SAP Data Intelligenceにおけるデータオーケストレーションを知ろう
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【コラム監修者 プロフィール】
クラウドコンサルティング代表取締役 岸仲篤史
新卒でSAPジャパン株式会社に入社。
SAPジャパン在籍中にCOコンサルとして従事したことで、会計コンサルの面白さに目覚め、
大和証券SMBC株式会社 投資銀行部門、新日本有限責任監査法人、アビームコンサルティングにて、
一貫して約10年間、会計金融畑のプロフェッショナルファームにてキャリアを積む。
その後、2017年クラウドコンサルティング株式会社を設立し、SAPフリーランス向けSAP free lanceJobsを運営し、コラムの監修を手掛ける。
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はじめに
データ活用がビジネス競争力の鍵を握る中、企業は多様なデータソースを統合して行く必要があります。
SAP Data Intelligenceは、異種システム間のデータフローを自動化し、統合的なデータ処理基盤を提供する強力なプラットフォームです。
本記事では、SAP Data Intelligenceとデータオーケストレーションの方法についての基礎を解説します。
1.データオーケストレーションとは？
データオーケストレーションとは、「異なるシステムやデータソース間でデータを統合・管理し、処理を自動化する手法」です。
現在の企業は、オンプレミスのERPやクラウド上のデータウェアハウス、外部APIなど、複数のデータソースを活用しています。
これらのデータを手作業で連携・管理するのは非効率であり、エラーの原因にもなります。
そこで、データオーケストレーションによるデータの統合管理が必要とされているのです。
1-1.データオーケストレーションによって可能になること
・データの収集・変換・格納を自動化（例：SAP ERPの売上データを取得し、クラウド上のデータレイクに保存など）
・異なるシステム間のデータの流れを制御（例：SAP S/4HANAと外部CRMシステムを連携し、リアルタイムで顧客データを更新するなど）
・処理のスケジュール管理（例：日次バッチ処理で財務データをSAP BWに集約するなど）
・エラーハンドリングと監視（例：データ転送が失敗した場合にアラートを発生させるなど）
SAP Data Intelligenceは、このデータオーケストレーションを実現するためのプラットフォームの一つです。
SAPシステム内外のデータを統合し、機械学習や高度な分析に活用するための基盤を提供します。
2.SAP Data Intelligenceにおけるデータオーケストレーション
SAP Data Intelligenceは、データ統合、データガバナンス、機械学習の活用を支援するエンタープライズ向けのデータ管理プラットフォームです。
SAP HANAとクラウドストレージ、サードパーティのデータソースなど、異なる環境に分散したデータを統合することができます。
2-1.SAP Data IntelligenceからABAPのカスタムコードを呼び出す
SAP Data Intelligenceでは、ABAPのカスタムコードを直接呼び出し、SAP ERPやSAP S/4HANA内のビジネスロジックを活用しながらデータ処理を行うことができます。
すでに確立された業務ルールを変更せずに、新しいデータ活用の仕組みを構築できるわけです。
ABAPコードの呼び出しは、主にRemote Function Call（RFC） または ODataサービス を介して行われます。
RFCを使用すると、SAP Data Intelligence側からSAP NetWeaver環境のカスタムABAP関数を直接実行でき、ODataを利用すれば、RESTfulなWeb API経由でデータを取得・処理することが可能です。
例えば、SAP Data Intelligenceでクラウド上のIoTデータ（外部データ）を収集し、カスタムBAPIを呼び出して変換・登録し、SAP ERPの標準モジュールに登録するといった処理ができるようになります。
3.データオーケストレーションの設計手法
では実際にSAP Data Intelligenceを活用したデータオーケストレーションについて、もう少し具体的に整理していきましょう。
データオーケストレーションは「複数のデータソース」から「適切な順序で」、変換・処理していくことが必要です。
パイプラインの設計においては以下3つのポイントを意識したいところです。
3-1.データフローの最適化
データオーケストレーションでは、リアルタイム処理とバッチ処理を適切に使い分ける必要があります。
例えば、財務データの統合は日次バッチ処理が適していますが、顧客データの更新はリアルタイムで処理する方が効果的です。
SAP Data Intelligenceのオーケストレーション機能を使えば、タスクのスケジューリングを柔軟に設定し、システム負荷を最適化できます。
3-2.エラーハンドリングとデータ品質管理
データ統合プロセスでは、入力データの品質が低いと後続の処理に影響を与える可能性があります。
そのため、SAP Data Intelligenceのデータクレンジング機能を活用し、重複データの除去、フォーマット変換、欠損値の補完などを事前に実施することが推奨されます。
また、処理エラーが発生した場合に自動的にリトライやアラート通知を行う仕組みを組み込むことで、運用負荷を軽減できます。
3-3.アクセス管理の最適化
多様なデータソースを統合する際には、権限の問題からアクセス管理が複雑になり、データの取得と統合がうまく進まないこともあります。
こうした問題を想定し、SAP Data Intelligenceでは、SAP BTP（Business Technology Platform）のセキュリティ機能と統合し、権限ロールベースのアクセス制御を適用できます。
ただし、標準モジュールとの連携時には、RFCユーザーの権限設定を適切に行い、不正アクセスを防ぐことが重要です。
4.まとめ
SAP Data Intelligenceを活用したデータオーケストレーションは、企業のデータ統合戦略において重要な役割を果たします。
エンジニアとして、この分野のスキルを磨くことは、今後のキャリアにとって大きな武器になります。
SAP Data Intelligenceのデータパイプライン設計、ABAP連携の実装、データクレンジングの手法などを深く理解し、実際のプロジェクトで活用できるスキルを身につけましょう。
