データ処理とは

小さなスプレッドシートを扱う場合でも、大量のデータ処理を行う場合でも、作業はデータ処理サイクルと呼ばれる標準的で再現可能なプロセスに従います。

これはデータ処理サイクルと呼ばれることが多く、ETL（抽出、変換、読み込み）などの一般的なデータ統合フレームワークの基盤を形成します。このサイクルを理解することは、効率的で信頼性の高いデータ ワークフローを構築するうえで重要です。

1. 収集: 元データを収集します。収集からサイクルが始まります。ウェブサイトのログや顧客アンケートから、センサーの測定値や金融取引まで、さまざまなソースから元データを収集します。この段階では、変更データ キャプチャ（CDC）などの特殊な手法を使用することもできます。CDC を使用すると、変更をソースデータベースから効率的に直接ストリーミングできます。
2. 準備/クレンジング: 元データを変換します。データの前処理と呼ばれるこの重要なステップでは、元データのクリーニングと構造化を行います。これには、欠損値の処理、エラーの修正、重複の削除、データセットの分析用に設計された特定のエンジンであるプロセッサと互換性のある形式へのデータの変換が含まれます。
3. 入力: 準備したフィードデータをプロセッサに渡します。クリーニングと準備が完了したデータは、処理システムに入力されます。このシステムは、前のステップで定義した特定のプロセッサ ロジックを格納する、より広範な環境（クラウド サービス、コンピュータ プログラム、AI モデルなど）を表します。
4. 処理: アルゴリズムを実行します。このステージでは、実際の計算、操作、変換が行われます。コンピュータやシステムは、特定のアルゴリズムとルールを実行して、データの並べ替え、数学的計算の実行、異なるデータセットの統合など、目的の結果を達成します。
5. 出力/解釈: 結果を提示します。処理の結果は、有用で読みやすい形式で表示されます。出力は、レポート、グラフ、更新されたデータベース、ユーザーに送信されるアラート、AI モデルのトレーニングなどです。
6. ストレージ: 処理済みデータをアーカイブします。最後に、元の入力データと処理された結果の情報は、将来の使用、監査、またはさらなる分析のために安全に保存されます。これは、データ ガバナンスと履歴を維持するために不可欠なステップです。

データの処理方法は、さらなる高速化、大規模化、自動化の必要性に迫られ、常に進化しています。

最新のデータ処理では、モノリシック アプリケーションから、よりアジャイルでモジュール型のアーキテクチャへと明確なシフトが起こっています。これには多くの場合、アプリケーションとその依存関係をパッケージ化してポータビリティを高めるコンテナと、複雑なアプリケーションをより小規模で独立した機能に分割するマイクロサービスが使用されます。

これらのテクノロジーは、クラウド プロバイダがインフラストラクチャを完全に管理するサーバーレス コンピューティングと連携して動作することが多くあります。これらを組み合わせることで、イベント ドリブン アーキテクチャを実現できます。このモデルでは、処理ジョブは常時実行されるのではなく、ストレージ バケットに新しいデータが到着するなど、特定の「イベント」が発生した場合にのみトリガーされます。このアプローチは、コスト削減に役立ち、システムが自動的にスケーリングしてあらゆる需要に対応できるようにします。

データ品質チェックの自動化と異常の検出のために、AI と ML が処理パイプラインに直接統合されています。この AI を活用した自動化により、従来最も時間がかかっていた準備段階を効率化できます。

IoT デバイスの増加とソースでの大量のデータ生成に伴い、エッジ コンピューティングによりデータ処理能力がデータが作成される場所（「エッジ」）により近くなっています。これにより、工場内のモニタリング システムなどの重要なデータを即座にローカルで処理できるようになり、レイテンシと、すべての元データを中央のクラウドに送信するコストを削減できます。