OSSデータ管理ツールを再考する：業務向け4選

はじめに

データ管理ツールと言えば、データウェアハウス、データパイプライン、あるいは分析プラットフォームを思い浮かべる人が多いでしょう。こうしたツールは主にデータの保存、同期、クレンジング、分析に使用され、現代のデータアーキテクチャにおいて確かに重要な役割を果たしています。

開発者コミュニティでは、多くのエンジニアが次のような感想を抱いています：広く推奨されているデータ管理ツールを試してみたものの、結局は技術スタックに積み重なるだけで、期待される改善をもたらすことはなかった、と。

中には、「本当に自分のニーズに合ったソリューションが欲しいなら、既存のツールの上で独自に修正したり、トレードオフを行ったり、不完全さを常態として受け入れるしかない」と直言する人さえいます。

本日は、ビジネスシステムにおけるデータ管理の課題に焦点を当てます。データ管理ツールをお探しの方にとって、この記事が役立つかもしれません。

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データ管理ツールは本当に何を解決しているのか？

データ管理ツールが解決する課題は、通常以下の側面に関連しています：

ビジネスデータの構造化と組織化

バラバラな情報を構造化されたデータモデルに変換し、フィールド、型、制約を明確にすることで、データを長期的に保守・再利用可能にします。

データエンティティ間の関係管理

顧客、注文、契約、承認、タスクなど、異なるビジネスオブジェクト間の関係（1対多、多対多など）を記述し、これらの関係がシステム内で常に一貫性を保つようにします。

データアクセス権限とロール制御

異なるロールがデータに対して異なる可視性と操作権限を持ちます。セキュリティを確保しつつ、コラボレーション効率を損なわないようにする必要があります。

データ変更をめぐるプロセスとコラボレーション

データは静的ではありません。作成、修正、承認、ロールバック、同期—こうした行為には明確なプロセスとルールが必要であり、単なる一回の書き込みではありません。

システム変化に伴うデータの一貫性維持

ビジネスの変化、ニーズの増大、システム規模の拡大に伴い、データ構造とルールもそれに応じて調整できる必要があり、頻繁な作り直しは避けたいものです。

これらの課題は必ずしも複雑ではありませんが、ほぼすべてのビジネスシステムのライフサイクルを通じて存在します。最初の数枚のテーブルから、後には数十、甚至数百のデータエンティティへと、データ管理の課題は一度に爆発するのではなく、徐々に積み重なるものです。

まさにこれらの課題が異なる段階、異なるチームで全く異なる形で現れるため、データ管理ツールも徐々に異なるタイプへと分化していきました。

データ管理ツールの4つの一般的なタイプ

データインフラ・データウェアハウス系ツール

このカテゴリは主にデータの集中保存と分析に焦点を当てています。典型的なユーザーはデータエンジニアやデータ分析チームです。

代表的な製品には以下が含まれます：

Snowflake
Google BigQuery
Amazon Redshift

データ統合・データパイプライン系ツール

データ統合・パイプラインツールの核心的な責任は、異なるシステム間でデータを移動させ、データがビジネスシステムから分析または保存層へと流れるようにすることです。

一般的なツールには以下が含まれます：

Fivetran
Airbyte
Talend

データガバナンス・データ品質管理ツール

組織のデータ体系が徐々に複雑になると、データガバナンスと品質管理ツールが重要な役割を果たし始めます。

代表的な製品には以下が含まれます：

Collibra
Alation
Informatica

ビジネスシステム指向データ管理ツール

以前のカテゴリとは異なり、このタイプはビジネスシステムそのものに直接的にサービスを提供します。ビジネスデータが生成、変更、コラボレーションされる主要な場所です。

こうしたツールは通常、以下の特徴を持ちます：

データモデルがビジネスロジックと密接に統合されている
データは主にユーザー操作によって生成・保守される
権限制御とプロセス設定が中核的な機能

そして、これらのツール自体がそれぞれの重点を持っており、異なるビジネスシナリオに適しています。最適な製品を選んで初めて、最大の価値を発揮できます。

⚠️ 注意： 本記事で議論するデータ管理ツールは、データウェアハウスや分析プラットフォームではなく、ビジネスシステムに直接的にサービスを提供するデータモデリング、関係、権限、プロセス管理ツールを特指します。

