AWSでシステムを構築したあとは、継続して運用していくために収集したデータを分析することが大切です。

これからAWSを利用しようか考えている方や、AWSを使いはじめて間もない方は、運用するうえでのデータ分析方法も把握しておきましょう。

本記事では、AWSでのデータ分析の特徴をはじめ、データ分析を行うポイントなどをご紹介します。

データ分析におすすめのAWSサービスもお伝えするので、これからAWSでのデータ分析を行う方やAWSでのデータ収集を検討している方はぜひ参考にしてください。

AWSでのデータ分析の特徴

AWSでデータ分析を行う前に、特徴を知っておきましょう。

ここでは、AWSでのデータ分析の特徴を5つご紹介します。
引用：AWSでの分析

スケーラブルなデータレイク

データレイクとは、大規模なデータの保存、管理、分析を可能にする柔軟性と拡張性のあるデータストレージシステムです。構造化データや非構造化データ、リアルタイムデータ、バッチ処理データなど、さまざまな形式のデータを収集・保存するための中央のリポジトリです。

データレイクは、データの形式や種類に関係なく、ほとんど無制限の容量でデータを保存できます。構造化データベースやデータウェアハウスとは異なり、データのスキーマを事前に定義する必要がありません。

また、データの容量や処理能力を必要に応じて簡単に拡張が可能です。クラウドベースのサービスや分散データ処理フレームワークを使用して、複数のサーバーまたはクラスターを使用してデータを処理できます。

データの保存のほかに、データの変換、統合、クエリ、分析などの処理も行えます。これによりエンジニアは、さまざまなビジネスニーズに応じたデータ処理を行えるでしょう。

パフォーマンスとコストを最適化した設計

AWSでのデータ分析では、データ処理のパフォーマンスを最大化し、同時にコストを最適化することを目指しています。

データ分析には、さまざまなインスタンスタイプが用意されています。CPU、メモリ、ストレージなどの異なるリソースを持っており、実際のワークロードに合わせて最適なインスタンスタイプを選択し、パフォーマンスとコストのバランスを取ります。

データ分析では、大量のデータを高速に読み込み、効率的にクエリや分析を実行する必要があります。AWSでは、ストレージのタイプやストレージレイアウトを最適化することで、データのアクセス性能向上につながるでしょう。

サーバーレス

AWSはサーバーレスでの環境を提供しているため、サーバーの管理によるユーザーの負担が軽減されます。物理的なサーバーを設置する必要もないため、すぐに利用をスタートできる点がメリットです。

サーバーレスアーキテクチャでは、必要に応じて自動的にリソースを拡張・縮小します。そのため、データ処理のスケーラビリティが向上します。

また、必要なリソースのみが使用されるため、コストの最適化が可能です。料金は実際の使用に基づいて計算されるため、アイドルリソースに対して余分な費用を支払う必要がありません。

統合されたデータアクセス・セキュリティ・ガバナンス

AWSでのデータ分析では、データへのアクセス、セキュリティ、およびガバナンスを一元化して管理できます。これにより、データ分析プロセス全体でのデータの安全性、正確性、およびコンプライアンスを確保し、効果的なデータ利活用を実現します。

AWSでは、AWS Identity and Access Managementを使用して、ユーザーやグループに対してデータへのアクセス権限の設定が可能です。AWS Lake Formationを使用すると、データレイク内のデータに対するアクセス権を一元的に管理できます。

また、データのセキュリティを強化するためのさまざまなサービスや機能を提供しています。データの暗号化やデータベースの監査ログの設定、仮想プライベートクラウドを使用したネットワークセキュリティなどさまざまです。

AWS Glue DataBrewやAWS Glue Data Catalogなどのサービスを使用して、データ品質の監視やデータのメタデータ管理が行えます。AWS Lake Formationを使用すると、データのラインアージングやデータカタログの管理など、データのガバナンスに関するタスクの自動化が可能です。

