DataOpsは、データドリブンな企業がデータから最大限の価値を引き出すための理念および実践手法と説明するのが最も適切です。そして、私たちが暮らす今日の時代において、実質的にすべての企業がデータドリブンです。
これは、データを活用し、続いてデータ管理を推進することが、継続的なイノベーション、新たな洞察の獲得、ソフトウェア開発、業務効率の改善に不可欠だからです。DataOpsは、データを実際に保存しやすくするだけでなく、そのデータを効果的に活用しやすくするものでもあります。
その理由と方法を見ていきましょう。
なぜDataOpsが必要なのか？
DataOpsは、DevOpsの中核原則を基盤に、分析チームがデータストレージからリアルタイムの洞察を得るためのアプローチです。DevOpsも同様に、継続的デリバリーを実現するため、ソフトウェアの開発ライフサイクルを可能な限り短縮することを目的とした理念および実践手法です。これはアジャイルソフトウェア開発を補完するよう設計されており、実際、多くのDevOpsの実践手法はアジャイル開発の手法から生まれています。
言い換えれば、DataOpsとは、DevOpsと同じ原則をデータストレージと分析に適用したものだと考えることができます。DataOpsを適切に導入すれば、データストレージ、分析、ガバナンスに対して、アジャイルかつ協調的なアプローチを実現できます。その結果、ソフトウェア開発チーム、ITチーム、データ分析チームもデータ管理で連携できるようになります。
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優れたデータストレージ管理を実現するDataOpsの導入
自社のデータストレージ管理にDataOpsを導入する際に、押さえておきたい原則は次の3つです：
アジャイルの中核原則に従う
DataOpsの理念全体はすでに、プロジェクトをより小さく、消化しやすいフェーズに分割することに重点を置くアジャイル手法に基づいています。データストレージと管理の場合、アジャイルなデータプロセスでは、個々のデータサブセットから始め、それぞれに対して段階的に価値を提供することに重点を置きます。
これを機能させるには、関連する部門横断チーム間でプロセスを協調して進め、プロセス全体を可能な限り自動化する必要があります。さらに、データ分析の目的は、ビジネスの目標や目的に密接に合致するよう設定すべきです。
自動化といえば……
自動化によってソースコードの変更を検知する
データ管理チームやITチームが直面する大きな問題の1つは、データソースの形式が変更されたとき、そのデータに依存する他のすべてのアプリケーションやソフトウェアに影響が及ぶことです。それらのアプリケーションがまだ変更に対応できない場合、ダウンタイムが発生し、複数のチームや他のアプリケーションにも影響を及ぼす可能性があります。
DataOpsチームがこれを回避する最善の方法は、データソースの更新や変更に対応できるアプリケーションを利用することです。変更が発生した場合は、その可能性を自動的に検知できるようにします。続いて、影響を受けるアプリケーションに新しい情報を伝播させる仕組みを導入します。データストレージに対する全体的なアプローチの一環として、アプリケーションの基盤となるソースコードの変更検知プロセスを自動化すれば、ダウンタイムを最小限に抑えられます。
DataOpsで自動化を活用するもう1つの方法は、マスク済みデータの配信を自動化し、より安全に転送できるようにすることです。ストレージデータベース内の本番データをマスクせずに残しておくと、重大なセキュリティリスクになり得ます（例えば、請負業者が評価のためにストレージデータベースへアクセスする必要があるものの、マスクされていない顧客情報や企業の財務データまで目にしてしまう場合などです）。
データを分析だけでなく、開発にも実際に活用する
データを、必要なときに分析目的で閲覧・調査するためだけにストレージへ残しておくのではなく、積極的な開発に実際に活用しましょう。今日の環境では、事実上すべてのオンラインビジネスがデータドリブンであるため、組織が保存したデータから新たな洞察を得ることは極めて重要です。
特にアプリケーション開発は、新たなデータに対する要件を基盤に進められます。DataOpsの原則を活用するデータストレージチームと開発チームは、データをプロビジョニングする際、データを変換せず元の形式で扱い、開発者にとって使いやすいセルフサービス型のワークフローとセマンティクスを設定し、アプリケーション開発にデータを統合するのが賢明です。
まとめ
DevOpsと同様に、DataOpsも世界中の企業に徐々に採用され、最大限の価値を引き出すデータストレージの標準的なアプローチとなりつつあります。DataOpsは、チームがデータを保存・分析しやすくするだけでなく、ソフトウェア開発に積極的に活用しやすくするものでもあります。