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執筆者:Hakky AI

Snowflakeデータカタログ構築|課題と解決策&導入のコツ

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記事のポイント
  • データサイロ化はデータの一貫性を損ない、データドリブンな意思決定を妨げる。
  • ビジネス、テクニカル、オペレーショナルメタデータを活用し、データ管理を効率化する。
  • SnowsightのLineage機能でデータフローを可視化し、データ品質を確保する。

はじめに

多くの企業ではデータが分散し、必要な情報を見つけるのに時間がかかっています。Snowflakeデータカタログは、この課題を解決し、効率的なデータ管理と検索を実現します。

本記事では、Snowflakeでのデータカタログ構築における課題、構築と強化の方法、SnowSightによる自動化、Open CatalogとIcebergテーブルの活用、導入のコツとベストプラクティスを解説します。Snowflakeを活用して、データドリブンな意思決定を加速しましょう。

Snowflakeデータカタログ構築における課題

Snowflakeデータカタログの構築では、データサイロ化、コスト増大、メタデータ管理の複雑さが課題となります。これらの課題は、データ活用を妨げ、ビジネスの成長を鈍化させる可能性があります。

データサイロ化とその影響

データサイロ化とは、データが組織内の異なるシステムや部門に分散し、互いに連携が取れていない状態を指します。この状態は、データの一貫性と整合性を損ない、正確な分析を困難にします。

例えば、ある企業が顧客データを複数のシステムで管理している場合、各システムでデータが異なると、顧客の全体像を把握することが難しくなります。日本製鉄では、Snowflakeを活用してデータ資産をカタログ化し、サイロ化したデータの統合と活用を試みています。

データサイロ化は、データドリブンな意思決定を妨げ、ビジネス機会の損失につながる可能性があります。また、データの重複や不整合が発生しやすくなり、データ品質の低下を招くこともあります。

さらに、異なるシステム間でデータを連携させるためには、追加のコスト時間がかかるため、非効率な運用を招く可能性があります。

コスト増大の要因

データカタログ構築におけるコスト増大は、主にデータ移行、一貫性維持、非効率なデータ管理に起因します。データサイロ化が進むと、異なるシステム間でデータを連携させるためのデータ移行コストが増加します。

また、データの一貫性を維持するためには、データのクレンジング変換作業が必要となり、追加のコストが発生します。アメリカン・イーソンの事例では、Snowflakeを採用してデータを統合し、経営効率化に成功していますが、これはデータ統合によるコスト削減効果を示しています。

非効率なデータ管理は、データ検索アクセスに時間を要し、人的コストを増大させます。さらに、データの重複不整合は、ストレージコストの増加にもつながる可能性があります。

これらのコスト要因を考慮し、効率的なデータカタログ構築戦略を策定することが重要です。

メタデータ管理の複雑さ

メタデータ管理の複雑さは、データカタログ構築における重要な課題の一つです。メタデータの収集、整理、更新には、多くの時間労力がかかります。

特に、データソースが増加し、データの種類が多様化するにつれて、メタデータ管理はますます複雑になります。SnowflakeのHorizon Catalogは、データの検索、制御、保護を簡略化し、適切なガバナンスやディスカバリーを実現します。

メタデータ管理の自動化は、これらの課題を解決するための鍵となります。自動化により、メタデータの収集、整理、更新を効率化し、人的エラーを削減することができます。

また、メタデータ管理の自動化は、データ品質の向上にもつながります。正確で最新のメタデータは、データ利用者データ正しく理解し、適切に活用するために不可欠です。

課題要因影響
データサイロ化データが異なるシステムや部門に分散データの一貫性・整合性の損失、
正確な分析の困難化、
データドリブンな意思決定の阻害、
ビジネス機会の損失、
データ品質の低下
コスト増大データ移行コスト、
データクレンジング・変換コスト、
非効率なデータ管理、
人的コストの増大、
ストレージコストの増加
経営効率の悪化、
データ活用戦略の遅延
メタデータ管理の複雑さデータソースの増加、
データの種類の多様化
メタデータの収集・整理・更新に時間と労力がかかる、
人的エラーの発生、
データ品質の低下

