デジタル時代の今日、企業はオンラインで膨大な量のデータを入手します。 生データは効率的かつ慎重に処理する必要があります。 ここでデータラングリングが登場し、生データから有益な結果をもたらす価値あるデータへの変換を支援するために使用されます。
データランギングを正しく行えば、より良いビジネス判断ができるようになります。 ここでは、データ整理の手順や、それに伴うベストプラクティスについて学ぶことができます。 では、さっそく始めてみましょう
データラングリングとは？
データラングリングとは、生のデータを再編成、クレンジング、リッチ化することで、より加工された形に変換するプロセスのことである。 データトラングリングとは、さまざまな形式のデータを処理し、分析し、別のデータセットと組み合わせて意味のある洞察を生み出すことです。 具体的な戦略は、活用するデータや達成しようとする目的によって異なります。
以下は、データラングリングの例である。
- データソースを組み合わせて分析する。
- データのギャップを埋める、または取り除く。
- 不要または無関係なプロジェクトデータを削除する。
- データの異常値を特定し、説明または削除して分析を可能にする。
データの整理は、手動または自動で行うことができます。 データセットが膨大になると、自動的にクリーニングすることが不可欠になります。 データサイエンティストや専任のチームメンバーは、包括的なデータチームを持つ企業では、データラングリングを担当することが多い。 小規模な企業では、データを使用する前に、データの専門家ではない人にデータのクリーニングを依頼することがよくあります。
データラングリングのメリット？
データをかき集めることは有益なことです。 それがどれほど有益なものであるかを考えれば、理解に時間をかける価値があることは明らかです。 データラングリングがビジネスにもたらすメリットは、以下の通りです。
- 簡単な分析。ビジネスアナリストやステークホルダーは、生データを調整し変換することで、最も複雑なデータも迅速、効率的、かつ効果的に調査することができます。
- データの取り扱いについて。 この手順では、構造化されていない生のデータを行と列に変換します。 データをより深く理解するために、データを豊かにする技術です。
- ターゲティングの向上。複数のソースからのデータを組み合わせることで、オーディエンスの理解を深め、広告キャンペーンやコンテンツ戦略のターゲティングを向上させることができます。
- 時間の活用この技術により、分析者は無秩序なデータの管理に費やす時間を減らし、シンプルでわかりやすいデータに基づく正確な意思決定のためのインサイトを獲得することに時間を費やすことができます。
- データの可視化。データは、あらゆるビジュアル分析プラットフォームにエクスポートすることができ、データを整理し、分析し、要約することができます。
データラングリングを行うために必要な手順
最終的なデータセットが信頼でき、利用可能であることを保証するためには、データプロジェクトごとに異なる戦略が必要である。 これらは、必要なデータ収集の段階や活動と呼ばれることが多い。
ステップ1：ディスカバリー
ディスカバリープロセスは、データトラングリングプロセスの最初のステップである。 データをより深く理解するための一歩となります。 データを使いやすく、分析しやすくするためには、データを見て、どのようにデータを並べるかを考える必要があります。
データは、発見プロセスにおいて、傾向やパターンを示すことがあります。 これは、その後のすべてのアクションに影響を与える重要なステップです。 また、欠損や不完全な値など、明らかな問題も特定できます。
ステップ2：構造化
ほとんどの場合、不完全または不適切にフォーマットされた生データは、意図した目的には適さない。 加工されていないデータを、より使いやすいように変換することをデータ構造化という。
新しいデータから関連する情報を抽出する方法です。 データは、列、クラス、見出しなどを追加することで、スプレッドシートで構造化することができます。 これにより、分析者が分析に使いやすいようにユーザビリティを向上させることができます。
ステップ3：クリーニング
データのクリーンアップには、分析を歪めたり、有用性を低下させたりするような、根強い欠陥を根絶することが含まれます。 データのクリーニングや修復は、最終的な分析用データに影響を与えないようにすることを目的としています。