機械学習の統合

機械学習の統合とは、データ分析プロセスにおいて機械学習モデルや機械学習アルゴリズムを活用し、データから洞察を得るための手法を指します。機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイメントに必要なサービスやリソースを提供しており、これらを利用することで機械学習をデータ分析に統合できます。

Amazon SageMakerは、完全に管理された機械学習サービスです。モデルの構築、トレーニング、デプロイメント、モデルのホスティングを行うためのツールとリソースを提供します。データ分析においては、SageMakerを使用して機械学習モデルを開発し、データからパターンや予測の抽出が可能です。

Amazon Comprehendは、自然言語処理を活用したテキストデータの分析を行うためのサービスです。Comprehendを使用すると、テキストデータから情報抽出、感情分析、キーフレーズの抽出などが行えます。

Amazon Rekognitionは、画像やビデオデータの分析を行うためのコンピュータービジョンサービスです。Rekognitionを使用すると、顔認識、物体検出、シーン分類などを行い、画像やビデオデータから価値ある情報を抽出できます。

これらのサービスを活用すると、データから予測やパターンを抽出し洞察を得ることで、より正確な予測や意思決定が行えるでしょう。また、タスクやプロセスの自動化ができれば、作業の効率化や生産性の向上が図れます。

AWSでのデータ分析のメリット

システム構築後のデータ分析について、AWSで行うメリットを把握しておきましょう。

ここでは、AWSでデータ分析を行うメリットを4つご紹介します。

データ移動が簡単

AWSのデータ量が増減しても、自動的にリソースを調整し、データ処理のパフォーマンスを維持します。複数のリージョンにデータを複製することで冗長性を持たせ、高可用性を確保することができます。

AWSは、高速かつセキュアなデータ転送サービスを提供しています。AWS SnowballやAWS Snowmobileといったサービスを使うことで、大容量のデータをオフラインでAWSへの転送が可能です。ネットワークの帯域幅が制限されている場合や、大量のデータを効率的に転送したい場合に役立つでしょう。

またAmazon Glueは、データソースからデータを抽出し、変換し、指定したターゲットにロードするETLジョブを自動化するサービスです。これにより、異なるデータソースを統合し、データ分析用の準備が迅速に行えます。

AWSは、さまざまな分析ツールやビジネスインテリジェンスツールとの統合をサポートしています。AWSのデータレイクソリューションを使用して、複数のデータストアからデータを集約し、統合的なデータビューの作成も可能です。

データ分析サービスの種類が豊富

AWSでは、データ分析のために豊富な種類のサービスを提供しています。これらのサービスは、異なるニーズや要件に合わせてデータの収集、保存、変換、分析、視覚化を行えます。

AWSのデータ分析サービスを使用することで、データ収集やストレージ管理、データ変換、機械学習などができます。AWS以外が提供しているサービスを利用する手間が省け、一つのプラットフォーム内で完結します。

またサーバーレス環境でのデータ分析ができるため、社内で物理的なサーバーを管理する必要もありません。

機械学習を使用して予測モデルを構築するサービスを利用すれば、需要予測や在庫最適化などで活用できます。そのほか、イベント駆動型のサーバーレスコンピューティングサービス、リアルタイムデータストリーミングと処理を行うサービスなどさまざまです。

データ分析の効率化

AWSのデータ分析サービスは、フルマネージドのサービスが多く含まれています。これらのサービスは管理が容易であり、データのセットアップ、セキュリティ、バックアップ、スケーリングなどの面倒な作業をAWSが自動的に行ってくれます。そのためインフラストラクチャの管理に時間をかける必要がなくなり、より重要な分析に集中できるようになるでしょう。

AWSのサービスを使うことで、リアルタイムのデータ分析が可能です。たとえば、Amazon Kinesisを使用すると、ストリームデータをリアルタイムで分析でき、迅速な意思決定が実現できます。

また従量課金制を採用しており、必要なリソースのみを使用するため、コストを最適化できます。予約インスタンスなどのリソース料金を削減するオプションもあり、データ分析にかかるコスト削減も可能です。

