DATA-4-3 · データ駆動 · v202506

データレイクから、データ分析基盤までのETL処理にも自動テストが存在しており、変換エラーなどがモニタリングされているか。

FAQ

Q.自動テストはどのような内容が考えられますか?

想定しないデータの混入によって、処理が止まる、データのクレンジングが十分でないといったエラーを検知する仕組みが考えられます。

用語解説

データレイク

DATA-2-3

未処理のローデータ(構造化データと非構造化データ)の保管場所です。

ETL(Extract/Transform/Load)

データウェアハウスやBIにおける工程の略称です。EはExtract - 外部の情報源からデータを抽出、TはTransform - 抽出したデータをビジネスでの必要に応じて変換・加工、Load - 最終的ターゲット(すなわちデータウェアハウスやBIの可視化)に変換・加工済みのデータをロードすることを指します。

参考資料

データ処理パイプラインはなぜ重要か?

簡単に言うと、データ処理パイプラインは「工場の自動組み立てライン」のようなものです。自動車工場では、部品が次々と運ばれ、溶接、塗装、組み立てといった工程を自動的に進み、最終的に完成車が出荷されます。各工程の所要時間や不良率を測定し、ボトルネックを特定して改善します。同じように、データも、収集、変換、集計、分析といった工程を自動的に流れるパイプラインが必要です。手作業でデータを加工していては、時間がかかり、ミスも発生します。自動化されたパイプラインにより、データの鮮度と品質を保ちながら、継続的に分析結果を生成できます。

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