【セッションレポート】AWSではじめるデータクオリティ管理 #AWSSummit

【セッションレポート】AWSではじめるデータクオリティ管理 #AWSSummit

Clock Icon2023.04.21

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はじめに

AWS Summit Tokyo に参加しました!

2日目 AWS-34 「AWSではじめるデータクオリティ管理」のセッションレポートを投稿いたします。

セッション視聴

AWS Summit Tokyoの登録を行うことでオンデマンドで視聴可能です。(現地参加された方は改めての登録は不要です。)

登録済みの場合、以下から直接遷移できます。

https://jpsummit.awsevents.com/public/session/view/553

セッション概要

データ基盤をビジネス活用する上では、誤ったデータ、欠損したデータ、 古いデータを元に判断することには重大なリスクがあります。 データクオリティ、つまりデータの精度・鮮度を監視・維持することは欠かせない大切なトピックです。 本セッションでは、データクオリティを基礎から学びます。 AWSクラウドでデータを扱い、データ基盤を構築する際に、データクオリティをサーバーレスで効率的に管理するベストプラクティスをご紹介します。

アジェンダ

  • なぜデータクオリティ管理が必要か
  • データクオリティ管理で欠かせない5つのポイント
  • AWS Glue Data Quality を用いたデータクオリティ管理
  • モダンデータアーキテクチャにおけるデータクオリティ管理

セッションレポート

なぜデータクオリティ管理が必要か

  • 多くのお客様がデータドリブンの意思決定のために、データ基盤を構築し、活用している
  • 誤ったデータ、欠損したデータ、古いデータによるビジネス判断には重大なリスクがある
  • よくあるトラブル #1 データが古い
    • 3日前からデータが更新されていない。
    • データが届いていない?ジョブが失敗した
  • よくあるトラブル #2 誤った結果が帰ってきた
    • クエリしてみると、カラムがNULLになった
    • ファイルの中身が変わったのか?、データの変換に失敗した?
  • データクオリティ、データの信頼性の監視・維持はビジネスに欠かせない大切なトピック

データクオリティ管理で欠かせない5つのポイント

  1. データクオリティの指標の定義
    • 正常状態を定義し、その状態を維持する
      • データ基盤がどのような状態であれば正常化を定義する
  2. データクオリティをチェックする観点
    • 一貫性
      • 想定したカラムが存在するか
    • 精度
      • 値が存在するか。既定値範囲内か
    • 完全姓
      • データの鮮度が十分か
    • 整合性
      • プライマリキーがユニークか
  3. データクオリティをチェックするタイミング
    • Data-at-rest(データ保管後)
      • 定期的またはオンデマンドにチェック
      • 分析時の実利用に近いチェックが可能
    • Data-in-transit(データ伝送路上)
      • データ保存前にチェック
      • 分析に影響を与える前にチェックが可能
  4. データクオリティをチェックする担当者と方法
    • ETL開発者
      • 画面操作
    • ビジネスアナリスト
      • SQL
    • データエンジニア
      • プログラム
  5. データクオリティの問題への対処方法
    • 異常状態を検知し、正常状態に復旧する
    • TTD:問題発生から検知までの時間
    • TTR:問題発生から解決までの時間
    • 復旧方法の例:データ鮮度の低下
      • 原因:データ収集・配信の遅延
      • 対応:データ収集・配信の問題の修正

AWS Glue Data Quality を用いたデータクオリティ管理

  • AWS Glue
    • サーバレス データインテグレーションサービス
  • AWS Glue Data Quality
    • プレビュー段階
    • レコメンデーション機能もある
  • DeeQu をベースにしている
    • データクオリティの管理のために開発されたOSSライブラリ
    • オープンソース
  • DQDLという記述言語
    • シンプルな記法
    • 複雑なルールにも対応
    • 高い再利用性
    • 精度
      • CustomSql "select count(*) from primary" between 10 and 20
    • 完全姓
      • DataFreshness "Order_Date" <= 24 hours
  • Data CatalogによるData-at-restのチェックの流れ
    1. Data Catalog上でテーブルを選択(管理者)
    2. テーブルデータを分析し、自動でルールを推薦(AWS Glue Data Quality側)
    3. ルールをレビューし、評価を開始(管理者)
    4. 完成したルールをもとにデータを評価(AWS Glue Data Quality側)
    5. 結果をレビューし必要なアクションを実行 (管理者)
  • ルールセットのレコメンデーション
    • ベースラインを自動作成しルール定義の手間を削減
  • Glue JobによるData-in-transit のチェックの流れ
    1. ジョブを作成し、データクオリティ評価のアクションを追加、ジョブを実行(管理者)
    2. ジョブ内でルールをもとにデータを評価(AWS Glue Data Quality側)
    3. 結果をレビューし必要なアクションを実行 (管理者)
  • AWS Glue Data Quality デモ
    • 利用上のデータをもとにビジネス判断を行う
    • 誤った判断をした。異常値があったことが原因。
    • デモ データエンジニアで異常値を検知したい
      1. コンソールから対象のテーブルからData Qualityのレコメンデーションでルールセットを自動生成
      2. ルールをレビュー
      3. ルールは、異常値や不整地をはじくように設定
      4. Evaluate ruleset で Data Qualityの評価を開始
        • ルールをチェックし、異常値があれば、エラーとなる。スコアで表現される
    • デモ ETLパイプラインでのデータクオリティ
      • 集約の前にデータクオリティをチェックしたい
        • Jobsを作成し、以下のアクションを追加し、ジョブを実行
          • Glue Data Catalog → Evaluate Data Quality → Aggregate → S3
            • ジョブが失敗(利用金額に異常値があり、ルールの1つが失敗)
        • 正確な値をデータレイクに保存できる

モダンデータアーキテクチャにおけるデータクオリティ管理

  • データ活用で直面しやすい課題
    • データのサイロ
    • 組織・人のサイロ
    • ビジネスのサイロ
  • モダンデータアーキテクチャ
    • 幅広いユースケースに対応
    • データソース → DBや分析、データレイク、それらを司るカタログ/ガバナンス → ユーザーのアプリケーション
  • データガバナンスにおける課題
    • 組織内の適切なユーザーが適切なデータを安全に利用できること
  • AWS Lake Formation
    • データレイクを構築、管理、保護
    • データレイクのデータアクセスを一元管理
  • Amazon DataZone
    • 組織全体のガバナンスを一元管理し、データ活用を実現
  • 統合されたデータアクセス・ガバナンス
  • モダンデータアーキテクチャ例
    1. 収集
    2. 保存
      • Data-in-transit (データ保管後)
    3. 変換/カタログ化
      • Data-at-rest (データ伝送路上)
    4. 分析/可視化/予測

感想

  • セッションでは、データクオリティ管理する上で、欠かせないポイントを学び、AWS Glue Data Qualityを用いたデータクオリティ管理の実現方法を学ぶことができました。
  • モダンデータアーキテクチャ導入パターンの例の解説があったため、どのように収集から分析までを実現するかイメージを湧かせながら、理解することができました。
  • データクオリティをチェックするタイミングには、「データ保管後」と「データ伝送中」の2つがあり、それぞれユースケースに応じて、チェックする必要があることが分かりました。
  • プレビュー中のAWS Glue Data Qualityをぜひ使ってみたいと思うセッションでした!

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