データ分析基盤の導入ガイドラインの策定・普及
当社では、データ分析基盤を構築するためのガイドラインを策定しています。
（2024年7月より順次リリース）
データ分析基盤の機能別構築ガイドライン
データ分析基盤全体構成
データ分析基盤全体構成ガイドラインでは、企業のニーズに合った総合的なデータ分析基盤の設計と構築方法を詳述しています。これには、データインフラストラクチャの選定から、ストレージソリューション、データ処理エンジン、可視化ツールの統合までが含まれます。各コンポーネントがどのように連携し、データの流れが最適化されるかを明確にし、効率的で拡張性のあるシステムを構築するためのベストプラクティスを提供します。
データガバナンス
データガバナンスのガイドラインは、データのセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、および管理に関するフレームワークを提供します。データ所有権、アクセス制御、データライフサイクル管理、監査ログ、データ分類などの重要な要素を網羅し、企業が法規制を遵守しつつ、高品質なデータ管理を行うための具体的な手順とポリシーを策定します。
データ設計と充填
データの受信層からデータレイク、データウェアハウス、インドメーションマートに至るデータの概念設計、論理設計、および物理設計に関するベストプラクティスを提供します。データモデリング技法、スキーマ設計、エンティティ・リレーションシップの定義、パーティショニング戦略などをカバーし、効率的なデータ格納とアクセスを実現します。
データの変換・移送と品質維持
データの変換・移送と品質維持のガイドラインでは、データの抽出、変換、移送プロセスにおけるベストプラクティスを提供します。これには、データパイプラインの設計、データクレンジング、データ統合、リアルタイムデータ処理、エラーハンドリング、データ監視などが含まれます。データ品質を維持するための具体的な手法やツールも紹介し、信頼性の高いデータ分析環境を構築するためのサポートを行います。
各機能で定義すべきの層別構成
概念層(Conceptional Layer)
概念層では、データ分析基盤の全体像とその構成要素の高レベルなビジョンを提供します。この層は、データの主要なエンティティとその関係性を抽象的に表現し、ビジネス要件に基づいたビジネス要件の整理やモデリングを行います。概念層は、非技術的な関係者とのコミュニケーションを円滑にするための共通の理解基盤を作成し、全体的な戦略と方向性を示す役割を果たします。
論理層(Logical Layer)
論理層では、概念層で定義された内容をより具体的かつ詳細にモデル化します。ここでは、データの論理的構造、データフロー、ビジネスルール、データ統合の方法などが詳細に設計されます。論理層は、データベース設計やデータパイプラインの設計における中間層として機能し、システム間のデータの一貫性と整合性を確保します。この層では、技術的な実装に向けた準備として、詳細な仕様とスキームが定義されます。
物理層(Physical Layer)
物理層では、論理層で設計されたモデルを実際のデータベースやデータストレージソリューション、パイプラインに実装します。この層では、データベースの物理的な配置、パーティショニング、データアクセスの最適化、パイプラインの物理実装、パフォーマンスチューニングなどが行われます。物理層は、実際のハードウェアやソフトウェア環境におけるデータの格納とアクセスを管理し、システム全体の効率とスケーラビリティを最大化することを目的としています。