データメッシュ・とは？初心者向け完全ガイドで仕組みを理解しよう共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

データメッシュの基本概要

データメッシュはデータを一つの中央の倉庫に集めて管理する従来の方法と違い、組織の各部門が自分たちのデータの責任と公開を担う考え方です。データは製品だという考え方を取り入れ、他の部門が使えるように提供します。

データメッシュの4つの原則

データメッシュは4つの基本原則で成り立っています。すべての原則は相互に補完し合い、組み合わせて動作します。

原則	説明
ドメイン指向のデータ所有	組織の部門が自分たちのデータを管理・公開します。例: 販売部門は販売データを責任を持って管理します。
データは製品	データは使われる側にとって価値のある製品として設計され、契約のような仕様やAPIが用意されます。
Self-serve data platform	利用者が自分でデータを探し、加工し、取得できる共通のプラットフォームを提供します。
連合型ガバナンス	データの品質・セキュリティ・ルールを組織全体で守る仕組みを分散させつつ統制します。

データメッシュの実例

想像してみてください。大手小売企業では部門ごとにデータが存在します。マーケティング部は顧客データを、物流部は配送データを担当します。必要な人はそれぞれのデータ製品にアクセスし、問い合わせの手間を減らせます。データを「使える形」で提供することが大事です。

データメッシュを導入することで、データの探しやすさや再利用性が高まり、意思決定のスピードが上がることが期待されます。しかし一方で、組織文化の変革や技術的コスト、ガバナンスの統制といった課題もあります。

導入のステップ

データメッシュを始めるには、まず部門を洗い出してデータの「所有者」と「データ製品のカタログ」を作ります。次に共通のデータプラットフォームを整備し、データの品質基準を決め、アクセスポリシーを共有します。最初は小さな領域から試して、徐々に広げていくのがおすすめです。

データ製品とは

データ製品とは、データを「使える」状態に整え、他の人が安全に使えるように公開したものです。名前、説明、更新頻度、品質指標、APIやクエリの仕様などを含みます。データ製品の責任者は、品質を維持し、利用者からのフィードバックを受けて改善します。

要点のまとめ

データメッシュは一部の企業で導入が進んでいますが、適切な組織設計と技術基盤が揃わなければうまく機能しません。導入を検討する際は、部門間の信頼関係と透明性、データの品質管理を重視してください。

表で見るデータメッシュの原則

原則	説明
ドメイン指向のデータ所有	各部門がデータの責任者となる。
データは製品	データが他部門でも使える製品として提供される。
Self-serve	利用者が自分でデータを取得・加工できる。
連合型ガバナンス	全体の方針を守りつつ分散管理。

データメッシュの同意語

データメッシュアーキテクチャ: データをドメインごとに所有・運用し、分散化したデータアーキテクチャの考え方。データの民主化とセルフサービスを重視する点が特徴です。
分散データアーキテクチャ: データの管理・提供を組織横断で分散させる設計思想。中央集権より柔軟性を高め、スケーラビリティを追求します。
ドメイン駆動データアーキテクチャ: ドメイン駆動設計をデータ構成にも適用し、データ所有をドメインに委ねるアプローチ。データの意味と境界を明確化します。
データ製品思考: データを“製品”として扱い、データ提供者と利用者のニーズを最優先に設計・運用する考え方。品質・使いやすさを重視します。
データガバナンスの民主化: データのルール決めを特定部門に限定せず、組織全体で分散・共有して柔軟性と責任を高める考え方。
分散データガバナンス: データの統制・ポリシーの適用を組織横断で分散させ、現場のニーズに即した運用を可能にする手法。
自律的データチーム: 各ドメインがデータの所有・運用を自前で担い、独立してデータを提供できる組織モデル。迅速な意思決定を促します。
セルフサービスデータプラットフォーム: 利用者が自分でデータを探して取得・活用できるプラットフォーム。学習コストを下げ、民主化を促進します。
データカタログ主導アーキテクチャ: データ資産を見つけやすく理解しやすくするデータカタログを核に置く設計。データの意味・出所を透明化します。
データオーナーシップの分散: データの所有権を部門・チームへ分散させ、責任と権限を現場で握らせる考え方。ガバナンスの現場適用を促します。
データサービス・ファースト: データをサービスとして提供する発想。API化や契約単位でのデータ提供を重視します。
データエコシステムの最適化: 組織内外のデータを横断的に活用できる環境づくり。データの流通と連携を円滑にします。
データ連携と標準化を重視した分散アーキテクチャ: データの交換・連携を容易にするための標準化を、分散構成でも徹底する考え方。

