2026-07-15
データパイプライン管理の基本：何から始めるか
データパイプラインの管理が難しいのは、問題が見えにくいからです。壊れていても気づかない。どこで壊れたか分からない。直したつもりが別の場所に影響していた。この記事では、パイプライン管理を「接続」「変換」「監視」の三層に分けて考える方法と、小規模チームが最初に手をつけるべき場所を説明します。
続きを読む →Kafka、BigQuery、Snowflake、Redshift、MySQL など 30 以上のデータソースへの接続を管理するコネクタ層。YAML ベースの設定ファイルで接続を定義し、変更履歴は Git で管理できる。初回接続の平均所要…
ドラッグ&ドロップで データ変換ロジックを組むノーコードエディタ。フィルタ、結合、集計、型変換などの操作をブロックとして配置し、SQL を書かずにパイプラインを構築できる。ビジネスチームが自走するための機能として設計した。
フィールド単位のデータ系譜を自動生成・可視化するモジュール。あるカラムの値がどのソースから来て、どの変換を経て、どのダッシュボードに表示されているかを一画面で追える。障害発生時の原因特定と影響範囲の把握に使う。
Kafka、BigQuery、Snowflake など主要データソースへのコネクタを標準装備。設定は YAML 一枚で完結し、初回接続まで平均 40 分以内。
SQL を書かなくても、ドラッグ&ドロップのキャンバスでデータ変換ロジックを組める。エンジニア不在の週末でもビジネス側が自走できる。
どのデータがどこから来て、どこへ流れているか。フィールド単位の系譜を自動で可視化し、障害発生時の原因特定を数時間から数分に短縮する。
系譜トレーサーを使い始めてから、障害発生時に原因を探す時間が明らかに短くなりました。以前は Slack で『誰かデータ見てる？』と聞いて回っていたのが、今は自分で確認できます。
— 田中 誠, データエンジニア / 物流系 SaaSノーコードの変換キャンバスのおかげで、エンジニアに頼まなくても自分でレポート用のデータを整形できるようになりました。週次レポートの準備時間が半日から 1 時間になった。
— 佐藤 麻衣, プロダクトマネージャー / EC スタートアップデータパイプラインの管理が難しいのは、問題が見えにくいからです。壊れていても気づかない。どこで壊れたか分からない。直したつもりが別の場所に影響していた。この記事では、パイプライン管理を「接続」「変換」「監視」の三層に分けて考える方法と、小規模チームが最初に手をつけるべき場所を説明します。
続きを読む →データパイプラインで障害が起きたとき、最初にやることは「どこで壊れたか」を特定することです。この作業に数時間かかるチームと、数分で終わるチームの違いは、データ系譜が整備されているかどうかにあります。この記事では、データ系譜とは何か、どう整備するか、実際の障害対応でどう使うかを説明します。
続きを読む →「このデータ、少し加工してほしい」という依頼がエンジニアに集中していませんか。週次レポートのためのデータ整形、KPI の定義変更、新しい集計軸の追加。これらの多くは、ビジネス側が自分でできる可能性があります。ノーコードのデータ変換ツールを使うことで、エンジニアへの依頼を減らし、ビジネスチームが自走できる環境を作る方法を説明します。
続きを読む →中村 拓海、国内大手 EC プラットフォームでデータエンジニアとして 6 年間勤務した後、2021 年に Dex BlendMesh を創業した。前職では数百本のパイプラインの設計・運用を担当し、「データが壊れていても誰も気づかない」という問題を繰り返し経験した。その経験から、可視性とオブザーバビリティを中心に据えたデータ統合ツールの構想を温め、渋谷のコワーキングスペースで最初のプロトタイプを書いた。休日は奥多摩でトレイルランニングをしており、「山道と同じで、データも全体の地図が見えていないと迷う」が口癖。