データ処理とは - Google Cloud

データ処理とは | Google Cloud Google Cloud Next Tokyo ：7/30、31 東京ビッグサイトにて開催！ データ処理とは データ処理とは、数値、テキスト、画像、センサー測定値などの元データを、より有用で理解しやすく、価値のある形式（多くの場合、情報と呼ばれる）に変更するプロセスです。これは、生のデータを実用的な分析情報に変換するコアエンジンであり、現代のビジネス、高度な分析、 AI システムにとって不可欠な機能です。 無料で開始 データ処理サイクル 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となります。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。 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。 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、データセットを分析するため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。 入力: 準備されたデータをプロセッサにフィードします。クリーンアップされ準備されたデータは、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、クラウド サービス、コンピュータ プログラム、 AI モデル などのより広範な環境を表します。 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、さまざまなデータセットの統合など、目的の結果を達成します。 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。この出力は、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。 ストレージ: 処理済みの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。 最新のデータ処理のメリット 効果的で最新のデータ処理は、強力で定量化可能なメリットをもたらします。 すべて開く データの精度と品質の向上 クリーニングと準備のステップにより、エラー、冗長性、不整合が軽減されます。これにより、分析のために信頼できる、はるかに高品質なデータセットが作成されます。 たとえば、小売チェーンは数百店舗の在庫データを処理して重複するエントリを削除し、棚にすでに在庫がある商品を誤って注文しないようにすることができます。 意思決定の強化 処理によって、元データが明確かつ簡潔な情報に変換されます。これにより、技術リーダーや意思決定者は、信頼できる証拠に基づいて、より迅速かつ自信を持って選択できるようになります。 たとえば、コールセンターのマネージャーが平均待ち時間の処理済みデータをモニタリングしているとします。データから毎週火曜日の午後 2 時に待ち時間が急増することがわかった場合、マネージャーはその時間帯にスタッフを増員するよう自信を持ってスケジュールできます。 業務の効率化 最新のツールを使用してデータ処理ワークフローを自動化することで、手作業にかかる時間を大幅に削減し、分析情報を得るまでの時間を短縮して、技術チームがイノベーションに集中できるようにします。 たとえば、財務チームは月末の経費調整を自動化し、1 週間かかっていた手動のスプレッドシート作業を数分で完了するプロセスに変えることができます。 高度な分析と AI のサポート 適切に構造化され、処理されたデータは、 生成 AI アプリケーション を支えるディープ ラーニングや大規模言語モデルなどの高度なモデルを実行するための不可欠な基盤です。 たとえば、物流会社は過去の配送データを使用して、気象パターンに基づいて配送遅延を予測する機械学習モデルをトレーニングし、トラックのルートを事前に変更できます。 4 種類のデータ処理 ビジネスニーズが異なれば、必要なデータ処理方法も異なります。どの方法を選択するかは、どれほど迅速に結果が必要かによって大きく左右されます。 リアルタイム データ処理 これには、データが生成された直後、多くの場合ミリ秒単位でデータを処理することが含まれます。リアルタイムのデータ処理は、株式取引、不正行為の検出、ライブ ダッシュボードの更新など、即時のレスポンスを必要とするタスクに不可欠です。 バッチデータ処理 この方法では、データが一定期間にわたって収集され、大きなグループ（「バッチ」）で一括処理されます。給与計算、日次財務レポート、毎月の公共料金請求書の生成など、緊急性の低いタスクに適しています。 ストリーム データ処理 リアルタイムと同様に、データ ストリーム処理では、生成されたデータが継続的に処理されます。単一のデータポイントだけでなく、一連のイベントを分析して対応することに重点を置いており、基盤となるエンジンとして Apache Kafka などのオープンソース プラットフォームを使用することがよくあります。これは、 モノのインターネット（IoT） センサーデータやウェブサイトのクリックストリームのモニタリングによく使用されます。 インタラクティブなデータ処理 このタイプの処理は、ユーザーがデータやシステムを直接操作するときに行われます。たとえば、ユーザーがウェブサイトを検索したり、スマートフォンでアプリを実行したりすると、インタラクティブなデータ処理イベントがトリガーされ、すぐに結果が返されます。 データ処理の未来 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。 複数の競合するアプローチとイベント ドリブン アーキテクチャ 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移行が起こっています。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 が実現します。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、費用の削減に役立ち、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。 AI を活用したデータ品質と自動化 AI と ML が処理パイプラインに直接統合され、データ品質チェックの自動化と異常の検出が行われています。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。 エッジ コンピューティングとローカライズされた処理 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。 Google Cloud でビジネスの課題を解決する 新規のお客様には、Google Cloud で使用できる無料クレジット $300 分を差し上げます。 使ってみる 関連プロダクトとソリューション Google Cloud は、リアルタイム ストリームから大規模なバッチ処理まで、データ処理サイクルのあらゆる段階に対応するよう設計された、強力で統合されたサービス スイートを提供しています。 BigQuery サーバーレスでスケーラビリティと費用対効果に優れた Google Cloud のクラウド データ ウェアハウスです。標準 SQL を使用して大規模なデータセット（ペタバイト単位のデータ）を分析できるため、処理済みデータまたは元データに対して複雑なクエリを実行する中央ハブとなります。 Dataflow Dataflow は、統合されたストリーム データ処理とバッチデータ処理に対応するフルマネージド サービスです。オープンソースの Apache Beam プログラミング モデルを使用しているため、デベロッパーは単一のフレームワークを使用して、大量の連続データ ストリームや大規模なバッチジョブを処理できる柔軟なパイプラインを記述できます。 Managed Service for Apache Spark Managed Service for Apache Spark は、Apache Hadoop クラスタと Spark クラスタを実行するための、高速かつ容易に使用可能なフルマネージド クラウド サービスです。ビッグデータ分析と ML ワークロードのためのオープンソース データ処理ツールの実行を簡素化します。 Datastream これは、Google Cloud のサーバーレスの変更データ キャプチャ（CDC）＆レプリケーション サービスです。さまざまなデータベース、ストレージ システム、アプリケーションの間でデータをリアルタイムで同期できるため、リアルタイム解析を簡単に強化できます。 Managed Service for Apache Kafka Google Cloud Managed Service for Apache Kafka は、イベント ドリブンなマイクロサービスを構築するための高可用性 Apache Kafka クラスタを運用します。Apache Kafka のオープンソース バージョンと互換性があり、ファーストパーティの Google Cloud サービスが含まれています。 Pub/Sub Pub/Sub は、独立したアプリケーション間でメッセージを送受信できるリアルタイム メッセージング サービスです。スケーラブルで高速なリアルタイム データ ストリームとイベント ドリブン アーキテクチャを構築するのに最適なサービスです。 Apache Spark 用サーバーレス Google Cloud のサーバーレス Spark サービス。Spark ジョブのインフラストラクチャ管理が不要になります。これは新しい Spark パイプライン、インタラクティブな分析、需要が予測できないジョブに最適で、速度とシンプルさが優先されます。 関連資料 データ処理サービス（SLI）のドキュメント : この Google Cloud Observability のドキュメントでは、Dataflow や Managed Service for Apache Spark などの主要なデータ処理サービスについて、正確性や鮮度などのサービスレベル指標（SLI）を定義して測定する方法を説明しています。 次のステップ $300 分の無料クレジットと 20 以上の無料枠プロダクトを活用して、Google Cloud で構築を開始しましょう。 無料で開始 開始にあたりサポートが必要な場合 お問い合わせ 信頼できるパートナーと連携する パートナーを探す もっと見る すべてのプロダクトを見る