データ分析基盤の「Scheme on Write」から「Scheme on Read」への転換についてのメモ（暫定版）
最近、データ分析基盤を設計するに当たっての考え方を整理する必要があって、要件に応じたデータ分析基盤を設計するに当たっての基本的な考え方は何かを考えています。
近年、データ分析基盤はデータ収集ソフトウェア、データストア、分析処理、分析処理の利用方法などなど、検討すべき項目が多くなり、この辺りの技術の流れを把握している人は当然のように設計を行うことができますが、そうでない人に取っては、どこから検討を始めるべきかわかりにくくなっているように思います。
自分の中でも、これがうまく言語化できておらず人に教えようと思っても、結構詰まってしまうので、ブログで言語化してみる次第です。
最近のデータ分析基盤の基本は「Scheme on Read」型のアーキテクチャ
最近のインターネット上で見るデータ分析のアーキテクチャは、データをデータソースから収集したのち、最低限の加工（ログをフィールドごとに区切るなど）をHDFSやS3、Azure BLOB ストレージなどに置くことが多くになっていると思います。
Hadoopが普及し、分散処理を利用するハードルが下がったことで、一度データを保存してしまえば、あとからデータを分析できる形式に整形することができるようになったことが、このようなアーキテクチャを可能にしていると思います。
保存したデータは、あとでHadoopを使って分析に使いやすい形に加工し、その上で独自の可視化アプリなり、Tableauなどのセルフサービス側のBIツールで読み込んで使うことになります。
最近のデータ分析基盤系のスライドを見ると、このアーキテクチャを前提に以下の4つのコンポーネントに分けて、機能が語られていることが多いようです。最近のデータ分析関連のプロダクトは、このような区分で作られていることが多いので、自分としてもしっくりきます。
データ分析基盤のコンポーネント
参考スライド
- スマートニュースの世界進出を支えるログ解析基盤 #jawsdays #tech - Speaker Deck
- 集める/保存する/処理する/分析する
- Google Cloud Dataflowを理解する - Speaker Deck
- Collect/Store/Process/Visualize
- スマートニュースの世界進出を支えるログ解析基盤 #jawsdays #tech - Speaker Deck
このアーキテクチャは「Scheme on Read」という言葉で呼ばれることがあります。データ加工を出来る限りあとのフェーズにすることで以下のメリットを得ることができます。
- テキストや画像、音声、動画等の非構造化データもそのまま同じ仕組みで保存可能
- データの種類や分析内容が変わっても、「処理」フェーズ以降で必要に応じてデータを加工することで柔軟に対応できる
- データ保存にはファイルをそのまま保存できるようなストレージや分散ファイルシステムを使うことで、データの収集・保存の仕組みをシンプルに保つことができる
分析対象と分析手法が多様化していることから、このような特徴はデータ分析基盤の大きなメリットです。
それでは「Scheme on Write」の基盤とは？
Hadoopが普及する以前は、データ分析基盤と言えば、データ・ウェアハウスを中心とするBIシステムのことを指していました。ただ、BIシステムとHadoopを利用したデータ分析基盤のアーキテクチャの比較は、私が知る限りあまりないように思います。
データ・ウェアハウスのアーキテクチャは「Scheme on Read」と比べると、「Scheme on Write」、つまりデータを保存する際にスキーマを与えるという設計の方法論と考えることができると思います。
BIシステムの構成要素をざっくりまとめると、以下のようになっています。
- BIシステムの構成要素
- ETL
- Extract: 業務システムからのデータ抽出・収集、Transform: データ加工、Load: データ・ウェアハウスへのデータロード
- 蓄積
- データ・ウェアハウスへの蓄積
- 分析・ビジュアライズ
- BIツールでの分析
- ETL
先ほどの最近のコンポーネント分割と比べると、Iシステムではデータ収集とデータ加工が「蓄積」の前に来ており、データ蓄積の時点で分析に必要な前処理がひと通り終わっていることが前提となっていることが大きく異なっています。
データ・ウェアハウスは、単にデータを長期間に渡って蓄積するだけではなく、データ分析の目的に特化したテーブル構造を取ることで、複数の軸でデータの集計・分析を高速に行うことができるようになっています。