Snowflake Data Catalogの構築と強化

Snowflake Data Catalogの構築と強化では、ビジネス、テクニカル、オペレーショナルメタデータの重要性を理解し、効率的なデータ管理と活用を目指します。

ビジネスメタデータの活用

ビジネスメタデータは、テーブルやビューの説明、カラムの詳細、業務ロジックなど、ビジネス視点でのデータ理解を促進するために不可欠です。例えば、Snowflakeのテーブルに「顧客マスター」という名前がついていても、そのテーブルが具体的にどのような顧客情報を保持しているのか、各カラムがどのような意味を持つのかを明確にする必要があります。

ビジネスメタデータを活用することで、データ利用者はデータの背景にあるビジネスコンテキストを理解しやすくなり、より適切なデータ活用が可能になります。AEONの事例では、ビジネスメタデータを活用して法規制に対応し、729項目を削除することでコンプライアンスコストを削減しました。

また、xMAPはSnowflakeマーケットプレイスで全国の飲食店データを提供し、顧客はターゲット顧客の特定や来店予測に活用しています。ビジネスメタデータは、Snowflake環境において、データ資産の価値を最大化するための重要な要素と言えるでしょう。

Snowflake Horizonのようなデータカタログツールを使用すると、ビジネスメタデータを一元的に管理し、組織全体での共有を促進できます。これにより、データに関する共通理解が深まり、データドリブンな意思決定が加速されます。

テクニカルメタデータの管理

テクニカルメタデータは、データの場所、形式、型、アクセス権限など、技術的なデータ管理を効率化するために重要な情報です。例えば、Snowflakeのテーブルがどのデータベースに格納されているか、データの形式がCSVかParquetか、各カラムのデータ型がINTEGERかVARCHARか、誰がそのデータにアクセスできるのかといった情報を管理します。

テクニカルメタデータを適切に管理することで、データエンジニアやデータサイエンティストは、データを探しやすく、正確に利用できるようになります。SnowflakeのSnowsightは、テクニカルメタデータの検索と管理を効率化するのに役立ちます。

Snowsightを使用すると、データの構造や属性を詳細に表示し、データの品質や整合性を確認できます。セゾンテクノロジーの事例では、Snowflakeを活用して社内のあらゆる情報を統合し、ロールベースのアクセス制御(RBAC)を実装することで、データの安全性とセキュリティを確保しました。

テクニカルメタデータの管理は、Snowflake環境におけるデータガバナンスの基盤を構築し、データ品質を維持するために不可欠です。Snowflake Horizonのタグ付け機能を使用すると、データ分類を効率化し、検索性を向上させることができます。

オペレーショナルメタデータの活用

オペレーショナルメタデータは、ETLジョブのログ、データ品質チェックの結果、リネージ情報など、データ運用における透明性を向上させるために役立ちます。例えば、Snowflakeのデータパイプラインがいつ実行されたか、どのデータが変換されたか、データ品質チェックでどのようなエラーが発生したか、データの流れがどのようになっているかといった情報を追跡します。

オペレーショナルメタデータを活用することで、データエンジニアはデータパイプラインのパフォーマンスを監視し、問題が発生した場合に迅速に対応できます。Snowflakeのリネージ機能を使用すると、データの流れを可視化し、データの品質問題を特定しやすくなります。

また、オペレーショナルメタデータは、データ監査やコンプライアンス対応にも役立ちます。データがどのように処理され、どのように利用されているかを追跡することで、データガバナンスを強化し、法規制遵守を支援します。

Snowflake Horizonのようなデータカタログツールを使用すると、オペレーショナルメタデータを一元的に管理し、データ運用に関する洞察を得ることができます。これにより、データドリブンな意思決定をサポートし、ビジネス価値を最大化できます。

