アナリティクスエンジニアのためのモダンデータスタック入門

こんにちは、六本木アナリティクスエンジニアのTaku（@aelabdata ）です。

モダンデータスタックという言葉を聞くようになったけど、何だろう？

「モダンデータスタック」の全体像と、AEとして関わることになる主要な技術領域、トレンドについて、まとめてみました。

  • モダンデータスタックとは何か？ なぜ今注目されているのか？
  • データフローを支える主要なコンポーネントとその役割
  • アナリティクスエンジニアがモダンデータスタックの中で果たす役割
  • モダンデータスタックのトレンド

モダンデータスタックとは？その全体像

「モダンデータスタック」と聞くと、難しそうに聞こえるかもしれませんが、簡単に言えば「クラウド上で最新のSaaSツールを組み合わせて作る、効率的なデータ活用基盤」のことです。

従来のデータ基盤が、自社サーバーにソフトウェアをインストールしたり、カスタムでゴリゴリ開発したりしていたのに対し、モダンデータスタックは、すでに提供されているクラウドサービスやSaaS（Software as a Service）を組み合わせて構築します。これにより、インフラの構築やメンテナンスにかかる手間が大幅に削減され、データ活用のスピードが格段に上がります。

主な特徴は以下の3つです。

  • クラウドネイティブ: 全てのコンポーネントがクラウド上で動作するため、高いスケーラビリティと可用性
  • モジュール型: 各工程（データ収集、保存、変換、分析）に特化したツールを自由に組み合わせ
  • SaaS中心: 複雑な設定なしにすぐに利用開始できるSaaSツールが多いため、運用負荷が低い

まるでレゴブロックのように、必要なピースを組み合わせて理想のデータ基盤を構築できるイメージですね。私の会社でも、まさにこのモダンデータスタックを積極的に採用しています。

モダンデータスタックを構成する主要コンポーネント

モダンデータスタックは、データの流れに沿って複数のレイヤーで構成されています。それぞれの役割と代表的なツールを見ていきましょう。

データ統合（Extract & Load）
  • 役割: 会社にある様々なデータソース（顧客情報、Webサイトのアクセスログ、営業データなど）から必要なデータを抽出し、次の工程で使うデータウェアハウスにロード（読み込み）します。複雑なプログラミングなしに、API連携などで簡単にデータを取り込めるのが特徴です。
  • 代表ツール:
    • Fivetran: 150以上のSaaSコネクタを持つ、データ統合サービス。
    • Airbyte: オープンソースのデータ統合プラットフォーム。
データ保存（Data Warehouse / Data Lake / Data Lakehouse）
  • 役割: 取り込んだ膨大なデータを、効率的に保存・管理し、分析しやすい形に整理します。データウェアハウスは構造化データに強く、データレイクは非構造化データも扱えます。最近は両方の良いとこ取りをしたデータレイクハウスも注目されています。
  • 代表ツール:
    • Snowflake: クラウドネイティブなデータウェアハウスサービス。
    • Google BigQuery: Google Cloudが提供するフルマネージドなデータウェアハウス。
    • Amazon Redshift: AWSが提供するペタバイト規模のデータウェアハウス。
    • Databricks: データレイクハウスの概念を提唱し、Sparkをベースにしたプラットフォーム。
データ変換（Transform）
  • 役割: データウェアハウスにロードされた生データは、そのままでは分析しにくいことがほとんどです。そこで、分析しやすいようにクリーニングしたり、複数のデータを結合したり、集計したりといった加工（変換）を行います。モダンデータスタックでは、先にロードしてから変換する「ELT（Extract-Load-Transform）」という手法が主流です。
  • 代表ツール:
    • dbt (data build tool): SQLを使ってデータ変換をコード化・バージョン管理できる、まさにAEの中心的ツール。
データ分析・可視化（Business Intelligence）
  • 役割: 変換され、分析可能な状態になったデータを使って、ビジネスの意思決定に必要なインサイトを抽出したり、グラフやダッシュボードにして分かりやすく可視化したりします。
  • 代表ツール:
    • Tableau: 直感的な操作で美しいダッシュボードを作成できるBIツール。
    • Looker: Google Cloudが提供する、データモデリングに強みを持つBIツール。
    • Power BI: Microsoftが提供するBIツールで、Excelとの連携もスムーズ。
その他（データガバナンス、データカタログ、データオブザーバビリティ）
  • 役割: 大量のデータを扱う上で、データの品質を保ち、誰がどのデータにアクセスできるかを管理し、データに異常がないかを監視することは非常に重要です。
  • 代表ツール:
    • Secoda: データカタログツール。
    • Monte Carlo: データオブザーバビリティプラットフォーム。

モダンデータスタックの最新トレンドと今後の展望

モダンデータスタックは常に進化しています。いくつか注目すべきトレンドをご紹介します。

  • AIとの連携強化: 生成AIの進化により、データ分析の自動化や、より高度な予測分析が可能になっています。データスタック自体もAIとの連携を前提とした設計に変化しています。
  • データグラビティの加速: データが特定の場所に集まると、そのデータが持つ引力（グラビティ）が強くなり、関連するツールやサービスもそのデータの周りに集まってくる現象です。これにより、データは企業にとってさらに重要な「核」となり、その周りにテクノロジーが連動する構造が加速しています。
  • データガバナンスの重要性増大: データの量が増え、利用者が多様化する中で、データの品質、セキュリティ、プライバシー保護の重要性はますます高まっています。データカタログツールがアクセス権管理機能を取り込むなど、より包括的なガバナンス機能が求められています。

Analytics Engineerとしてのモダンデータスタックとの関わり方

まさに、このモダンデータスタックを使いこなし、会社にデータドリブンな文化を根付かせるのがAEの役割です。

私たちは、データエンジニアが構築したデータ基盤の上で、データアナリストやビジネスユーザーが本当に使える「キレイなデータ」を用意するのが仕事です。具体的には、dbtのようなツールを使って、データウェアハウス内のデータを加工・整形し、誰もが信頼して使えるデータモデルを構築します。

これは、ただSQLを書けばいいというわけではありません。ソフトウェアエンジニアリングの考え方（バージョン管理、テスト、デプロイなど）をデータ変換のプロセスに持ち込むことで、データの信頼性と保守性を高めるのがAEの腕の見せ所です。

データエンジニアとデータアナリストの間に立ち、両者の「言葉」を理解し、データの流れ全体を最適化する。それが、AEの面白さであり、これからの企業にとって不可欠なスキルになります。

おわりに

モダンデータスタックは、企業がデータから価値を最大化するための強力な武器です。そして、その武器を効果的に使いこなし、ビジネス成果に直結させるのがAEの役割。

今回の記事で、モダンデータスタックの全体像と、その中でAEがどのような役割を担うのかを理解いただけたでしょうか。今回触れた各コンポーネントについて、さらに深掘りした記事を書いていこうと思います。

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