データ・ウェアハウスで用いられるテーブル構造は「スタースキーマ」と言われ、各種マスタ情報やデータ集計対象期間等の属性情報を格納した「ディメンション・テーブル」と取引履歴などの履歴データをディメンションテーブルの軸で切って格納した「ファクト・テーブル」からできており、通常は業務システムとは別のテーブル構造を持っています。この構造にしたがってテーブル設計を行い、データを格納することで、BIツールから効率的にデータ分析ができるように工夫がなされています。
そのため、データ・ウェアハウスにデータを蓄積する際には、そのテーブル構造にデータを合わせるためのデータ加工や不正なデータやフォーマットが合わないデータを弾くためのクレンジング処理も必須です。しかし、一旦データを入れてしまえば、後段の分析では前処理が終わった状態でデータを使うことができる、というのがこのアーキテクチャの特徴です。
上で見てきたデータ・ウェアハウスを中心としたBIシステムは、その特徴故にデータ投入時の検討事項が多くなり、かつ、事前のテーブル設計で漏れがあったり、新たに分析対象となる軸が出たりした場合は、またテーブル設計からやり直す必要が出てきます。そのため、最初の要件定義の際に分析軸まで決められるようなデータの種類が増えない業務システムであればいいですが、そうでない場合は設計が困難です。
BIシステムの設計は、企業内部に閉じていることが多く、設計自体が各企業のノウハウを含むので、Web上では概論を超えるような設計内容があまり公開されていないように思います。書籍としては、以下の書籍が参考になりました。
BIシステム構築実践入門 (DB SELECTION)
posted with amazlet at 15.05.02
BIシステム構築実践入門 eコマースデータ活用編 (DB Magazine SELECTION)
posted with amazlet at 15.05.02
「Scheme on Write」は「Scheme on Read」に乗り越えられたと言えるか？
「Scheme on Write」はデータ分析基盤が世の中になかった時に、業務システムとデータ分析を行うシステム（情報系システム）を分割し、業務にしか使われていなかったデータを分析用のデータに転換することでビジネス上の価値を生み出すことを意図して考えだされた仕組みです。
一方、「Scheme on Read」は、上記の背景から生まれた既存のBIシステムが近年のデータ増加のために行き詰まってくる中、Hadoopによる大量データの分散処理が一般的になったことから形作られてきたアーキテクチャだと思います。
ただ、後者が前者を単純に乗り越えて、後者だけですべてが成り立つ世界になったかというとそうでもないかなと思います。どちらにしても、最終的にデータ分析を行うためには、データ分析の目的に応じてデータを整形し、分析する必要があり、また、データの前処理は後に回せば回すほど、余分なデータをあとに持ち越すことになるため、処理のオーバーヘッドは増えてきます。
・・・この関係をうまく整理できればいいのですが、今日の時点ではまだまとまっていません。 連休中に考えがまとめられたらと思いますが、なんとかなるかなー
長くなったので、尻切れですが、今日はここまで。続きはまた考えがまとまり次第ということで。
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追記
メモの続き書きました。このメモはアプローチの整理までで一旦終了で。
データ分析基盤の「Scheme on Write」から「Scheme on Read」への転換についてのメモ（暫定版）・続き - 双六工場日誌
データ分析基盤の「Scheme on Write」から「Scheme on Read」への転換についてのメモ（暫定版）・続き
前の記事の続きです。
前の記事では、分析対象データの加工をできるだけデータ利用に近いフェーズで行うようなアプローチ、「Scheme on Read」に対して、従来のBIシステムと比較して、整理できないか検討しました。
前の記事で、現状の考えを整理したあと、似たような記事を探したところ、以下のような記事もありました。こちらはBIシステムとHadoop中心のシステムを比較するのではなく、DWH/BIシステムを中心にHadoopをETLとして使うシステムとHadoopを中心にするシステムというわけで書いていますが、「データを加工して蓄積するのか、あるいはデータは生のまま蓄積しておくのかという違い」を取り上げているところは共通していると思います。