以下の5つの観点から議論を展開します：

データモデリング
関係
権限
プロセス
拡張性

始めましょう！

NocoBase

Webサイト： https://www.nocobase.com/

GitHub： https://github.com/nocobase/nocobase

GitHubスター数： 21.2k

NocoBaseは、データモデルを中核とするオープンソースのAIビジネスシステム構築プラットフォーム（ノーコード/ローコード開発プラットフォームでもあります）。設定可能なデータモデリング、権限、プロセス、プラグインメカニズムを通じて、チームが複雑なビジネスシステムを構築・反復的に改善できるようにします—単なる汎用的なデータバックエンドや管理画面を提供するだけではありません。

1. データモデリング

NocoBaseの中核哲学は、ビジネスシステムをデータモデル中心にすることです。既存のデータソース（MySQL、PostgreSQL、MariaDBなどのリレーショナルデータベースをサポート）に接続するか、独自にデータコレクションやフィールドを再定義できます。その上にインターフェース、権限、プロセスを重ね合わせます。

ビジネスの変化によりフィールドや構造の調整が必要になった場合、システムの他のレイヤーがより安定的に追随でき、毎回UIやスクリプトレイヤーでパッチを当てる必要がなくなります。

NocoBaseはデータ構造自体を保守可能・反復可能にし、長期的にビジネスルールを担うことができ、一度構築して凍結されるものではありません。

2. 関係

ビジネスシステムを扱う場合、データ関係はフィールドよりも重要になることが多いです。顧客、注文、契約、承認、タスクなど、これらのオブジェクトは本質的に関連しており、関係はビジネスの発展に伴って複雑になります。

NocoBaseのアプローチは、関係モデリングをシステムの第一級機能にすることです。ビジネスエンティティを中心に明確な関係構造を構築し、その後の権限、プロセス、ページインタラクションでこれらの関係を継続的に再利用できます—関係ロジックをあちこちに散らばせるのではなく。

3. 権限

権限はNocoBaseの強みの一つです。システムレベルから行レベル、フィールドレベルまでの細粒度制御を重視し、一人のユーザーが複数のロールを持つなどの一般的なエンタープライズシナリオもサポートしています。

ビジネスシステムデータ管理ツールにとって、権限は追加オプションではなく、ビジネスルールの一部です。制御が必要なのは単に「テーブルを見れるか」ではなく、以下のことです：

どのレコードを見れるか
どのフィールドを変更できるか
どのアクションを実行できるか
同じページで異なるロールが異なるモジュールを見るかどうか

これらの機能はNocoBaseの権限システムで明確的にカバーされています。

4. プロセス

データ変更に承認、通知、自動化処理が必要な場合、システムはプロセス駆動の段階に入ります。NocoBaseのワークフロー関連機能はプラグイン形式で提供され、承認、メール通知、カスタムアクションイベントなどの一般的なノードをカバーしています。これにより、データ変更を「手動でのフィールド編集」から「ルールベースのビジネスプロセス」へとアップグレードします。

こうした機能の意義は、データ管理が単なるCRUDではなく、データ変更をめぐるコラボレーションと制御になることです。例えば、承認を開始した後にのみ重要フィールドを変更できる、あるいは特定のアクションがトリガされた後に一連のデータ処理を実行するなど。

5. 拡張性

NocoBaseの拡張方法はプラグインシステムを中心としています。機能をモジュールに分割して組み合わせることができます—ワークフローノード、APIドキュメント、モバイル設定、UIブロックなどがすべてプラグインとして登場します。

ビジネスシステム向けツールにとって、拡張性とは通常、「コードを書けるか」ではなく、システムが以下のことができるかどうかを指します：

モジュール方式で機能を追加する
比較的低コストで新しいプロセスと権限要件に適応する
作り直すことなくシステム境界を継続的に拡張する

データの複雑性が主にビジネスの変化自体から来る場合（関係が増える、権限が細かくなる、プロセスが長くなるなど）、ツールを選ぶ際には構築速度だけでなく、データモデリング、関係、権限、プロセス、拡張機能が第一級機能かどうかを優先的に評価すべきです。NocoBaseはこれらの次元を中心に設計された代表的なツールです。

Directus

Webサイト： https://directus.io/

GitHub： https://github.com/directus/directus

GitHubスター数： 33.9k

Directusの中核的ポジショニングは、オープンソースのヘッドレスCMSとオープンデータプラットフォームです。任意のSQLデータベースに対して自動的にリアルタイムAPIと可視化管理インターフェースを生成することで、開発者とビジネスユーザーの両方が構造化データを効率的に管理・アクセスできるようにします。