データメッシュの対義語・反対語

データサイロ: 部門間でデータが分断され、共有・横断活用が難しい状態。データ mesh の分散・自律性とは反対の状況で、全社的なデータ活用が妨げられやすい。
中央集権型データガバナンス: データの所有権・管理・アクセス権限が中央の部門に集中し、ドメインごとの自律性や現場の柔軟性が低下する体制。
データウェアハウス中心主義: 全データを一元のデータウェアハウスに集約して分析・活用する考え方。分散・データ製品化の考え方と対立する場合が多い。
一元管理のデータ所有権: データの所有権が特定の部門や中央組織に集中し、各ドメインが自律的にデータを製品化・提供する力が弱い状態。
モノリシックデータアーキテクチャ: 全機能を一つの大規模システムで運用する設計。分散化・ドメイン横断の自律性が欠如。
中央依存のデータ運用: データの利用・拡張・提供が中央の指示・方針に強く依存する状態。
データ利活用の横断協力が乏しい状態: 部門間のデータ協力・連携が不足し、横断的なデータ活用が難しい状況。
データのサイロ化が進んでいる状態: データ資産が部門ごとに独立して管理され、全社横断の統合・再利用が難しい。
プロダクト指向でないデータ提供: データを製品として捉え、利用者視点で提供・改善する発想が不足している状態。
ドメイン自律性の欠如: 各ドメインが独立してデータを管理・提供する自律性が低く、責任分担が曖昧な状態。

データメッシュの共起語

データ製品: データを再利用可能なサービスとして提供する単位。データ消費者のニーズを満たす品質・契約・公開を備える。
データ製品オーナー: データ製品の責任者。品質、契約、提供レベルを担保する役割。
データカタログ: データのメタデータを整理・公開するカタログ。データの検索・発見を助ける。
データ契約: データの提供条件と利用条件を明文化した取り決め。スキーマ・品質・更新頻度などを含む。
データリネージュ: データの作成経路・変更履歴を追跡する仕組み。
データ品質: データの正確さ・信頼性・一貫性を保つ評価基準と管理手法。
データガバナンス: データの所有権・アクセス・セキュリティ・品質を統括する仕組み。
フェデレーテッドガバナンス: 全体を各ドメインで分担しつつ、統一されたガバナンス方針を適用する考え方。
連邦型ガバナンス: 上記と同義。日本語表記の別形。
ドメイン志向データ設計: 組織のビジネスドメインごとにデータ責任を分離し、独立して管理する設計思想。
ドメインデータ: 各ドメインに紐づくデータセット。データメッシュの基本単位となる。
自律的データチーム: ドメインごとに自律的にデータを開発・公開する横断機能を持つチーム。
データオーナー: データの所有権と責任を持つ担当者・部門。
データプラットフォーム: データの収集・保存・提供を支援する共通基盤。セルフサービスを想定。
セルフサービスデータプラットフォーム: データ消費者が自発的にデータを探索・取得・準備できるプラットフォーム。
データセキュリティ: 機密性・完全性・可用性を守るセキュリティ対策。
データプライバシー: 個人情報の適切な取り扱いと法令遵守を確保する運用。
アクセス制御: 誰がどのデータにアクセスできるかを決定・適用する仕組み。
メタデータ管理: データの説明情報を整理・維持する管理活動。
データ連携: 異なるデータソースを統合して活用するための連携手段。
データ消費者: データを利用する部門・担当者。
データ標準: データの表現・用語・仕様の共通ルールを定めること。
データスキーマ: データの構造を定義する設計要素。データ製品の契約と整合させる。