データを加工して蓄積するのか、あるいはデータは生のまま蓄積しておくのかという違いによって、ビッグデータを分析するための基盤アーキテクチャには大きく２つのタイプに分けることができます。従来からのDWH/BIの流れを汲むものとHadoopを中心にしたものです。データウェアハウス（DWH）中心のアーキテクチャでは、業務データベースからのデータはETLツールによって変換され、DWHに蓄積されます。また、時系列データはCEPエンジンなどにより、そのまま処理されて活用されることもありますが、CEPエンジンによって収集されたデータをDWHに蓄積することもあります。そして、非構造化および半構造化データに対してはHadoopをETLツールのように使って、生のデータから意味付けすることにより構造化してから、DWHに蓄積します。こうすると、すべてのタイプのデータはDWHの中に構造化されて蓄積されるため、OLAPやデータマイニングやテキストマイニングなど従来のBIツール群を使って、データアナリストによる従来通りの分析が可能になります。
一方、Hadoop中心のアーキテクチャでは、業務データベースからのデータはSqoopなどを使って、時系列データはStormやS4などを使って、非構造化データはFlumeやfluentdなどを使って、HDFS（Hadoop分散ファイルシステム）やHBaseなどに、前もって意味付けせずに生のまま蓄積できます。使っているソフトウェアはすべてオープンソースですので経済的なアーキテクチャと言えます。この方式の最大の特長は、生のままのデータが蓄積されているので、データ分析時にいろいろな意味付けを試してみる探索的なデータマイニングができるところにあります。また、従来のBIツールで用意されているアルゴリズムだけではなく、最新の統計理論をベースにゼロからプログラミングできる自由度をもっています。そのため、データアナリストというよりデータサイエンティストに向いたアーキテクチャと言えます。また、必要ならば、HDFSやHBaseから何らかの意味付けをした後のデータをDWHにロードすることによって、従来タイプのBIツール群も使うこともできます。
「Scheme on Read」は、実際のシステムが先行し、それに概念を与えたもの
前の記事では、アーキテクチャやアプローチなどの理論的な面での違いを見てきましたが、この記事と実際のHadoop中心のアーキテクチャを見ていて、その軸での整理は難しいように思えてきました。というのも、データ・ウェアハウスはデータベースに関する理論が先にあり、それをソフトウェアとして実装したのに対し、「Scheme on Read」の概念はHadoopの登場により実装が先行して、それを理解するために概念が形成されたように見えるからです。
私自身はデータ・ウェアハウスが出てきた当初のことを直接知ってはいませんが、BIシステムの成立を見ていると、Wikipediaの「データ・ウェアハウス」の項目には以下のような記述があり、データ・ウェアハウスはデータベースに関する理論的な背景を踏まえて実装されたものとされています。
データウェアの提唱はビル・インモン(William H. Inmon)氏で、1990年の著作によれば、「データウェアハウスは、意志決定(Decision)のため、目的別(Purpose-oriented)に編成され、統合(Integrate)された時系列で、削除(Delete)や更新(Update)しないデータの集合体」とされる。 データウェアハウス - Wikipedia
データ・ウェアハウスベンダのTeradataの解説記事では、ビル・インモン氏がデータ・ウェアハウスが持つべき以下の4つを特徴を著作で主張していたと書かれており、データ・ウェアハウスは当初からあるべき姿が定められていました。
- サブジェクト指向
- 統合すること
- 消さない・更新しない
- 時系列を持つ
BIシステムは基本的にはこの考え方を実装したものと言えるでしょう。
これに対して、「Scheme on Read」は「ビッグデータ分析システム」の実装の集合から共通する考え方を抽出したもののように見えます。
このように最初の時点でアプローチが異なっているため、これを横並びにして比較するよりも、今の段階では実際にあるシステムのケーススタディをまとめ、そこから共通する考え方を抽出していくように考えるのがよさそうです。
一旦、この整理メモはここまで。このアプローチで、アーキテクチャを見ていった結果はまた別の機会に。
だらだら駄文失礼しました。
追記
以下の整理を業務視点と捉えれば、BIシステムもその一つとして整理できそうです。
- 業務視点、業務フローでの整理
- 収集
- 蓄積
- 処理
- 分析・ビジュアライズ
