【データリネージ】木を切ると過去がわかる──データリネージという追跡技術
108【データリネージ】木を切ると過去がわかる──データリネージという追跡技術
「このレポート、どこかで数字がズレてるのはわかるんだけど、どの段階でおかしくなったのか、まったく追えないんだよ……」
担当者も複数いて、加工のステップも多いと、最終的な数字のズレの原因を遡るのはひと苦労です。データが増えれば増えるほど、「来歴」の管理は難しくなっていく。そんな課題に直面したことのある方に、今回のキーワードはきっと刺さると思います。
「データリネージ？ 聞いたことない……AI？ 自分には関係ないかな」
そう感じた方こそ、読んでみてください。大丈夫。一緒に、ほんの少しだけその言葉の雰囲気をつかんでいきましょう。
なるほどわかる！【超要約】
データリネージとは、データが「どこから来て・どう加工されて・どこへ行ったか」を全ステップで記録・追跡する技術です。
ミスの原因特定に使えるのはもちろん、「このデータはどこから来たものです」という証明＝監査・コンプライアンス対応にも活躍します。
完全に理解する必要なんてない。なんとなく雰囲気だけつかめたくらいで十分です。
今日から使える！【たとえ話】
木を輪切りにすると、断面に年輪が見えます。あの年輪は、木が一年ごとに「成長の記録」を層として刻んだもの。「この年は雨が多かった」「この年は寒かった」と、あとから読み取ることができます。
データリネージは、まさにそれと同じ発想です。
データが処理されるたびに記録が積み重なっていくから、「どのステップで異変が起きたか」をあとから正確に追跡できる。ズレが出ても、原因がすぐ特定できます。
ポッドキャストの中では、部長がこんなことも言っていました。「データの職歴書みたいなもんか」。どこで働いて、何をしてきたか、全部わかる。この言葉が、一番わかりやすいかもしれません。
高橋部長とミサキの「ながら聞き」会話例
部長：「うちの部署のレポート、最終的な数字にズレが出てるのはわかるんだよ。でも、どの段階でおかしくなったのかが、まったく追えなくてな。」
ミサキ：「あー……入力から集計まで何段階もあると、そうなりますよね。どこが原因か、遡れない。」
部長：「そうそう。データを触った人間も複数いるし、どこで何が起きたか、さっぱりなんだよ。」
ミサキ：「実は、そういう問題を解決するために生まれた技術があって、データリネージっていうんです。データが、どこから来て、どう加工されて、どこへ行ったか。その全ステップを、記録・追跡する技術なんです。」
部長：「ログみたいなもんかな？」
ミサキ：「近いですね。でもログより一歩踏み込んでいて……木を輪切りにしたときの年輪が、成長の記録を層として刻んでいるのと、同じなんです！！！」
ミサキ：「今回のデータリネージをたった５分で耳で学べる私ミサキと高橋部長の掛け合いが楽しいポッドキャスト版こっそりAI教室は以下のリンクからどうぞ！」
今回のまとめ
データリネージ = データの「どこから来て・どう加工・どこへ行ったか」を追跡する技術
年輪のように処理のたびに記録が積み重なり、異変があったステップをあとから特定できる
ミスの原因追跡だけでなく、監査・コンプライアンス対応にも活用される
BIツールやデータ基盤に搭載されているケースも多い
だからこそ大丈夫。僕が、アラフィフ以上のみんなをちゃんと連れて行きます。焦らず、なんとなくの雰囲気だけでもつかんでいきましょう。一緒に、少しずつ、AIの波に乗っていきましょう。