メタデータの種類説明活用例
ビジネスメタデータテーブルやビューの説明、カラムの詳細、業務ロジックなど、ビジネス視点でのデータ理解を促進する情報AEONの事例:法規制に対応し、729項目を削除することでコンプライアンスコストを削減
xMAPの事例:全国の飲食店データを提供し、顧客はターゲット顧客の特定や来店予測に活用
テクニカルメタデータデータの場所、形式、型、アクセス権限など、技術的なデータ管理を効率化する情報Snowsightの利用:データの構造や属性を詳細に表示し、データの品質や整合性を確認
セゾンテクノロジーの事例:ロールベースのアクセス制御(RBAC)を実装し、データの安全性とセキュリティを確保
オペレーショナルメタデータETLジョブのログ、データ品質チェックの結果、リネージ情報など、データ運用における透明性を向上させる情報データパイプラインのパフォーマンス監視、問題発生時の迅速な対応
データ監査やコンプライアンス対応、データガバナンスの強化

SnowSightによるデータカタログの自動化と補完

SnowSightは、Snowflakeのデータカタログを自動化し、補完するための強力なツールです。データ探索とガバナンスを強化し、効率的なデータ管理を実現します。

CommentのDescriptionとしての活用

SnowSightでは、CommentをDescriptionとして活用することで、テーブルやカラムの説明を容易に挿入できます。これにより、データカタログの整理と可読性が向上し、ユーザーはデータの意味を迅速に理解できます。

Comment機能は、メタデータの編集と収集を簡素化し、データカタログの保守を容易にします。例えば、テーブルの各カラムに具体的な説明を追加することで、データ利用者はそのカラムが何を表しているのか、どのように使用すべきかをすぐに把握できます。

dbtとの連携も可能であり、dbtのpost-hookにマクロを設定することで、ビジネスメタデータをSnowflakeに簡単に埋め込むことができます。これにより、データカタログの品質が向上し、データドリブンな意思決定を支援します。

SnowflakeのComment機能を活用することで、データカタログの可読性保守性が向上し、データ利用者はより効率的にデータを発見し、利用できるようになります。また、dbtとの連携により、メタデータの管理がさらに容易になり、データカタログの品質を維持するための負担が軽減されます。

Universal Searchによる検索性向上

SnowSightのUniversal Search機能は、メタデータの迅速な検索を可能にし、データ探索効率を向上させます。この機能により、ユーザーは複雑なデータ構造を持つデータセット内から必要な情報を素早く見つけ出すことができます。

例えば、特定のキーワードや条件でテーブル、ビュー、関数などを検索し、関連するメタデータを即座に確認できます。Universal Searchは、データカタログの探索を容易にし、データ利用者が求める情報に迅速にアクセスできるよう支援します。

SnowflakeのUniversal Search機能を活用することで、データ探索の効率が向上し、データ利用者はより迅速に必要な情報を見つけ出すことができます。また、メタデータの検索が容易になることで、データカタログの保守性も向上します。

Lineage機能によるデータフローの可視化

SnowSightのLineage機能は、データフローを可視化し、データの流れを明確に把握することを可能にします。これにより、データの一貫性と信頼性が向上し、データドリブンな意思決定を支援します。

Lineage機能を使用することで、データの出所、変換プロセス、および最終的な利用先を追跡できます。例えば、特定のデータセットがどのように生成され、どのテーブルやビューを経由して現在の状態になったのかを視覚的に確認できます。

これにより、データの品質問題やエラーの原因を特定しやすくなり、データの信頼性を確保するための対策を講じることができます。

SnowflakeのLineage機能を活用することで、データフローの透明性が向上し、データの一貫性と信頼性を確保することができます。また、データ品質の問題を早期に発見し、解決するための迅速な対応が可能になります。

