マネージドまたは社内データ収集？適切なアプローチの選び方

現代の企業はデータを活用して意思決定を行っています。公開ウェブはそのデータの中でも最大かつ最新のソースの一つです。商品ページ、価格、レビュー、求人情報、ニュース、フォーラムは常に更新され、実際の市場動向を反映しています。責任ある方法で収集されたウェブデータは、顧客・競合他社・トレンドをリアルタイムで把握する手段をチームに提供します。これが、ECプラットフォームが競合他社の価格を追跡し、旅行サイトが航空運賃を監視し、金融サービス企業がリアルタイムの市場データを追う理由です。AIを活用する企業にとって、データは特に重要であり、ほとんどの業務においてデータに依存しています。

しかし、組織がウェブデータを活用する前に、どのように収集するかを決定する必要があります。選択肢は二つです：社内に収集能力を構築するか、マネージドソリューションを採用するかです。

社内ソリューションにはさまざまなアプローチがあります：インフラからスクレイパーのメンテナンスまですべてを社内で処理してスクレイピング業務を完全に管理する方法や、スクレイピングプロセスを管理する専任の社内チームを維持しながら外部サービスを利用する方法があります。マネージドソリューションは、データ収集パイプライン全体を担当する専門ベンダーとの提携を意味します。

社内のスクレイピング運用とマネージドソリューションのどちらを選ぶかは、市場投入までの時間、データ品質、スケーラビリティ、コンプライアンス、長期的なメンテナンスに大きな影響を与えます。これは単なる予算上の決断ではなく、戦略的な決断です。誤ったアプローチは、市場投入の遅延、コンプライアンスリスク、データ品質の低下を招く可能性があります。本記事では、これら二つのデータ収集アプローチと、そのトレードオフの評価方法について解説します。

社内データ収集の仕組み

社内データ収集では、組織が独自の内部チームを構築し、データ収集に必要なツールを取得する必要があります。企業はさまざまな役割（例：データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリスト）の従業員を採用する必要があります。また、サーバー、クラウドコンピューティングインスタンス、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）などのストレージソリューション、Apache Airflowなどのワークフローオーケストレーションツールといったソフトウェアツールやハードウェアも取得する必要があります。それが整ったら、社内チームはデータ収集に必要なインフラを構築・維持する必要があり、さまざまなタスクが伴います：

• Python、Scrapy、Puppeteer、Seleniumなどのツールを活用してデータを抽出するスクレイパーやスクリプトを開発・維持する。ウェブサイトごとに独自の構造があるため、これは容易な作業ではありません。
• プロキシやCAPTCHAソルバーなどのツールを使用して、アンチスクレイピング機能を回避するソリューションを見つける。
• ターゲットウェブサイトの変更により頻繁に破損するスクレイパーを監視する。
• スクレイピングの実践がコンプライアンスに準拠しており、いかなる規制にも違反していないことを確認する。

マネージドデータ収集の仕組み

マネージドデータ収集では、社内データ収集の運用上の課題がすべて外部パートナーの責任となります。ニーズを外部パートナーに伝えるだけで、すぐに使える形式のクリーンなデータが提供されます。これにより、従業員はウェブスクレイピングに時間を費やすのではなく、データ分析と製品開発に集中できます。外部チームがスクレイパーを開発・維持し、潜在的なアンチスクレイピング機能に対処し、スクレイパーを監視してコンプライアンスを確保します。

マネージドデータ収集アプローチは、フルサービスのオフィスのようなものです。入室した瞬間から、すべてが準備整っており、すぐに仕事を始めることができます。すべてがどのように準備されたかを知る必要はありません。何かが壊れても心配する必要はなく、他の誰かが修正します。一方、社内データ収集はゼロからオフィスを建てるようなものです。すべてを自分で管理する必要があり、何かが壊れれば自分が責任を負います。

社内 vs. マネージドデータ収集

社内とマネージドのデータ収集のどちらを選ぶかは重要な決断です。組織がウェブデータをどのように収集・処理するかを決定し、企業が費やすリソースとその責任に直接影響します。

社内データ収集の構築が適している場合

社内とマネージドのデータ収集のどちらが普遍的に優れているということはありません。

社内データ収集の主な利点の一つは、組織がプロセス全体に対してコントロールを持ち、深いカスタマイズオプションがあることです。これは、データニーズが非常に動的であったり、複雑な抽出ロジックが必要な場合に特に価値があります。社内が適するもう一つのケースは、カスタムスクレイピングを構築・維持・スケールするための熟練したチームとITリソースが既にある場合です。

社内データ収集は、厳格なコンプライアンスや規制要件を持つ組織にも役立ちます。医療などの業界では非常に機密性の高いデータを扱い、規制によってデータ収集を組織内に留めることが求められる場合があります。

例えば、機密性の高い患者関連記録を扱うヘルスケアスタートアップを考えてみましょう。そのような記録は医療保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA）の規制対象となり、患者データにアクセスできる人物を厳格に管理することが求められます。これらの規制により、ヘルスケアスタートアップはHIPAAに準拠しておりビジネスアソシエイト契約（BAA）への署名を厭わないベンダーでない限り、サードパーティのデータ収集ベンダーを利用できません。実際、多くのスタートアップは独自の社内チームを構築することを選択しています。

