データ取り込み（data ingestion）とは？
データ取り込みとは、データをソースから収集し、アクセス、使用、分析が可能なターゲット環境へと移動させるプロセスです。データソースには、データレイク、IoTデバイス、オンプレミスまたはクラウドデータベース、SaaSアプリケーションなどがあります。データの移動先には、クラウドデータウェアハウス、クラウドデータレイク、データマートなどがあります。
データ取り込みのタイプ
データ取り込み層は分析アーキテクチャの中心部として機能します。データ取り込みには複数のタイプがあり、それぞれの取り込み層は特定のニーズや技術基盤に合わせて設計されます。
バッチベースでのデータ取り込み
最も一般的なデータ取り込み方法であるバッチベースでのデータ取り込みは、定期的にスケジュールされたイベントや条件に基づいて、データを目的のシステムにバッチで収集・転送するプロセスです。定期的に特定のデータポイントを収集したり、アドホックなクエリを実行したりする必要があり、意思決定にリアルタイムデータを必要としない場合に、バッチベースの取り込みが利用されます。
リアルタイムでのデータ取り込み
リアルタイムでのデータ取り込みでは、データが生成または認識された瞬間に、そのデータを取得、操作、ロードします。リアルタイムでのデータ取り込みは、株式市場の取引や電力網の監視など、継続的に更新されるデータが必要となり、時間的制約のあるユースケースで利用されます。
ラムダアーキテクチャでのデータ取り込み
ラムダアーキテクチャでのデータ取り込みは、バッチ処理とリアルタイム処理を組み合わせたアプローチであり、バッチ層、サービング層、スピード層の三層から構成されます。バッチ層とサービング層では、定期的にデータをまとめて処理し、インデックスします。一方、スピード層では、未処理のデータを迅速にインデックスし、即座に対応が必要なクエリに応えます。異なる層が連携し合い、データを素早く更新することで、低遅延でデータをクエリできます。
データ取り込みの重要性
データ取り込みは、増加し続けるデータの量、種類、複雑さに対処するために不可欠なステップです。アナリストやビジネス部門のマネージャー、意思決定者、アプリケーション、機械学習モデルがデータを活用するためには、データ取り込みが必須となります。より良い、より根拠のある決定を下すためには、あらゆるデータソースにアクセスして、分析とビジネスインテリジェンス（BI）で利用する必要があります。報告や分析を行うシステムでは、一貫性がありアクセス可能なデータが不可欠です。データ取り込みは、このようなデータを確実に提供する役割を果たします。
データ取り込みを自動化すれば、大幅な業務の効率化が図れます。このプロセスを自動化することで、煩雑な手作業を減らし、時間とコストを節約し、限られた技術リソースを他の価値の高いタスクに振り向けることが可能になります。エンジニアは自動化されたデータ取り込み技術を活用することで、データを迅速に処理し、ユーザーに優れた体験を提供するアプリやソフトウェアツールの開発に専念できるようになります。
Alteryxはどのようにデータ取り込みをサポートするか
Alteryxはデータ取り込みを効率化し、分析の全過程をスムーズに統合し、最新のツールチェーンと完全に連携できる柔軟な環境を提供します。組織はAlteryxを活用することで、データの取り込み、変換、そしてソースからターゲットへのデータ移動を自動化し、面倒で手間のかかる手動でのデータ取り込み作業を省くことができます。
Alteryxは、インテリジェントでコラボレーティブ、かつセルフサービス型のデータエンジニアリングクラウドプラットフォームであり、以下のようなアプローチによる容易なデータ取り込みを実現します。
- 任意のソースからあらゆるデータを接続：Designer Cloudは、幅広いデータソースに対してユニバーサルなデータ接続を提供し、あらゆるデータへの接続と取り込みをより迅速かつ簡単にします。セルフサービス型のアーキテクチャの採用により、データへの柔軟でシームレスなアクセスを実現し、クラウドストレージ、クラウドデータウェアハウス、ファイルなどへの接続をサポートします。
- 生データを組織全体ですぐに使えるデータに変換：Designer Cloudは、データのソース、ターゲット、用途に関係なく、あらゆるスキルレベルのユーザーにとって有用で理解しやすいデータを提供します。予測変換機能を備えた視覚的なインターフェースを通じて、複雑なデータパターンを簡単に特定して解決し、分析やアプリケーションに適した形式のデータに変換することができます。
- 数分でデータパイプラインを導入し、自動化：Designer Cloudを使用すれば、ソースから目的地へのデータパイプラインを簡単に実行・自動化し、データワークフローを大規模にスケジュールして自動運用することができます。