一般的なデータ準備ツールの違いを理解する

これまでに、データ準備ツールのデモをいくつも見てきたことでしょう。そのうち3～4つはリストのすべての条件を満たしていたものの、実際の業務データでも問題なく使えるのはどれなのか、まだ判断できないかもしれません。デモでは通貨換算を問題なく処理したり、サンプルファイルを難なく処理したりしたかもしれませんが、それだけでは、実際のソースシステムが毎週生成する複雑なデータにどのように対応できるのかはわかりません。デモデータと日常的に扱うデータとのギャップこそが、評価における本当の難しさです。

データ準備とは、生データをクレンジング、構造化、拡充し、そのデータを利用するワークフローで問題なく使用できる状態にする作業です。ほとんどのツールは、「これで問題解決！」と思える程度には基本的な処理をこなせます。

なぜなら、どのツールも同じようなことを謳っているからです。つまり、あらゆるデータに接続し、クレンジングし、変換して、下流へ渡すということです。機能だけを見れば、その違いはすぐに小さく見えてきます。本当の違いが現れるのは導入後です。どのツールでも対応できる一般的なクレンジングの80％は難なくこなせても、自社のシステム特有の残り20％で、ひそかに問題が発生し始めます。例えば、通貨フィールドに記号が付いている場合と付いていない場合がある、前四半期にベンダーIDの形式が変更された、上流で誰かが列名を変更した途端に結合が機能しなくなった、といったケースです。

ただし、選択を誤った場合のコストは、ライセンス料の無駄だけではありません。社内全体でアナリティクスへの信頼を取り戻すためのコストもかかります。クリーンであると確認されたはずのデータに問題があったと判明するたびに、なぜ後になって数値が変わったのかを、誰かがまた説明しなければなりません。

この記事は、ランキングでも、特定の製品同士を比較するものでもありません。自社で評価する際に使用する基本的なチェックリスト、つまり、デモが終わった後に問題が発生しやすいポイントを基準に、どの候補ツールにも適用できる評価フレームワークとしてお考えください。

データ準備ツールを評価するうえで最も重要な3つの基準

このフレームワークでは、どのベンダーを評価する場合でも検討する価値のある3つの要素から始めます。これらは、多くの比較コンテンツがデモへ進む過程で見落としがちな要素です。

候補となるツールが、以下の各領域にどの程度対応できるかを見極めてください。

1. スキルレベルを問わない柔軟性。アナリストの実際の作業方法に対応できるツールを探してください。すばやく試行錯誤する場合はノーコードやローコードを利用でき、ロジックが複雑すぎてビジュアルキャンバスでは対応しにくい場合は、コードも利用できることが重要です。「ノーコード」という謳い文句を鵜呑みにしないようにしてください。結局のところ、例外的なケースには技術的な知識を持つ人が対応することになるからです。すべてのアナリストに1つの作業方法を強制すれば、四半期も経たないうちに表計算ソフトを使った回避策が生まれるでしょう。
2. データ品質とプロファイリング機能の深さ。Null値を検出するだけのデータクレンジングツールと、複数のソースシステム間で通貨フィールドの形式がひそかに混在していることまで検出できるデータプロファイリングツールとの間には、大きな違いがあります。例えば、3か月分のベンダー請求書があり、金額フィールドに米ドルと現地通貨が混在しているにもかかわらず、どちらの通貨なのかを示す列がないケースを想像してください。表面的なチェックでは、問題なさそうな数値と判断して、そのまま処理を進めてしまいます。十分な深さのあるチェックなら、そのパターンがレポートに反映される前に検出できます。
3. ガバナンスが適用された再現可能なロジック。 データ準備作業は一度記録して、再利用および監査できるようにするべきであり、サイクルごとに記憶を頼りに作り直すべきではありません。この評価に完全なガバナンスフレームワークは必要ありません。構築した本人の頭の中にしかない知識ではなく、別の人でも簡単に見つけられるドキュメントがあれば十分です。