属人化の解消

AWSのデータ分析サービスを活用することで、プログラミングなどの専門知識要らずで操作できます。誰でも操作できる環境を整えられると、組織全体でデータに基づく意思決定が可能となるでしょう。

AWSは複数のユーザーが同時にデータにアクセスし、共同でデータ分析を行えます。個人間の情報の断片化を解消し、データに基づいた意思決定をより包括的に行えるでしょう。

またAWSは、高度なセキュリティメカニズムを持つため、データのセキュリティの確保が可能です。AWS Identity and Access Management（IAM）を使用することで、データへのアクセス権限を厳密に制御できます。データ分析に必要なユーザーだけが適切なデータにアクセスできるようになるため、情報へのアクセス制限を解消し、データに基づいた意思決定が広範囲に及ぶことが可能です。

AWSのデータ分析を行う際のポイント

AWS上のデータを分析する前に、ポイントを把握しておきましょう。

ここでは、AWSのデータ分析を行う際のポイントを3つご紹介します。

AWSに詳しい人材が必要

AWSのデータ分析を効果的に活用するためには、AWSに詳しい人材が必要といえます。

AWSには、多くのデータ分析に関連するサービスが存在します。適切なサービスを選択し、機能や特性を理解して適切に構成するためには、AWSの詳細な知識が必要です。

データ分析では、データのセキュリティとコンプライアンスが重要な要素となります。AWSのセキュリティツールやベストプラクティスについての知識があり、データの暗号化、アクセスコントロール、ネットワークセキュリティなどを適切に実装できることが求められます。

またデータ分析を行ううえで、システムやプロセスの監視、パフォーマンスの最適化、トラブルシューティングが重要です。AWSのモニタリングツールやログ分析サービスについて理解し、問題を素早く特定して解決できるスキルが必要となるでしょう。

目的の明確化

明確な目的を持つことにより、データ分析の方向性を明確化し、効果的な戦略や手法を選択できます。たとえば、売上予測の向上、顧客セグメンテーションの改善、製品品質の最適化など、具体的なビジネス課題に対してデータ分析の活用が可能です。

データ分析の目的に応じて、データの種類、量、頻度などを決定し、データ収集のプロセスを最適化できます。これにより、無駄なデータ収集や不足したデータの問題回避につながるでしょう。

またデータ分析の目的は、成果を評価して改善のためのフィードバックループを作る際にも役立ちます。目的を達成するために設定した指標やKPIを用いて成果を測定し、データ分析のプロセスや手法を改善できるでしょう。

適切なデータ処理

データ処理の質と効率は、データ分析の結果や洞察の品質に直接影響を与えます。適切なデータ処理により、データ品質の向上が図れます。

データ分析では、複数のデータソースからデータを収集し、統合することがよくあります。適切なデータ処理を行えば、異なるデータソースからのデータの一貫性を確保し、統合データの品質を向上させられるでしょう。

また、データの集計、集約、フォーマット変換など、データの変換や加工が必要な場合があります。適切なデータ処理により、データを分析に適した形式に変換して効果的な分析が可能です。

AWSでのデータ分析に必要なデータ分析基盤

AWSでデータ分析を行う前に、基盤となる要素について理解を深めましょう。

ここでは、AWSのデータ分析基盤となる要素を3つご紹介します。

データレイク

データレイクとは、大容量かつ多様な形式のデータを一つの中央リポジトリに統合するデータストレージアーキテクチャです。異なるソースからのデータを集約したり、さまざまな分析やビジネスインテリジェンス活動に活用したりできます。

データレイクは、データベース、ログファイル、センサーデータ、クラウドサービスのデータ、外部データなどのさまざまなソースからのデータを統合します。データレイクを使用すると、これらの異なるデータソースからのデータを中央で統合し相互関係の把握が可能です。

また、ペタバイト規模のデータを保存・処理できます。テキスト、画像、ビデオ、ログ、センサーデータなどのさまざまなデータ様式をサポートします。データの長期保存と保護に適しており、Amazon S3の耐久性や可用性の高さはデータの損失を最小限に抑えることを保証するでしょう。

