ付けと同様に、この管理された環境外で起こる変更については検知できません。
- パーシングによるリネージ
これは、情報処理に用いられるロジックを逐次解析する、最も高度なリネージ手法です。情報変更のロジックを把握することで、初めから終わりまでの詳細な追跡を実現します。
この手法の実装は複雑で、情報の加工や移動に使われるすべてのプログラミング言語やツール（ETL処理ロジック、SQLベースの手順、JAVAアプリ、従来のコードパターン、XMLベースの手法など）への対応が必要となります。
データリネージの活用例
- レポートエラーの原因究明
マーケティング部門と財務部門の間で情報の流れに不整合が指摘された場合、BI担当者が原因究明に関与することになります。BI担当者は、情報の全体の流れを確認することで、マーケティングと財務の数値の違いの原因を数分で分析できます。
自動化されたデータリネージを利用すれば、BIチームはレポートの情報精度を証明するために苦労する必要がなく、情報の由来や加工履歴を辿ることで、問題があれば速やかに原因を突き止め、解決策を示すことが可能となります。これにより、企業はすべての情報が正確で把握されているという信頼を得られます。
- 個人情報保護規制
GDPR、カリフォルニア州プライバシー権法（CPRA）など、各種の個人情報保護規制に対応するためには、情報の詳細を把握することが重要です。そのため、データリネージシステムの導入が求められます。すべての情報の起源を確認することは、個人情報保護の基本です。DLは、BIチームが情報要素を個人情報として識別し、フラグを立て、関連する情報を追跡する助けとなります。これにより、企業はコンプライアンスを維持し、透明性を保つことができます。
- 影響分析
変更を実施する前に、どのレポート、情報要素、または利用者に影響が及ぶかを企業は把握する必要があります。自動化されたDLにより、BIチームは下流の情報依存関係を特定し、予測される影響を確認できます。どの部門が影響を受けるかを明確にすることで、変更の実施可否を判断するための材料となります。
さらに、情報が移動する過程でどのような変更が行われたかを詳細に把握することは、まさに「情報は力なり」の実例です。企業が情報について多くの知見を持つほど、将来への備えが整います。
- システム移行・アップデート
従来のBIシステムから最新のシステムへ、またはシステムのバージョンアップへの移行は、先進的なデータリネージによって大幅に簡略化され、ITチームはBI環境を完全に把握できます。自動化されたリネージ機能により、重複したレポートや古い情報源に依存するETLプロセスを特定し、移行対象の情報を絞り込むことが可能となります。重複や古いレポートを移行する理由はありません。情報の流れが明確になることで、移行プロセスにかかる時間や労力、エラーを減少させ、より迅速なプロジェクト実施を支援します。
Forbesによると、リネージ分析は「使われていない情報の島」を特定するとのことです。これにより、企業は実際に活用されている情報を把握し、無用な保管情報に費やすコストや労力を削減できます。
ビジネスでのデータリネージの活用方法
データリネージの重要性がお分かりであれば、貴社のニーズに合致した情報品質ツールの導入が不可欠です。クラウドベースのシステムで、情報の流れを明確にし、最適なトラッキング、監視、管理が実現できるものを検討してください。
Talend Data Fabricは、クラウド対応のアプリ群として、情報連携と情報管理の分野で高い評価を受けています。この包括的なシステムは、初めから終わりまでのメリットを備えたデータリネージツールとして活用可能です。
- 情報収集
- データガバナンス
- 情報変換
- 情報品質と共有
今日から情報の流れを計画し、Talend Data Fabricを試して企業全体で信頼できる情報のメリットを体感してみてください。
データリネージの導入方法
導入にあたって最も重要なのは、貴社の情報文化です。効果的なデータ管理体制、有能な情報専門家、そしてチーム内外の連携がなければ、成功は望めません。これらが整ったら、以下の手順に従って実行してください。
- 導入の目的を明確にする
まず、なぜデータリネージを導入するのか、その理由を明らかにしてください。企業の目標達成のために必要なのか、単なる流行に乗るためなのか、情報品質の向上や規制対応が目的なのか、主要な推進要因を見極めることが重要です。
- 上層部の意見を確認する
個人で進められるものではなく、多大なリソースと時間が必要です。上層部の承認を得ることで、必要な人材や予算を確保することが可能になります。
- プロジェクトの範囲を定める
導入が決まったら、プロジェクト全体の範囲を十分に検討してください。どの手法を用いるか、どの情報を対象とするか、利用者体験への影響や得られるメリットについて明確にする必要があります。
- 技術・業務双方の関係者向けに概要を作成する
関係者はデータリネージ導入による成果に関心を持ちます。技術系と業務系では期待する内容が異なります。技術関係者は実際の情報の流れや処理の仕組みに興味を持つ一方、業務関係者は原因分析や概念的なデータモデルに関心があります。双方の視点を踏まえた概要を作成してください。
- ドキュメント方式を決定する
自動化された記録方法と記述型記録方法の二つの選択肢があります。それぞれの特徴を十分に理解し、最適な方法を選んでください。
- データリネージソフトを選ぶ
この分野には多くの自動化ソリューションが存在します。十分に検討し、最適なものを選ぶことで、目的を達成するための基盤が整います。
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