データ活用基盤の構成要素とは？アーキテクチャをわかりやすく解説
1. データ活用基盤の全体像
データ活用基盤は、単一のシステムではありません。いくつかの役割ごとに異なるツールやサービスを組み合わせて構成される、仕組みの集合体です。
全体の流れは大きく次のステップに分けられます。
- ・データ収集
- ・データ蓄積・統合
- ・データ加工・整備
- ・データ分析・活用
この流れに沿って、各パートに最適な技術やツールを組み合わせていきます。
▲ データ活用基盤のアーキテクチャ概要イメージ
2. 主な構成要素と役割
| 構成要素 | 内容 | 代表例 |
|---|---|---|
| データ収集（データインテグレーション） | 社内外からデータを収集するフェーズ | 社内DB（ERP、CRM）、外部データ、IoTデバイス、ETLツール（AWS Glue、Azure Data Factory、Talendなど） |
| データ蓄積（ストレージ・DWH） | データを一元管理・保存するフェーズ | データウェアハウス（BigQuery、Amazon Redshift）、データレイク（Amazon S3、Azure Data Lake） |
| データ加工・整備（クレンジング・変換） | データを分析に適した形に整えるフェーズ | 欠損補完、異常値除去、粒度集計、データマート作成 |
| データ分析・活用（BIツール・分析基盤） | データを可視化・分析して価値を引き出すフェーズ | BIツール（Tableau、Power BI、Looker）、統計分析、機械学習、リアルタイムダッシュボード |
3. データ活用基盤アーキテクチャのイメージ
全体像としては、データソースから収集し、蓄積・整備を経て、分析・活用へとつなげる一連の流れが設計されます。
まとめ
データ活用基盤は、単なるデータの保管場所ではありません。
「データをビジネスに活かすための仕組み」そのものです。
それぞれのパーツを適切に組み合わせ、運用できるかどうかが、企業のデータドリブン経営を成功させるカギとなります。
