データプロダクト

オンプレミスや複数のクラウドに分散したデータを、メタデータを活用して統合的に発見・接続・管理し、利用者に一貫した方法で提供するアーキテクチャの考え方。データカタログ、データ仮想化、データ統合、ガバナンスの機能を組み合わせ、データの所在を意識せずに使えるようにする。ドメインごとの分散所有を重視するデータメッシュと対比される。

データソースから届いたデータをデータ基盤に取り込む前に、取り決めた仕様（データコントラクトなど）どおりかを検査すること。スキーマや型、件数、必須項目の欠損、値の範囲、重複などを確かめ、不合格のデータは隔離して提供元に差し戻すことで、不正なデータが下流の分析やAIに流れ込むのを防ぐ。

データソースの項目の追加・削除や型の変更といったスキーマの変化に、既存のデータや処理を壊さずに追随させること。列の追加のように既存の利用者に影響しない後方互換の変更と、列名や意味の変更のような破壊的変更を区別し、後者は利用者への通知や移行期間を設けて管理する。

データの所有と提供の責任を、データを生み出す業務ドメインごとのチームに分散させるデータアーキテクチャの考え方。ドメインごとのデータの所有と提供、データプロダクトとしてのデータの提供、セルフサービス型データ基盤、連邦型ガバナンスの4原則から成り、中央のデータチームに処理が集中して停滞する問題の解決を目指す。

データメッシュの原則の一つで、各業務ドメインのチームが基盤の専門家に頼らずに、データプロダクトを自ら作成・公開・運用できるように提供される共通のデータ基盤。ストレージ、パイプライン、カタログ、アクセス制御などの機能を共通の部品として用意し、ドメインごとの重複投資と技術的な負担を減らす。

データメッシュの原則の一つで、全社に共通する標準やポリシーを中央と各ドメインの代表が共同で決め、その範囲内で各ドメインが自律的にデータを管理するガバナンスの形態。相互運用性やセキュリティの規則を基盤の機能として自動的に適用することで、分散した管理と全社の統制を両立する。