データ準備ツールを選ぶ前に、まず現在使用しているツール群をこの3つの要素に照らして評価してください。ほとんどのチームでは、それまで明確に認識していなかったギャップが少なくとも1つ見つかります。そのギャップを中心に評価基準を組み立てるとよいでしょう。

各ツールカテゴリで不足しがちな点

これらの要素を念頭に置くと、市場にあるほとんどのツールは大きく3つのカテゴリに分類でき、それぞれにトレードオフがあります。

これらのツールタイプのいずれかが、必ず自社に適しているとは限りません。重要なのは、今四半期にどのカテゴリが最も目を引く機能を揃えているかではなく、現在のチームにどの程度の技術力があるかです。

ビジュアル型のノーコードツールは、エンジニアリング部門の対応を待たずに、すばやく作業を進めたいアナリスト向けに設計されています。しかし、条件分岐を何重にもネストしたり、粒度の異なる複数のソース間で多段階の照合を行ったりするなど、ロジックが複雑になりすぎると、すっきりしていたビジュアルキャンバスも、連続するステップが複雑に絡み合った状態になります。そこまでくると、置き換えたはずのコードをそのまま読む方がわかりやすくなります。

コードファーストのパイプラインには、そうした制約はありません。Python、dbt、手書きのSQLなどを使えば、ビジネスで必要となるほぼあらゆる処理に対応できます。ただし、問題はエンジニアの作業時間が必要になることであり、その時間は常に不足しています。

スキーマの変更、新しいソースの追加、特殊なエッジケースが発生するたびに、開発者の作業キューに追加され、順番待ちとなります。その結果、ロジックはスクリプトの中に埋もれてしまい、それを書いたエンジニアには理解できても、照合ルールがなぜ必要なのかを理解しているアナリストには、必ずしも読み解けない状態になります。

チームがすでにこのような方法で作業しており、そのキューを滞りなく処理できるだけのエンジニアリングリソースがある場合は、コードファーストのアプローチが賢明な選択となることがよくあります。また、これは妥協的な代替手段というわけでもありません。データラングリングに長け、十分なエンジニアリングサポートがあるチームは、通常、パッケージ化されたプラットフォームを利用するよりも、このアプローチから大きな成果を得られます。

エンドツーエンドのプラットフォームは、柔軟性とガバナンスの両方の要件を十分に満たします。一方で、用途が限定された単一のユースケースには、必要以上に大がかりになることもあります。1つの定期レポートを修正するためだけにプラットフォーム全体を導入するのは、ソファを運ぶためだけにトラックを購入するようなものです。

多くの比較では曖昧にされていますが、もう一つ重要な違いがあります。ETLとデータ準備は同じものではありません。ETLは、あるシステムから別のシステムへデータを移動するプロセスです。データ準備とは、データが取り込まれた後に行われる、クレンジング、標準化、結合、エンリッチメントなどのプロセスです。ツールによっては一方には優れていても、もう一方は不得意なことがありますが、ベンダーのWebページを見ても、実際にどちらに強みがあるのかが明確に示されていることはほとんどありません。契約する前に、自分たちが何を購入しようとしているのかを把握しておく必要があります。製品の名称だけでは、必ずしもその違いがわからないからです。

クリーンなデータが「AI対応データ」とは言言えない理由

クリーンなデータと真にAI対応のデータは同じものではなく、そのギャップこそが、ほとんどのベンダーコンテンツで見過ごされている点です。ほとんどの評価は「クリーン」かどうかの確認で終わってしまいます。なぜなら、そこは簡単にテストできるからです。

例えば、すべての行に値が入力され、すべての値が数値で、すべての通貨が換算済みという、完全にクリーンな収益フィールドがあるとします。一見すると、まったく問題なさそうです。しかし、そのフィールドを何らかの判断を行うモデルに渡すと、モデルは行き詰まってしまいます。どの行が認識済みの収益で、どの行が繰延収益なのかを判断するための情報がないからです。

人間であれば、その違いは数秒で把握できます。背景を理解している同僚も同様です。しかし、生のデータ列を読み取るモデルにはそれができません。その数値が何を意味するのかを、誰もモデルに伝えていないからです。

