データ準備とは
データ準備はビジネス分析や機械学習に使用する生データのクレンジングと統合を行うステップであり、「前処理」とも呼ばれます。地道な作業が求められるデータ準備は敬遠されがちですが、正確で丁寧なデータ準備こそが、データ分析の成功を支える鍵となります。
生データから正確で有意義なインサイトを得るためには、生データを適切に検証、クリーニング、強化する作業が不可欠です。ビジネス分析またはモデルにおける結果の妥当性と価値は、初期段階のデータ準備の良し悪しにかかっています。
データ 準備 が重要な理由
ビジネスリーダーの意思決定は、その裏付けとなるデータの質に左右されます。慎重かつ徹底したデータ準備を行うことで、ビジネスアナリストやデータサイエンティストはデータを信頼し、深く理解し、より適切な質問を投げかけられるようになり、分析やモデリングの精度と有用性を高めることができます。その結果、より有意義なデータ分析を通じて、インサイトの質を高め、より良い成果へとつなげられるようになります。
分析とインサイトのレベルをさらに高めるためには、次のような要素を優先しながらデータ準備戦略を実施することが肝心です。
- アクセシビリティ：スキルセットに関係なく、誰もが信頼できる単一の情報源にアクセスしてデータを利用できる
- 透明性：データ準備プロセスの全ステップがエンドツーエンドで実行され、誰もが確認、監査、改善できる
- 再現性：データ準備には時間がかかり、繰り返しの作業がつきものであり、業務時間の80％を奪うとも言われていることから、自動化を取り入れた反復可能なソリューションの導入がデータ準備戦略の成功に不可欠となっている
セルフサービスのデータ準備ツールを使用することで、アナリストやチームがデータ準備プロセスを効率化し、価値あるビジネスインサイトの獲得や成果の達成に、より多くの時間を費やせるようになります。
データ準備プロセスに含まれる手順
データ準備プロセスは、業界やニーズによって違いはありますが、通常は次の手順で構成されています。
- データ取得：必要なデータの特定、収集、一貫したアクセスの確立により、強力で信頼性の高い分析を実現
- データの探索：データの質を評価し、分布を調査し、各変数間の関係を分析することで、分析の構成方法をよく理解するためのプロセスであり、データプロファイリングとも呼ばれる
- データのクレンジング：不要なデータや質の低いデータの削除、不正確なデータの修正により、データの品質と全体的な生産性を向上させ、エラーのないインサイトを作成
- データ変換：分析で使用するデータセットのフォーマット、方向づけ、集約、エンリッチ化を行い、より有意義なインサイトを生成
データ準備の各プロセスは直列的につながり合っていますが、必ずしも直線的な流れになるわけではありません。これらの手順の順序は、必要なデータや問いかける内容によって前後することがあります。新たなインサイトが明らかになったり、追加のデータソースがプロセスに統合されたりした場合に、前のデータ準備手順に戻らなければならないことが往々にしてあります。
データ準備プロセスには、時間がかかる反復的な作業が多く含まれます。だからこそ、アナリストやデータサイエンティストが準備に費やす時間を減らし、分析により多くの時間をかけられるように、個々の手順を簡単に理解し、繰り返し、再検討し、修正できるようにすることが重要です。
以下では、プロセスの各手順をより深く掘り下げてご紹介します。
データ取得
データ準備プロセスの第一歩は、アナリストやデータサイエンティストが分析に使用するデータを取得することから始まります。多くの場合、アナリストはエンタープライズソフトウェアシステムやクラウドデータウェアハウス、データレイクなどからデータを取得する際に、ITチームやデータエンジニアのサポートを必要とします。IT部門は一般的に、ExcelファイルやCSVといった扱いやすい形式でデータを提供しています。しかし、最新の分析ソフトウェアを活用することで、こうしたデータ取得作業の負担が軽減され、スキルレベルに関係なく、AWS、Snowflake、SQL、Oracle、SPSS、Salesforce、Marketoなどの信頼性の高いデータソースやデータウェアハウス、データレイクに直接アクセスできるようになります。これにより、アナリストは定期的なレポート作成に必要なデータだけでなく、新しい分析プロジェクトに必要なデータも、自分自身で効率的に取得できるようになります。
データ探索
データの調査とプロファイリングを行うことで、データの内容や構造を理解し、どのような分析を行えるかイメージをつかめるようになります。ビジュアル分析や、最大値・最小値、平均、標準偏差などの要約統計を用いることで、データの概要の大局的な把握が可能になります。データのサイズが大きすぎて作業しづらい場合は、データのセグメント化や、データのサンプリングが可能な分析ツールの利用をお勧めします。
