データオーケストレーションとは、データの収集・変換・配信といった処理を、依存関係と順序に沿って統合的に制御する仕組みです。ETL/ELTや機械学習の前処理など、複数ジョブをつないだワークフローを自動実行し、失敗時のリトライや通知まで含めて運用します。処理が増えるほど手作業の調整が破綻しやすいため、実行の全体像を管理する役割が重要になるでしょう。
データオーケストレーションを導入すると、処理の実行手順が明確になり、担当者が変わっても運用を引き継ぎやすくなります。たとえば「原データ取り込み→品質チェック→変換→DWH反映→データマート更新→ダッシュボード更新」のように、前工程が終わったら次工程を動かす流れを一貫して管理できます。結果として、データ更新の遅延や二重実行、失敗の見落としを減らしやすいです。
運用設計では、実行ログとアラート、再実行の方針、依存関係の見える化をセットで整備することが大切です。データの遅延到着やスキーマ変更が起きる前提で、品質ゲートや例外処理を組み込んでおくと安定します。
