【重点要約】
以下の形のScaled Architectureとしてデータ分析基盤を構築する。
論理的なビジネス境界であり、自由にデータを含め変更できるコンテキスト境界を定義する。
コンテキスト境界内で他のドメインに提供するデータをゴールデンソースのゴールデンデータセットから利用しやすい形に最適化し管理する。データレイヤを介し各ドメインのデータを組み合わせて使えるようにする。これによりドメインはデータレイヤのみを依存関係と考えればよく中央集権的なDWHのようにあらゆるドメインへの影響を考慮しないでよい。
ばらばらに保存される各ドメインのデータはメタデータで結び付けて管理する。
【その他メモ】
・DWH
アクセスするすべてのアプリケーションの結合点となる
ライフサイクル管理が問題となることがある
その場しのぎのビューやEUCなど技術的負債が作られる
エクスポートが必要となることも多い
ソースシステムのデータ破損時など責任の所在があいまいとなることがある
・データレイク
ソースシステム変更時にデータパイプラインが壊れるリスクあり
密結合となっていることから保守が難しくなる
・データガバナンス
組織、プロセス、テクノロジー、人、データ
・データアナリスト⇒パワーユーザをイメージ
・セルフサービスデータと管理データを分けて扱う
セルフサービスで作られたデータをきちんと管理する場合はETL化などし、テストをしたうえで管理環境に移行
・全社的に利用される、組織にとって付加価値の高い対象からMDMのスコープとする
⇒さらに、カタログ化する