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Open CatalogとIcebergテーブルの活用

SnowflakeのOpen CatalogとIcebergテーブルを活用することで、データ管理の柔軟性が向上し、Snowflakeに依存しないデータ活用が可能になります。

Polarisカタログの概要

SnowflakeのPolaris Catalogは、Apache Icebergの標準に基づいて構築されたオープンソースのメタデータ管理サービスであり、異なるクエリエンジンからのIcebergテーブルへの読み書きを可能にします。

これにより、データの移動や複数のコピーの維持に伴うストレージコストとコンピューティングコストを最小限に抑え、Snowflakeマネージドインフラストラクチャーまたは自社インフラストラクチャでホストでき、ロックインがなく、基盤となるインフラを自由に入れ替えることが可能です。

標準化されたカタログプロトコルを使用することで、Apache Doris、Apache Flink、Apache Sparkなどの多くのエンジンからIcebergテーブルへの読み書きが可能になり、Dremioなどの商用オプションも将来的に追加される予定です。

複数のクエリエンジンからIcebergテーブルへの読み書きができるため、異なるエンジンの並列使用に伴う複雑さやコストが軽減され、データエンジニアとそのパイプラインが同時にテーブルを変更できるため、アトミックトランザクションをサポートし、データの信頼性を高めます。

Snowflake Horizonの機能を拡張し、列マスキングポリシー、行アクセスポリシー、オブジェクトのタグ付けと共有などの機能が利用できるようになります。クラウドネイティブな設計により、高可用性と高信頼性のデータ環境を提供し、リアルタイム性とスケーラビリティが向上します。

Icebergテーブルのメリット

Icebergテーブルは、データの相互運用性を高め、Databricks、Redshift、BigQueryなどの複数のデータ活用製品との互換性があり、データ共有時の形式変換が不要になります。

これにより、将来のデータ基盤移行コストを削減し、特にペタバイト規模のデータ基盤においては、ほぼコストをかけずに移行することが可能です。

Icebergテーブルは柔軟なSQLコマンドを完全にサポートしており、既存の行の更新、新しいデータのマージ、ターゲットを絞った削除などのタスクを実行できます。

また、スキーマ進化を完全にサポートし、スキーマ更新においてメタデータのみが変更され、データファイル自体は影響を受けないため、スキーマの変更が迅速に行えます。

さらに、パーティションをサポートしており、大規模なテーブル内の類似した行をグループ化して複数の小さなテーブルに分割することで、クエリの読み取りとロードにかかる時間を短縮できます。

Snowflake管理のIcebergテーブルとの違い

Snowflakeが管理するIcebergテーブルでは、Snowflakeの「Copy Into」コマンドでデータを追加できますが、Snowflakeに依存しないIcebergテーブルでは読み取り専用です。

Snowflakeプラットフォームのサポートが充実しており、ライフサイクル管理もSnowflakeが行います。Polarisとの統合が可能であり、Snowflake上のテーブルをDatabricksやRedshiftからもアクセスできるようにするための仕組みです。

一方、Snowflakeに依存しないIcebergテーブルは外部カタログとしてSnowflake、Databricks、Redshiftなどの他のプロダクトからアクセス可能です。

データの取り込みに制約がある一方で、Active DirectoryやAWS Glueなどの外部カタログと統合され、より多くのデータプラットフォームとの相互運用性が高まります。

現在では、Snowflakeをメインのデータプラットフォームとして利用している場合は、まずはSnowflakeが管理するIcebergテーブルから試し、徐々にSnowflakeに依存しないIcebergテーブルに移行することをおすすめします。

特徴Snowflake管理のIcebergテーブルSnowflakeに依存しないIcebergテーブル
データ追加Snowflakeの「Copy Into」コマンドで可能読み取り専用
プラットフォームサポートSnowflakeプラットフォームのサポートが充実、
ライフサイクル管理もSnowflakeが実施
外部カタログとしてSnowflake、Databricks、Redshiftなどからアクセス可能
統合Polarisとの統合が可能Active DirectoryやAWS Glueなどの外部カタログと統合
相互運用性Snowflake上のテーブルをDatabricksやRedshiftからもアクセス可能より多くのデータプラットフォームとの相互運用性が向上
データ取り込み制限なし制約あり

