データパイプライン設計 / Data Pipeline Design

まず、どこからデータを取り、何に使うのかを明確にする。

データソースの例：

• Webアプリのデータベース（PostgreSQL、MySQLなど）
• SaaSツール（Salesforce、GA4、Slack、HubSpotなど）
• ログデータ（サーバーログ、アプリログ）
• 外部API（天気、株価、SNSデータ）
• スプレッドシート、CSVファイル

利用目的の例：

• 経営ダッシュボード（日次更新）
• マーケティング分析（週次レポート）
• 機械学習モデルの学習データ
• リアルタイムのアラート・通知

利用目的から逆算して設計するのが鉄則。「とりあえず全データを集める」はNG。

データの変換処理の流れを設計する。

ETL（Extract → Transform → Load）:

• データを抽出し、変換してから格納する
• データ量が少ない場合やオンプレミス環境に適する

ELT（Extract → Load → Transform）:

• データをまず格納し、格納先で変換する
• BigQueryやSnowflakeなどクラウドDWHの処理能力を活かす
• 現在の主流

設計のポイント：

要件に合ったツールを選ぶ。

データ取り込み（Extract/Load）:

• Fivetran、Airbyte、Stitch → SaaSからの取り込みに強い
• Embulk、Apache Kafka → 大規模・リアルタイム処理

データ変換（Transform）:

• dbt → SQLベースの変換。現在の主流。バージョン管理可能
• Apache Spark → 大規模データの分散処理
• Pandas/Python → 小規模データの柔軟な変換

データ格納（Storage）:

• BigQuery、Snowflake、Redshift → クラウドDWH
• PostgreSQL → 小〜中規模

オーケストレーション（実行管理）:

• Airflow、Dagster、Prefect → パイプラインのスケジュール管理・監視

小規模ならFivetran + BigQuery + dbt + Lookerのような組み合わせで始めるのがおすすめ。

パイプラインは構築して終わりではなく、運用し続けるもの。

必要な仕組み：

• データ品質チェック: NULLの割合、値の範囲、レコード数の急変を自動検知
• アラート: パイプラインの失敗、データ遅延をSlack/メールで通知
• リネージュ（データの血統）: どのデータがどこから来て、どう変換されたかを追跡可能に
• ドキュメント: テーブル定義、変換ロジック、更新スケジュールを記録

dbtのテスト機能やGreat Expectationsなどのデータ品質ツールを活用する。