NYC 311 データ向けデータガバナンスパイプライン

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NYC 311 データ向けデータガバナンスパイプライン

NYC 311 データ向けデータガバナンスパイプライン

NYC 311 公開データセットを対象にしたエンドツーエンドのデータガバナンスパイプラインです。抽出（ETL）から変換、ロードに加え、埋め込み型のデータ品質（DQ）検証フレームワーク、データラインジ（系譜）追跡、スキーマやガバナンス文書といったガバナンス成果物の生成までをカバーします。小規模なリポジトリながら、構成ファイルやドキュメントを含み、実運用を意識した設計がされています（約300字）。

https://github.com/Escuhlade/data-governance-pipeline

概要

NYC 311 公開データを対象に、データの取得から変換・格納、品質チェック、系譜追跡、そしてガバナンスに必要な成果物（スキーマ定義や検証レポートなど）を一貫して扱えるように設計されたパイプラインです。Python を中心に実装されており、環境変数サンプル（.env.example）やドキュメントを備えることで再現性と可搬性を高めています。小規模リポジトリながら、実務で必要となる「データをただ動かす」だけでなく「品質を担保し、由来を辿れる」ことを重視した構成になっています（約300字）。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • End-to-end アプローチ：データ取得（ETL）からガバナンス成果物の生成まで一貫実行可能
  • 埋め込み型データ品質検証：パイプライン内でデータ品質ルールを適用・検証
  • ラインジ（データ系譜）追跡：データの由来と変換履歴を記録してトレーサビリティを確保
  • ドキュメントと設定ファイル：.env.example や docs により再現性と導入の敷居を低減

技術的なポイント

このプロジェクトの技術的なコアは「データ処理（ETL）＋品質保証＋系譜管理」を小さな単位でまとまったワークフローとして提供している点です。設計面では、環境依存情報を .env などの設定ファイルに分離しており、異なる環境へのデプロイやローカル実行が容易です。main.py をエントリポイントにしているため、ワンコマンドでパイプラインを起動できる想定で、スクリプト駆動の運用が可能です。

データ品質（DQ）面では、埋め込み型の検証フレームワークを持つことがうかがえ、ETL の各ステップでスキーマ検証、欠損値チェック、型チェック、業務ルールに基づくバリデーションを実行している想定です。検証結果はログやレポートとして出力し、ガバナンス文書（例えば検証の合格/不合格基準や逸脱の記録）に組み込むことで監査可能性を高めます。

系譜（lineage）については、ソースデータの取得元、各変換ステップ、最終出力までのメタ情報を記録する仕組みを持つことで、問題発生時にどのステップで何が起きたかを遡って検証できます。これにより、データの信頼性を担保しつつ、説明責任（explainability）を改善します。

拡張性と保守性では、モジュール化された処理、設定ベースのルール定義、ドキュメント化された使用方法により、別データセットや追加ルールへの適応が容易です。さらに、パイプラインの各段階で冪等性（同一入力で同一出力を返す性質）を意識した実装にすることで、再実行や部分再処理に強くなります。

本リポジトリはサンプル実装に留まるため、運用を目指す場合はログ集約、監視（メトリクス）、CI/CD 統合、秘密情報の安全な管理（Vault 等）の追加を検討すると良いでしょう。Schema registry やデータカタログとの連携を加えれば、より大規模な組織のガバナンス要件にも適合します。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .env.example: file
  • .gitignore: file
  • README.md: file
  • docs: dir
  • main.py: file

…他 3 ファイル

（注）ファイル数は 8 で、主要なスクリプトとドキュメントが含まれています。実際の処理ロジックや検証ルールは main.py と docs を確認してください。

まとめ

実運用を見据えた良質なサンプル実装で、データ品質と系譜を意識した設計が特徴です（50字程度）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

data-governance-pipeline

End-to-end data governance pipeline with embedded DQ validation framework — ETL, lineage tracking, and governance artifacts for NYC 311 public dataset. …