このフェーズでは、アナリストやデータサイエンティストがデータセットの品質の評価も行う必要があります。データは完全か？想定どおりのパターンか？そうでない場合、その理由は？アナリストは、データ所有者と何が起きているかを議論し、予期せぬ事態や異常があれば掘り下げ、品質を改善できるかどうかを検討する必要があります。低品質のデータセットを対象から除外するのは気が進まないかもしれませんが、こうしたデータの質は、データ分析のプロセスを経るほどに、さらに低下していく傾向にあるため、長い目で見れば賢明な選択だといえます。
データクレンジング
探索のフェーズでは、データの構造が不十分なため、データを整えて品質を改善する必要があることに気づくかもしれません。ここで活躍するのが、データクレンジングです。データクレンジングでは、以下のタスクが実行されます。
- 入力ミスの修正
- 重複または外れ値の削除
- 欠落しているデータの排除
- 名前や住所などの機密情報のマスキング
データ変換
データには、さまざまな形状、サイズ、構造があります。すぐに分析に利用できるデータもあれば、まったく理解不能なデータセットもあります。
データを、求められる問いに正確に応えられる形式や構造に変換することは、成果を生み出すうえで欠かせないステップです。また、必要な変換作業は、アナリストが使用するソフトウェアやプログラミング言語によって異なってきます。データ変換における一般的な作業例を以下にご紹介します。
- データのピボットや方向の変更
- 日付形式の変換
- 営業および業績データを時系列で集約
機械学習のためのデータ準備
機械学習とは、大量のデータを活用してアルゴリズムやモデルのパフォーマンスを向上させる人工知能の一分野です。構造化データと非構造化データは、AIシステムやプロセスを支える機械学習アルゴリズムのトレーニングや検証を行ううえで欠かせない要素です。ビッグデータやクラウドコンピューティングの普及により、AIの活用事例やアプリケーションは飛躍的に拡大しています。しかし、膨大なデータがあっても、それだけでは成功する機械学習モデルを構築することはできません。生データには異常値や欠損値が含まれていることが多く、そのままではクラウドや機械学習モデルに適用しづらく、精度の低い分析結果につながる原因にもなります。正確で信頼性の高い機械学習モデルを構築するには、徹底したデータ準備が不可欠です。
Anacondaの調査によると、データサイエンティストは、データの書き出しやクリーニングを含むデータ準備作業に45％もの業務時間を奪われています。セルフサービスのデータ準備ツールを使うことによって、データサイエンティストやシチズンデータサイエンティストが、データ準備プロセスの大部分を自動化し、より価値の高いデータサイエンス業務に時間を費やせるようになります。
クラウドでのデータ準備
クラウドデータウェアハウスやクラウドデータレイクをはじめとするクラウドデータストレージセンターの普及により、企業がデータ準備とデータ分析のアクセス性とスピードを改善するとともに、クラウド環境を活用してセキュリティとガバナンスを向上させることが可能になりました。これまでは、データをオンプレミスのデータセンターに保管することが一般的でしたが、このような物理的なサーバー環境では、必要に応じて企業データの利用を増減させることは難しく、運用コストがかさむだけでなく、特に大規模なデータを扱う場合には膨大な時間を要しがちです。
データの爆発的な増加に伴い、ビジネスにおけるより大規模なデータストレージ機能と、より迅速なインサイトの獲得へのニーズが高まっています。クラウド環境の普及により、エンドユーザーがネットで強力なリモートサーバーからデータにアクセスしたり、ストレージや処理リソースの使用量をオンデマンドで拡張したりすることがかつてなく簡単になり、効率的なデータ準備とデータパイプラインの構築に欠かせないものとなっています。一方で、企業はクラウドソリューションに移行する際に、クラウドデータウェアハウスとクラウドデータレイクの違いを考慮する必要があります。
クラウドデータウェアハウスには、すでに特定の目的のために処理、準備、構造化され、フィルタリングされたデータが格納されます。処理されたデータセットは恒久的に再利用できるため、データの同様のユースケースを想定している場合などに役立ちます。しかし、こうしたデータ準備を行った後での使用例は非常に限られたものとなります。加工されたデータを元に戻したり再利用しようとすると、データセットの一部が欠落したり、元に戻す際に変更されたりする恐れがあり、データの忠実性が損なわれ、大きなリスクが伴いがちです。