Snowflake Data Catalog導入のコツとベストプラクティス

Snowflake Data Catalogを導入する際のコツは、Horizon Catalogの機能を最大限に活用し、dbtとの統合でメタデータ管理を効率化することです。

Snowflake Horizon Catalogの機能

Snowflake Horizon Catalogは、データのディスカバリーとコラボレーションを強化し、データへのアクセスを容易にすると同時に、ガバナンスを向上させるための機能を提供します。これにより、組織内のすべてのユーザーが、信頼できるデータに基づいた意思決定を行えるようになります。

Horizon Catalogは、Snowflake環境におけるデータ資産の可視性を高め、データに関するコンテキストを共有するための中心的な場所を提供します。例えば、Snowsightのインターフェースを通じて、データセットの詳細なメタデータ利用状況品質スコアなどを確認できます。

また、データに関する議論やフィードバックを直接カタログ内で共有できるため、データ利用者はより深い理解を得られます。さらに、データのアクセス制御やマスキングポリシーなどのガバナンス機能と統合されており、データのセキュリティとコンプライアンスを確保しながら、データへのアクセスを容易にすることが可能です。

Snowflake Horizon Catalogを活用することで、データドリブンな文化を醸成し、組織全体のデータリテラシーを向上させることができます。

dbtとの統合によるメタデータ連携

dbt(data build tool)とSnowflakeを統合することで、メタデータ管理を大幅に効率化できます。dbtのpost-hookにマクロを設定することで、dbtの実行時にビジネスメタデータやカラムの説明をSnowflakeのデータカタログに自動的に埋め込むことが可能です。

例えば、dbtでデータ変換処理を定義する際に、各カラムの意味やビジネスロジックに関する記述を追加すると、その情報が自動的にSnowflakeのデータカタログに反映されます。これにより、データ利用者はいちいちドキュメントを探したり、担当者に問い合わせたりすることなく、Snowflake上でデータの意味や背景を理解できます。

また、dbtの変更履歴もSnowflakeのデータカタログに連携されるため、データの変更経緯や影響範囲を追跡することも容易になります。dbtとSnowflakeの連携により、メタデータ管理の自動化と一元化を実現し、データガバナンスを強化することができます。メタデータ連携により、データ品質信頼性が向上します。

データカタログ構築のステップ

データカタログの構築は、組織全体のデータ活用を促進するための重要なステップです。最初のステップとして、組織内の様々なデータソースからメタデータを収集します。

次に、収集したメタデータを一元的に管理し、検索可能にするためのデータカタログプラットフォームを選択します。Snowflake Horizon Catalogや、dbtとの連携が可能なツールなど、組織のニーズに合ったプラットフォームを選びましょう。

dbtとの統合により、メタデータ管理を自動化し、データ変換プロセスとメタデータの整合性を保つことができます。データカタログの構築は一度きりのプロジェクトではなく、継続的な改善が必要です。

データの追加や変更に合わせてメタデータを更新し、データ利用者のフィードバックを反映させることで、データカタログの価値を最大化できます。データカタログ構築は、データドリブンな組織文化を醸成するための基盤となります。

おわりに

Snowflakeでのデータカタログ構築は、データサイロ化の解消、コスト削減、メタデータ管理の効率化に不可欠です。Snowsightの活用やOpen Catalogとの連携を通じて、データドリブンな意思決定を加速できます。

もしデータ基盤の構築にお困りでしたら、Hakkyのデータ基盤構築支援サービスをご検討ください。お客様のSnowflake環境に最適化されたデータカタログを構築し、データ活用を強力にサポートいたします。

tip
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参考文献

2025年06月30日に最終更新
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