データウェアハウス

データウェアハウスとは、大規模なデータセットを効率的に格納、管理、分析するための専用のデータベース環境です。主にビジネスインテリジェンス活動や高度なデータ分析に使用され、データの取り込み、変換、ロード、分析に最適化された特別なデータ構造を持つことが特徴です。

データウェアハウスは、カラム指向のデータストレージ方式を採用しています。各カラムを別々のストレージとして保存し、必要なカラムのみを読み取ることで、データの圧縮と高速なクエリ実行を実現します。

またAWSのデータウェアハウスは、さまざまなデータソースからのデータをシームレスに統合が可能です。AWS GlueなどのETLサービスを使用してデータの抽出、変換、ロードを自動化し、データウェアハウスにデータを流し込めます。

データマート

データマートとは、特定の要件に適した形で整理・保存したデータのサブセットのことです。特定のビジネス要件に焦点を当てたデータを提供するために設計されています。

特定の業務部門やプロジェクト、あるいは特定のビジネス目的に合わせてデータウェアハウスから必要なデータを抽出して作成されます。そのため、特定のビジネスニーズに応じたデータがデータマートに含まれることになります。

またデータウェアハウスからデータを集約・抽出し、必要なデータだけを取り出すため、データウェアハウスの大量のデータ全体を対象とせずに済みます。これにより、必要なデータの取得が効率的になるでしょう。

特定の利用者層に対して、データを最適化して提供します。特定の業務やプロジェクトに従事するチームや個人が、ビジネス上の意思決定に必要なデータに迅速にアクセスできます。

AWSのデータ分析サービスを紹介

AWSでデータ分析を行う前に、データ分析に役立つAWSサービスにはどのようなものがあるのか確認しておきましょう。

ここでは、データ分析におすすめのAWSサービスを7つご紹介します。

Amazon Athena

Amazon Athenaは、サーバーレスのインタラクティブなクエリサービスです。Athenaは、S3（Amazon Simple Storage Service）に保存されたデータを対象に、標準のSQLクエリを使用してデータを分析できます。データウェアハウスやETLプロセスを構築する必要なく、データ分析を簡単に行うことができます。

サーバーレスサービスであるため、インフラストラクチャの設定や管理について心配する必要がありません。必要なときにクエリを実行して結果を取得するだけで、リソースのスケーリングやクラスターの管理については自動的に処理されます。

また標準のSQL（Structured Query Language）を使用してデータに対してクエリを実行するため、SQLの知識を持っている開発者やデータアナリストは迅速に利用を開始できます。JOIN、GROUP BY、WHERE句など、一般的なSQL操作を使用してデータの分析が可能です。

Amazon EMR

Amazon EMRは、ビッグデータ処理のためのオープンソースフレームワークを実行するための環境を提供するマネージドなクラウドサービスです。Apache Hadoop、Apache Spark、Presto、Apache Hiveなどの一連のビッグデータ技術をサポートしており、大規模なデータセットの処理や分析に使用されます。

EMRは、ビッグデータ処理のためのさまざまなオープンソースフレームワークをサポートしています。Apache Hadoopを使用した分散ファイルシステム（HDFS）、Apache Sparkを使用した高速データ処理、Apache HiveやPrestoを使用したSQLベースのクエリ処理など、さまざまなビッグデータ技術の利用が可能です。

また、大規模なデータセットを処理するためのスケーラブルな環境を提供します。必要に応じてクラスターのサイズを拡張したり、複数のインスタンスタイプを組み合わせたりすることができます。これにより、処理速度を向上させ、効率的なビッグデータ分析を実現します。

Amazon Redshift

Amazon Redshiftは、フルマネージドなデータウェアハウスサービスです。大量のデータを高速かつ効率的に格納、クエリ、分析するために設計されています。クラウドベースのデータウェアハウスを利用することで、スケーラビリティ、パフォーマンス、コスト効率の実現が可能です。

