データパイプラインとは何ですか？

データの収集・変換・転送・格納を自動化する一連の処理フロー。ETLの上位概念として現代のデータ基盤の中核を担う。

データパイプラインのポイントは？

データの入力元から出力先までの一連の処理フローを自動化。バッチ処理とストリーミング処理の2つの方式がある。Apache Airflow、dbt、Prefect などのツールが普及。AIの学習データ準備やリアルタイム分析の基盤として不可欠

【でーたぱいぷらいん】

💡 データの「水道管」を設計して、必要な場所に届ける

📌 このページのポイント

データパイプラインのイメージ

ひよこ

ETLと何が違うの？

ペンギン先生

ETL（Extract・Transform・Load）はデータパイプラインの代表的なパターンの一つだよ。データパイプラインはETLだけでなく、リアルタイムのストリーミング処理やイベント駆動型の処理も含む、より広い概念なんだ

ひよこ

なんで自動化が必要なの？

ペンギン先生

手作業でCSVをダウンロードして加工してデータベースに入れる…なんてことを毎日やっていたら大変だよね。データパイプラインは「データAを毎朝6時に取得→加工→DWHに格納」を自動で確実に実行してくれるんだ

ひよこ

バッチとストリーミングの違いは？

ペンギン先生

バッチは「1日分のデータをまとめて夜間に処理」、ストリーミングは「データが発生した瞬間にリアルタイムで処理」だよ。売上レポートならバッチで十分だけど、不正検知やリアルタイムレコメンドにはストリーミングが必要だね

ひよこ

どんなツールを使うの？

ペンギン先生

Apache Airflowがワークフロー管理の定番で、dbtがデータ変換で人気だよ。ストリーミングならApache KafkaやAmazon Kinesis。最近はdagsterやPrefectなど次世代ツールも台頭しているんだね

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「データパイプライン」って出てきたら「データの収集→変換→格納を自動化する仕組み」と思えればだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「Data Pipeline」＝データの導管

💬 Pipeline（パイプライン＝送管）のように、データを源泉から目的地まで自動で流す仕組みだよ