データパイプラインとは
データパイプライン（Data Pipeline）とは、データの収集、処理、変換、格納、配信までの一連の流れを自動化する仕組みです。データソースから最終的な利用先まで、データが段階的に処理される経路を設計・管理します。
| ひとことで言うと | データの収集から加工・格納・配信までを自動でつなげた流れ作業の仕組み。 |
|---|---|
| どこで使う | 日次のダッシュボード更新、機械学習の学習データ生成、レポートの自動配信。 |
| 注意点 | 途中で失敗したときの検知と再実行の仕組みを最初に作っておく。 |
データパイプラインの構成要素
典型的なデータパイプラインは、データ取り込み（Ingestion）、データ処理（Processing）、データ格納（Storage）、データ配信（Delivery）の4つの段階で構成されます。各段階は疎結合に設計され、個別にスケーリングや修正が可能です。
1収集API・DB・ファイル
▶
2検証件数や形式をチェック
▶
3加工集計・結合・クレンジング
▶
4格納DWHやDBに書き込む
▶
5配信・監視BIへ連携、失敗を通知
↺ スケジュールに従って毎日くり返し実行
バッチ処理とストリーム処理
データパイプラインは処理タイミングにより、バッチ処理とストリーム処理に分類されます。バッチ処理は定期的にまとまったデータを一括処理する方式で、ストリーム処理はリアルタイムでデータを逐次処理する方式です。Apache KafkaやApache Flinkはストリーム処理の代表的なツールです。
パイプラインの運用管理
パイプラインの信頼性を維持するには、ジョブのスケジューリング、エラーハンドリング、リトライ機構、データ品質チェック、モニタリング、アラート設定が不可欠です。Apache AirflowやPrefectなどのオーケストレーションツールがこれらの管理を支援します。