DataOpsとは

DataOpsは、データ処理とデータ管理のプロセスを迅速かつ効率的に行うためのアプローチや方法論です。この概念は、ソフトウェア開発におけるDevOpsの考え方や文化を、データ領域に応用することを目的に生まれました。

DataOpsは、データの収集、処理、分析、活用などのデータ活用における全体的なサイクルを継続的に改善し、データの自動化、効率化をはかります。主に、データサイエンティスト、データエンジニア、データアナリストなどの役割によって実行されます。

DataOpsで可能なこと

■自動化されたデータパイプラインの構築

データの収集、前処理、変換、ロードなどのタスクをDataOpsで自動化することで、データ処理プロセスを効率化し、生産性を向上させます。

■継続的な監視と改善

データ処理プロセスの継続的な監視と改善が期待できます。データの品質、パフォーマンス、セキュリティなどの側面を定期的に監視し、問題が発生した場合には迅速に対処します。また、プロセスの改善を通じて、効率性と信頼性を向上させます。

■柔軟性とスケーラビリティの向上

データ処理システムの柔軟性とスケーラビリティを向上させることができます。需要の変化や新しい要件に迅速に対応し、データ処理プロセスを拡張することが可能です。

■セキュリティとコンプライアンスの強化

データのセキュリティとコンプライアンスへの準拠を強化することができます。セキュリティ基準や規制要件に適合し、データのプライバシーと機密性を保護します。

DataOpsの成功事例

1. Netflix

Netflixは、DataOpsを活用して、視聴履歴や視聴習慣などの大量のデータを収集し、分析しています。DataOpsの自動化と効率化により、Netflixはリアルタイムでのパーソナライズされたコンテンツ推薦を提供し、ユーザーエクスペリエンスを向上させています。

https://www.netflix.com/jp/

2. Airbnb

Airbnbは、DataOpsを活用して、ユーザーの予約履歴や宿泊先のデータを分析しています。DataOpsの自動化と効率化により、Airbnbは需要予測や価格設定の最適化などのビジネス上の課題に対処し、サービスの改善と成長を促進しています。

https://www.airbnb.jp/

3. Uber

Uberは、DataOpsを活用して、乗客の移動履歴やドライバーのデータを収集し、分析しています。DataOpsの自動化と効率化により、Uberはリアルタイムでの乗車予測や料金設定の最適化を行い、サービスの効率性と利便性を向上させています。

https://www.uber.com/jp/ja/

4. Spotify

Spotifyは、DataOpsを活用して、ユーザーの音楽再生履歴や好みのデータを分析しています。DataOpsの自動化と効率化により、Spotifyはパーソナライズされたプレイリストの提供や新しい音楽の発見を促進し、ユーザーエンゲージメントを高めています。

https://open.spotify.com/intl-ja

現場の声

「データ処理は、近年のデータ量の爆発的な増加やフォーマットの多様化から、専門的な知識が必要とされる領域となっています。数TBから場合によっては数PBに及ぶデータを、どのように効率的に処理し、現場で使える実践的なデータとして迅速に提供するには、データエンジニアだけでなく、データサイエンティストやデータアナリストが協力して、DataOpsを実現する姿勢が重要になるでしょう。」

＜執筆・監修＞

アルサーガパートナーズ株式会社　DX技術用語集制作チーム

（2024年3月時点）