カラムベースのデータストレージを採用しており、列ごとにデータを格納します。この方式により、データの圧縮率が高まり、ディスクスペースの使用量を削減できるでしょう。

また、データウェアハウスの規模に合わせてスケーラブルに設計されており、必要に応じてクラスターのノード数を増減させられます。そのため、処理能力を柔軟な調整の実現につながるでしょう。

Amazon Kinesis Data Analytics

Amazon Kinesis Data Analyticsは、フルマネージドなリアルタイムデータ分析サービスです。Kinesis Data Analyticsは、リアルタイムストリーミングデータを分析し、リアルタイムで洞察を得るための環境を提供します。データストリームからのデータの収集、変換、分析が可能です。

リアルタイムストリーミングデータを対象に分析を行うため、データを即座に処理して洞察を得られます。バッチ処理ではなく、データが到着するとすぐに分析が行われるため、リアルタイムの応答とリアルタイムの洞察が可能です。

またAWSによってフルマネージドされており、インフラストラクチャの設定や管理については心配する必要がありません。スケーリング、パフォーマンスチューニング、アプリケーションの実行中の監視などのタスクはAWSが自動的に処理します。

Amazon OpenSearch Service

Amazon OpenSearch Serviceは、マネージドなElasticsearchサービスです。オープンソースの分散型検索エンジンであるElasticsearchをベースにしています。構築、デプロイ、およびスケールの面で容易に使用できるように設計されており、リアルタイムでデータを検索、分析、視覚化するための環境を提供します。

OpenSearch Serviceは、大量のデータをリアルタイムで検索、分析、視覚化する際に便利です。高速な全文検索、集計、フィルタリング、グラフィカルなダッシュボード作成など、さまざまな検索と分析の機能があります。

また必要に応じてクラスターをスケーリングすることで、処理能力やストレージ容量を柔軟に調整できます。データの量やトラフィックの変動に対応し、パフォーマンスの最適化につながるでしょう。

Amazon QuickSight

Amazon QuickSightは、データの可視化、ダッシュボード作成、データ分析を行うためのクラウドベースのサービスです。ビジネスユーザーやデータアナリストがデータを理解し、洞察を得るために使用できます。

QuickSightは、直感的なビジュアルダッシュボードを作成するためのツールを提供します。ビジネスユーザーやデータアナリストは、グラフ、チャート、テーブルなどの視覚的な要素を使用してデータを効果的な可視化が可能です。

また、さまざまなデータソースに接続してデータを統合できます。Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon RDS、Amazon Auroraなど、AWS内部のデータソースに加えて、オンプレミスデータベースや外部のデータソースにも接続が可能です。

Amazon Glue DataBrew

Amazon Glue DataBrewは、マネージドなデータプレパレーションサービスです。ビジネスユーザーやデータエンジニアがデータを準備、クリーニング、変換するための直感的なツールを提供します。データの前処理やデータ品質の向上など、データ分析の前段階で重要な役割を果たします。

ビジュアルなインターフェースを通じてデータの準備を行うため、コーディングや複雑なデータ変換処理をすることなく、データのクリーニングや変換が可能です。

また、ほかのAWS GlueやAmazon AthenaなどのAWSサービス、データソースとの統合が容易です。DataBrewで処理したデータは、Amazon S3などのストレージサービスに保存され、さまざまなデータ処理ツールやサービスで利用できます。

まとめ

AWSでのデータ分析は、パフォーマンスとコストを最適化できる設計が特徴で、サーバーレスであるため使いやすいです。

データアクセス・セキュリティ・ガバナンスが統合されており、データ漏洩のリスクの軽減につながります。

ただし、AWSに詳しい人材が必要であったり、目的を明確化したりする必要があります。

これからAWSでデータ分析を行う場合、本記事でご紹介したAmazon AthenaやAmazon EMR、Amazon RedshiftなどのAWSサービスをぜひ活用してください。