第3回：データガバナンスを支えるデータアーキテクチャ概論

2. サステナビリティデータアーキテクチャの実現に向けた方針

要件を実現する技術

1章で説明した要件を実現する技術概念として、「セマンティックレイヤー」と「メトリクスストア」が挙げられます。セマンティックレイヤーは分析の対象となるデータが何なのか、どのような定義をされているのかを管理し、ユーザーがデータウェアハウス（DWH）、データマート（DM）からデータ抽出を円滑に実施することができる存在です。従来は、セルフサービスBIツールなどに搭載されており、ユーザーがセマンティックレイヤーを自由に定義することが可能である一方で、ビジネスロジックの定義が分散してしまうという課題を持っていました。

この分散を防ぐために、指標データとそのビジネスロジックを統合管理するメトリクスストア（後述）をセマンティックレイヤーの中に織り込むことで、社内の指標の一元化とその共通利用を実現することが可能です。

このようなセマンティックレイヤーは、以下の機能で構成されます。

• メトリクスストア：指標データ／ビジネスロジック（≒加工プロセス）を管理する機能 
• ユーザーのアクセス管理機能
• 各アプリケーションへの接続機能

これらの機能を利用することで、データソースが物理的に分散していたとしても、ユーザーは単一のアクセスポイントから正しい指標データを取得することが可能となります。

本セマンティックレイヤーの考え方をサステナビリティ基盤に活用することで、指標データの定義に対して信頼性を与える仕組みの実現が可能になります。

サステナビリティデータ基盤構成

図表1：サステナビリティデータ基盤の構成イメージ

図表1はセマンティックレイヤーの考え方を踏まえたサステナビリティデータ基盤の構成イメージです。
大構成としては、データソース層／データレイク層／DWH層／セマンティックレイヤー／活用層という形で成り立っており、従来のデータ基盤の構成に統合的なセマンティックレイヤーを組み込んだ構成となっています。なお、上記図表ではデータそのものを一元管理する中央集権型のアーキテクチャを記載していますが、規模によっては分散型アーキテクチャ（例：メッシュアーキテクチャ^*）による実現も検討する必要があります。
*メッシュアーキテクチャについてはこちらのコラムで解説しています

本アーキテクチャの特筆すべき点について説明します。

メトリクスストア

メトリクスストアは、指標データとビジネスロジックを保存・管理します。図表2のように組織横断で整合した指標を扱うために、指標の定義／指標の加工プロセス／データソースなどを一元管理し、標準化することが目的です。ユーザーはメトリクスストアに管理されている指標定義を用いることで、論理的な整合を保つことができます。もし、指標に変更が必要となった場合には、指標を利用しているユーザーに変更を通知することを前提に、メトリクスストア側の定義を変更します。これにより、指標を利用している各テーマ側で重複する変更工数を削減することが可能です。そのため指標データに関しては、各サステナビリティテーマで検討された指標の定義を収集し、ビジネス上の定義も含めて整理し、どのテーマで活用しているかについても管理することが望ましいです。ビジネスロジックに関しては、ロジックの定義／ロジックを適用する範囲／指標を計算するタイミングなどを管理します。

メトリクスストアで扱う指標のデータソースに関しては、そのデータの種類によっても管理する項目は変更されます。テーブルや表計算ソフトなどの構造化されたデータであれば、上記の管理項目が該当しますが、非構造データを扱う場合には注意が必要です。テキスト情報を生成AIやOCRで読み込む場合には、データ抽出のタイミングや利用したAIモデルのバージョンをメトリクスストアにて管理し、指標抽出の再現性を担保しておく必要があります。
このようにメトリクスストアを通して、指標のビジネス定義を含め、再利用性や再現性を担保した情報を管理することが可能です。また、サステナビリティ監査という観点では、データの成り立ちを確認する作業がこの取り組みにより効率化できます。

図表2：メトリクスストアの必要性

メトリクスカタログ

メトリクスカタログは、指標の定義／指標の生成プロセス／データソースに関する指標のメタデータを、ビジネスユーザーに分かりやすい形で整理したものです。データカタログの拡張機能とも言え、ユーザーが指標を利用する業務要件やアプリケーション開発時に用います。

アクセス制御

メトリクスストア、およびメトリクスストアを介したDWHにアクセス可能な組織／ユーザーを管理します。中には社外のデータを扱う場合もあるため、特にデータソースのセキュリティ観点／監査観点で重要になります。

API連携

指標を共通的に利用するためにAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）プロトコルを用意し、さまざまなアプリケーションの連携先を用意しておきます。

上記のように、サステナビリティデータ基盤では従来のデータ基盤に加えて、正しい指標データをメトリクスストアに一元的に管理し、データソースおよび加工プロセスの信頼性／再現性を担保した上で、共用／共通利用可能な仕組みを構築することが重要です。