クラウドデータレイクは、企業が複数の目的で利用・再利用できる生データの大規模な保管庫を指します。企業全体のビジネスアナリストとデータサイエンティストは、活用例が大幅に異なる可能性がありますが、クラウドデータレイクを導入することで、構造化の過程で重要な情報が失われる心配がなく、費用対効果の高いストレージと広範なデータアクセスを提供できるようになります。
データ準備の質を高め、より広範な分析を実現
確実なデータ準備は、有効かつ強力な分析や機械学習の基盤となります。これは、アナリティクスオートメーションと呼ばれる広範にわたる分析エコシステムの重要な構成要素です。
アナリティクスオートメーションのデータ準備と自動化機能は、データワーカーを手作業での準備作業や精神的負担から解放し、さらに有意義な時間の活用を可能にします。
Alteryxのデータ準備ツール
Alteryx Analytics Automation Platformは、データの品質を損なうことなくデータ準備プロセスを高速化します。さらに、そのプロセスの再現性とアクセス性を高め、全社的な活用につなげます。Alteryxプラットフォームを使用すれば、データアナリスト、データエンジニア、シチズンデータサイエンティスト、データサイエンティスト、IT部門などの誰もがデータを分析して結果を導き出せるようになります。つまり、データと分析の全社的な活用、プロセスの最適化と自動化、従業員のスキルアップなどを一挙に実現できます。
膨大なデータセットが飛び交う今日において成功を収めるためには、データ分析と機械学習の準備、処理、自動化を実現するプラットフォームの導入が不可欠です。
Alteryxのエンドツーエンドの分析プラットフォームでは、データ準備と分析を直感的に、効率的に、楽しく行えます。Alteryxでは、圧倒的に豊富なビルディングブロックを用いてデータ準備を簡単に行えるだけでなく、重要なデータ準備プロセスの文書化、共有、拡張などをこれまでになく迅速かつ容易に実行したり、機械学習を活用して、分析プロセス全体を効率化したりできます。
ただし、「百聞は一見に如かず」です。あらかじめ設定済みの分析テンプレートを用いて、すぐに問題解決に着手できる各種スターターキットをぜひご活用ください。スターターキットをダウンロードしてデータを流し込むだけで、部門、業界、分析分野、技術統合などのさまざまな業務内容に適した分析やテクノロジーの活用が可能になります。
Alteryxのデータブレンディングスターターキット
このスターターキットを活用すれば、多様なデータソースを統合するデータブレンディングを習得し、反復的なワークフローの自動化に向けた最初のステップを踏み出せます。
- 顧客の取引情報を視覚化します。取引データや顧客データをブレンドし、トレンドやビジネスチャンスの特定に役立つ視覚的なインサイトレポートを作成できます。
- ファジーマッチ機能で類似するデータを識別します。類似性のあるデータ同士をすばやくファジーマッチ（あいまい一致）させてブレンドし、出力したデータを自動ワークフローにフィードしてリアルタイムでインサイトを獲得できます。
- 広告エリアの分布を計算します。さまざまな空間データをブレンドして広告の分布エリアを計算することで、売上の増加とROIの改善を実現できます。
Data Blending for Tableauスターターキット
このスターターキットでは、AlteryxとTableauをシームレスに連携させ、強力なデータ可視化とビジネスインテリジェンスを実現するための分析ワークフローを利用できます。さらに、営業担当者のパフォーマンスの把握、商圏の設定、購買行動の分析などに関する具体的なアプローチを学ぶことができます。
- 何百もの自動化ビルディングブロックを用いて、データの準備、ブレンド、強化を迅速に実行
- Tableauダッシュボードに直接インサイトを公開
- ドラッグ＆ドロップ、ローコード/ノーコードで利用可能な分析ツールを活用し、大規模なデータセットに対して地理空間分析、統計分析、予測分析を行い、有用なインサイトを獲得
- 商圏分析やマーケットバスケット分析などの、すぐに使えるビジネスソリューションを活用
AWSスターターキットによるデータブレンディング
本スターターキットでは、AWS S3、Redshift、Athenaとのデータ統合を円滑に進めて自動化ソリューションを構築し、データの準備、データブレンディング、プロファイリングから、インタラクティブな空間分析や予測分析に至るまでを簡単に実行して、迅速にインサイトを得ることができます。
- 何百もの自動化ビルディングブロックを用いて、データの準備、ブレンド、強化を迅速に実行
- AWS S3、Redshift、AthenaインスタンスからのPStream入出力や、データのアップロードとダウンロード
- ドラッグアンドドロップ、ローコードまたはノーコードで、大規模なデータセットの地理空間、統計、予測分析を実行し、豊富なインサイトを獲得できます。