データメッシュの関連用語

データメッシュ: 分散したデータをドメインごとに管理・提供するデータアーキテクチャ。データを製品として扱い、フェデレーションガバナンスのもとで統一性と自律性を両立します。
ドメイン駆動設計: DDDの考え方。データもドメインごとに所有・責任を分離し、境界づけを行うことで複雑さを抑えます。データメッシュの設計思想の基盤となります。
データ製品: データを消費者に対してサービスとして提供する単位。明確なオーナー、契約、品質指標を約束します。
データオーナーシップ: データの責任と権限を特定の組織・個人に割り当て、品質維持・更新を担う役割。
データ契約: データ提供側と利用側の間でデータ仕様・品質・更新ポリシーを取り決める合意。スキーマ・頻度・エラー処理などを定義します。
データカタログ: データ資産の発見・理解を助けるメタデータの集約。検索・タグ付け・文書化を行います。
データガバナンス: データの利用規則・責任分担・コンプライアンスを全社で統制する枠組み。
フェデレーションガバナンス: 中央の強制力を保ちつつ、各ドメインの自律性と統一方針を両立させるガバナンス形態。
データ品質: データの正確さ・一貫性・完全性・信頼性を維持・改善する取り組み。
メタデータ: データについてのデータ。作成者、更新日、意味、出所などを表す情報。
データリネージ: データがどこから来て、どのように変換され、どこへ出力されたのかを追跡する履歴情報。
データセキュリティ: 機密性・完全性・可用性を守るための対策。暗号化、監査、アクセス制御などを含みます。
アクセス制御: 誰がどのデータにアクセスできるかを管理する仕組み。
データプラットフォーム: データの発見・収集・統合・提供を支える共通基盤。
プラットフォームチーム: データプラットフォームの設計・運用を担う専門チーム。
データ製品チーム: データ製品の設計・公開・改善を担当するチーム。データによる価値提供を推進します。
データ統合: 異なるソースのデータを結合・整形して一貫して利用できる状態にすること。
データソース: データが発生・格納される元のシステム・アプリケーション・ファイルなど。
データ消費者: データを分析・活用する人・システム・サービス。
データイベント: データの変化を通知するイベント。イベントストリームとして伝搬します。
イベント駆動アーキテクチャ: イベントを中心にシステムを設計するアーキテクチャスタイル。
データイベントストリーム: イベントの連なる時系列データを保存・配布する仕組み（例：Kafka）。
スキーマ/スキーマガバナンス: データの構造を定義・管理。互換性を保ち、契約に適合させます。
データレイク: 原始データをそのまま格納する大容量ストレージ。後続の分析・処理に備えます。
データウェアハウス: 分析用途に最適化されたデータを前処理・整形して格納するリポジトリ。
データレイクハウス: データレイクとデータウェアハウスの機能を統合・共通化した現代的なデータアーキテクチャ。
セルフサービスデータ/セルフサービスBI: ビジネスユーザーが自らデータを探索・分析できる環境を提供します。
データ品質管理: データ品質を継続的に測定・監視・改善する体制・ツールの導入。
データ監査性/監査可能性: データの履歴・操作を検証可能な状態で記録し、監査対応を容易にします。
コンプライアンス: 法令・規制・社内ポリシーを遵守するための枠組みと実践。
セキュリティポリシー/アクセス制御ポリシー: データの取り扱い方・権限付与のルールを定義します。
データディスカバリ/発見: 組織内のデータ資産を素早く見つけ、意味を理解する機能・プロセス。
データ標準/標準化: データの意味・表現・表記の共通ルールを作り、相互運用性を高めます。
マルチクラウド対応: 複数のクラウド環境にまたがってデータを管理・提供できるよう設計します。
データ民主化: 全社の人々がデータを利用できるようにする文化・考え方。
データマネジメント: データの取得・保存・活用・品質管理を総合的に管理する活動。
データAPI: データを外部や内部のアプリへ提供するインターフェース。