マネージドデータ収集が競合を凌駕する理由

社内データ収集が適するユースケースもありますが、大多数の場合、アウトソーシングが最善の選択です。

手頃で予測可能なコスト

マネージドデータ収集は、小規模な一回限りの作業では必ずしも最安値ではありませんが、多数のウェブサイトから大量のデータを継続的に収集し、サイトの変更に伴うメンテナンスが必要な場合には費用対効果が高くなります。マネージドサービスでは、コストが予測可能で管理しやすくなります：透明性のある価格設定、プロアクティブな監視と修正が含まれ、予期しない費用（インフラ、再実行、残業など）も少なくなります。また、支出を追跡するための集中型ガバナンスとレポートも利用できます。インフラと専門知識に加え、マネージドベンダーはデータの同期と正規化も行い、複数のソースをマージ、クリーニング・重複排除し、すぐに使える形式で提供します。

容易なスケーリング

外部データ収集ベンダーはスケーリングを容易にします。データリクエストを調整するだけで、1日数件のリクエストから数百万件に拡大できます。サーバー、プロキシ、スクレイパーの作成、IPブロックなどの問題はすべてベンダーが対処するため、対応する必要はありません。マネージドデータ収集は、社内チームを構築する必要がないため、立ち上げも迅速です。

スピードが最重要なフィンテック企業を例に考えてみましょう。社内データチームを構築するには数ヶ月かかる可能性があります。マネージドデータ収集はデータ収集を加速し、企業がより迅速に製品をローンチするのに役立ちます。

継続的なサポートとサービス

マネージドデータ収集のもう一つの大きな利点は、頼りにできる継続的なサポートとサービスです。マネージドデータ収集を提供する企業はスクレイパーをセットアップするだけでなく、継続的にメンテナンスも行います。スクレイパーは常に破損し、継続的な更新が必要なため、これは非常に重要です。データ収集には、プロセス全体を監視し、エラーを特定して修正する専任チームが必要です。

組み込みのグローバルコンプライアンス

データ収集のプロセスは、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などの法律によって規制されています。こうした規制はプロセスにさらなる複雑さを加えます。

マネージドデータ収集は、組み込みのグローバルコンプライアンスを保証します。ログ記録と監査サポートを含む完全なコンプライアンスフレームワークが整備されています。

ベンダーがコンプライアンスツールを提供していても、最終的なコンプライアンスの責任はクライアント側にあることをご留意ください。

適切なデータ収集方法の選び方

ユースケースに適したデータ収集方法を実際にどのように選ぶのでしょうか？答えは単純ではなく、考慮すべき要素が数多くあります。

時間とスケーラビリティの制約

時間は考慮すべき最も重要な要素の一つです。構築に数ヶ月の余裕がある場合、社内チームは選択肢となります。しかし、スピードと立ち上げまでの時間が重要な場合は、マネージドデータ収集が優れた選択です。

スケーラビリティについても同様です。社内データ収集は、増大するデータ量と複雑さに対応するための柔軟性が必ずしも十分ではありませんが、マネージドデータ収集でのスケーリングは簡単です。

社内の専門知識

組織内に既にある専門知識も考慮すべきです。データ収集に必要なスキルを持つ開発者が既にいる場合、社内データ収集は選択肢となります。これは特に成熟した企業に当てはまり、時間の経過とともに強力な社内能力が培われていきます。

しかし、組織内に専門知識がない場合は、専門家を採用してゼロから構築する必要があり、これは複雑なプロセスです。マネージドデータ収集は即座に専門知識を提供します。

規制とコンプライアンスのニーズ

規制ニーズも考慮すべき要素です。特定の業界は厳しく規制されており、マネージドデータ収集ベンダーは組み込みのコンプライアンスフレームワークを提供します。ただし、社内データ収集はプロセスに対してより高い管理を提供するため、この点では優れている場合があります。

比較表

まとめ

データ収集には主に二つのアプローチがあります：社内とマネージドソリューションです。社内アプローチでは、組織が独自のチームとインフラを構築してデータを収集し、プロセスに対してより多くのコントロールを持ちます。これは厳しく規制された業界では特に重要です。マネージドデータ収集では、データ収集プロセスを外部チームにアウトソーシングし、多くの場合、より費用対効果が高く、迅速で、スケーリングが容易です。

現在社内でデータ収集を行っている場合、マネージドデータ収集がプロセスを改善するかどうかを検討する価値があるかもしれません。Bright Dataのマネージドデータ取得サービスを利用すれば、データの収集に必要なすべてのコストと労力を回避しながら、必要なデータを入手できます。必要なデータソースを定義するだけで、Bright Dataがデータを収集し、精製・検証・エンリッチメントを行います。その後、データとインサイトが提供され、データドリブンな意思決定を支援します。

今すぐコンサルテーションコールを開始するか、どちらのアプローチが適切かを検討するのに役立つ「構築 vs. 購入」ワークシートをご覧ください。