ETL/EAIツールでデータ連携処理を構築するベストプラクティスとは？(第2回)

こんにちは！アシストでデータ連携製品(DataSpider/DMExpress)を担当している市毛です。

私はETL/EAIツールのフィールド技術担当として、お客様が製品を最大限に活用できるように
ツール購入後の初期支援(製品トレーニング、スキルトランスファー支援、標準化支援等)を日々行っております。

そんな日々のお客様支援を通じて得られた「データ連携処理構築におけるベストプラクティス」を
私なりにまとめたものを連載でお届けしたいと思います。

1) データ連携処理開発にETL/EAIツールを利用するメリット
2) データ連携処理開発の躓きやすいポイント（←今回はココ）
3) データ連携処理開発プロセスのベストプラクティス

データ連携の開発時によくある失敗例とはどんなことでしょうか？

例を6つ挙げてみます。

読者のみなさんの中には「あるある・・」と共感していただけるケースもあったのではないでしょうか？


この6つを大きくカテゴライズすると

「プロジェクト管理の問題」と「ツール適用の問題」

の2つに分けられます。

ETL/EAIツールを提供する弊社としては
このうちの「ツール適用の問題」にフォーカスして
・ツール検証が不十分
・ツールの適用範囲があいまい
・ツールの標準化が浸透していない
の３つのポイントについてそれぞれ考察していきたいと思います。

よくある失敗事例がこちら。

企画/計画段階でのツール検証が不十分だったことにより

　→設計フェーズ以降に問題が発覚・・・
　→想定外のシステムアーキテクチャ等の見直しが必要となる・・・
　→スケジュールや工数に影響を及ぼす・・・

という失敗パターンです。


この問題に対して、考えられる解決策としては

・クリティカルな要件を整理して重要度付けを行う

・重要度に応じて可能な限り実環境で評価版検証する

ということが挙げられます。

よくある失敗事例がこちら。

企画/計画段階、もしくはアーキテクチャ設計の初期段階で
ツールにどこまでを任せるのかを見極められないまま進めてしまったことで
このような問題が発生しがちです。


この問題に対して考えられる解決策としては

・データ連携機能に持たせる機能範囲の優先度をつける

・データ連携の標準的なパターン/適用範囲を明確化する

ということが挙げられます。

よくある失敗事例はこちら。

設計フェーズ以降でよくある問題です。

特にプロジェクトの規模が大きいほど、この問題に対する影響度合いが高くなります。

システム構築に携わっている方であればお分かりのとおり
これはツールを利用したデータ連携システム構築に限った話ではなく
通常のシステム構築でもよくある問題です。


この問題に対して考えられる解決策としては

・ツールの特性を踏まえた標準化ルールを策定/運用する

・ツールにおける共通化の手法と制限事項を押さえる

・ツールを利用した構築TIPS集を用意する

「ツールの・・・」という言葉を省けば、前述の通りシステム構築全般の設計/開発の解決策と言えますね。

ここで、あらためてツール適用に関するよくある失敗とその解決策を整理してみました。

失敗に陥りやすいポイントをご確認いただけましたでしょうか？

次回は、失敗しないための策として
ETL/EAIツールを使ったデータ連携処理開発プロセスのベストプラクティスについて解説する予定です！

執筆者情報：

市毛 正浩　（いちげ まさひろ）
東日本技術本部 情報基盤技術統括部

2008年 株式会社アシストに中途入社。
EAI/ETL製品「DataSpider」「Syncsort DMExpress」の提案活動とお客様支援に
従事。