生データには通常、エラーが含まれているため、使用する前にクリーニングする必要があります。 データクリーニングには、異常値の修正、不良データの削除などが含まれます。 データをクリーニングすると、次のような結果が得られます。
- データ解析結果に偏りを与える異常値を除去します。
- データの種類を変更し、データを簡素化して品質と一貫性を高めることができます。
- 重複する値の検出、構造的な問題の排除、データの検証を行い、より使いやすくします。
ステップ4：エンリッチメント
データに文脈を加えることが、エンリッチメントの意味である。 このプロセスにより、これまでクリーニングされ、フォーマットされたデータが新しいタイプに変換されます。 このとき、すでに持っている情報を最大限に活用するために、戦略的なプランニングが必要です。
ダウンサンプリング、アップサンプリング、そしてオーギュレーションを行うことで、最も洗練された形でデータを得ることができるのです。 エンリッチメントが必要だと感じた場合は、追加で取得したデータに対して、再度方法を検討する必要があります。 データを充実させるステップは任意です。 すでに持っているデータがニーズを満たしていない場合は、このステップに進むことができます。
ステップ5：バリデーション
データが正しく、一貫性があり、安全で、真正であることを保証するために、プログラミングのステップを繰り返す必要があります。 データが正確で一貫性があることを確認するプロセスは、データバリデーションと呼ばれています。 このステップでは、修正すべき問題点を明らかにしたり、データを分析する準備ができたと結論づけたりします。
ステップ6：出版
パブリッシングはデータラングリングの最後のステップであり、全体のプロセスがどのようなものかを示すものです。 それは、新たにかき集めたデータを、あなたや他のステークホルダーが簡単に見つけて使える場所に置くことです。 新鮮なデータベースに情報を追加することができます。 これまでのステップを踏んでいれば、インサイトやビジネスレポートなどに使える高品質なデータを入手することができます。
データラングリングのベストプラクティス
データラングリングは、様々な方法で実行することが可能です。 その方法は、データを提示する対象者によって異なる場合があります。 以下は、どのような状況でも適用できる、いくつかの推奨事項のリストです。
視聴者をより深く理解する
データラングリングには、企業特有のニーズがあります。 誰がデータにアクセスし、分析するのか、何を意図しているのかを明確にすることが重要である。 こうすることで、視聴者についてより深く知るための有益な情報を得ることができます。
例えば、現在の顧客に関するすべての人口統計学的情報を得ることができるので、マーケティングチームは誰をターゲットにして広告を打てばよいのかがわかります。
適切なデータを選択する
データがたくさんあることが重要なのではなく、正しいデータがあることが重要なのです。 そのため、データの選定は非常に重要です。 ここでは、適切なデータを選択するためのポイントを紹介します。
- ヌルや同じ数字が多く含まれるデータ、繰り返しのデータは使用しないようにしましょう。
- 計算された値には近づかず、よりソースに近いデータを選択する。
- さまざまなタイプのプラットフォームから情報を収集する。
- データに一定のフィルターをかけ、要件とガイドラインを満たすトピックを選択します。
データを理解する
データが組織のガバナンスの原則やガイドラインにどのように準拠しているかを理解する必要があります。 以下の重要な事実を観察してください。
- データ、データベース、ファイルの種類を理解する。
- 可視化ツールが提供する機能を使って、データの現状を探る。
- キャラクタライゼーションを用いてデータ品質指標を作成する。
- データの限界にご注意ください。
新しく開発されたツールやテクニックを採用する
日々、新しい技術が既存の技術と融合し、オーディエンスは拡大し続けています。 データエキスパートは、新しいツールや分析技術に対応し、効率的なデータ収集サービスを提供する必要があります。
結論
近年、ユーザーエクスペリエンス向上のために日々扱われる膨大なデータにより、データラングリングの重要性はますます高まっています。 強力なデータストレージシステムとデータ管理技術への投資がなければ、ビジネスは苦しくなる。 この記事により、データラングリングとそのプロセスについて理解が深まったはずです。
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