評価が前のセクションで説明したデータ品質チェックだけで終わっている場合、作業の半分しか確認していないことになり、それがプロジェクトの失敗につながる可能性があります。ガートナーの予測によると、データ品質の問題、不十分なリスク管理、コストの増大、ビジネス価値の不明確さなどを理由に、生成AIプロジェクトの少なくとも30％が概念実証後に中止されるとされています。また、McKinseyの調査によると、10社中8社が、データの制約によってエージェント型AIの大規模展開が妨げられていると回答しています。

どちらも、同じ根本的な問題に行き着きます。データは列に収まっている状態では問題なく見えても、モデルが正しく利用するために必要なコンテキストが欠けているのです。

このギャップを埋めるには、ビジネスロジックをWikiページや誰かの頭の中に留めておくのではなく、データ自体がその情報を保持できる形で記述する必要があります。この変化によって、ツールを選ぶ際に重視すべきポイントも変わります。ロジックはツール自体に組み込まれている必要があります。特定のアナリストしか覚えていないルールでは、データとともにどこへでも引き継ぐことができないからです。

まさにそのためにAlteryx Oneは設計されており、データ準備のあらゆるステップでビジネスロジックをデータとともに保持することで、フィールドの意味もAIを含む後続のプロセスへ引き継がれます。Alteryxの「AI活用に備えたデータ準備ガイド」では、この点についてさらに詳しく解説しています。

自社のデータがAI対応の基準をどの程度満たしているか、気になりませんか？Alteryx分析成熟度評価では、わずか数分で自社の成熟度を同業他社と比較できます。

ユースケース：財務決算で評価基準を実践する

柔軟性、品質の深さ、ガバナンスの効いたロジックは、実際の反復プロセスに当てはめてみるまでは抽象的に聞こえるかもしれません。財務部門で働いていなくても、自身のユースケースでこれに似た状況に遭遇したことがあるはずです。

例えば、毎月の決算で4つの地域ERPシステムからエクスポートされたデータと、中央のAPサブ台帳を照合する必要があるとします。ベンダー支出フィールドは、どの地域のシステムから取得されたかによって3種類の異なる通貨形式になっていますが、どの形式かを一貫して示す識別用の列はありません。

そのルールはどこにも文書化されていません。あるアナリストだけが数値が正しいかどうかを判断する前にベンダーの国を確認すべきだと「知って」います。2年前にその不一致を発見したのが彼女だからです。こうした組織内の暗黙知こそ、最初に問題が生じやすい部分です。不一致を検出するためのチェックがプロセス自体には組み込まれておらず、そのアナリストの頭の中にしかないからです。

このような不一致は、決して金額的に小さな問題ではありません。Forresterの報告によると、データリテラシーの障壁となるデータ品質の低さによって、組織には年間500万米ドル以上の損失が生じています。

一方、変化に強いアプローチであれば、ピボットテーブルで3つのステップを経た後ではなく、データ取り込みの段階で不一致を検出できます。そして、この違いこそがツール固有の機能が重要になるポイントです。

この処理は、次の2つのステップで行います。

• 地域別のエクスポートデータにデータクレンジングツールを適用し、通貨ロジックを実行する前に、空白、大文字・小文字、Null値の処理を標準化します。これにより、検証ステップでは、本来の問題に加えてフォーマット上のノイズに対処する必要がなくなります。
• 続くオートフィールドツールのステップでは、地域別のエクスポートで不規則に発生しがちな、文字列、数値、その両方の混在といったデータ型の不一致を解消します。これにより、アナリストがサイクルごとに手作業で列のデータ型を設定し直す必要がなくなります。

これらのステップを一度設定しておけば、通貨と国の検証ルールがエクスポートのたびに自動的に実行され、照合後の合計値に反映される前に不一致を検出してフラグを立てます。決算処理には、引き続き人による判断が必要です。フラグが立てられた行をどう処理するかは、誰かが判断する必要があります。ただし、どこにも記録されていないルールを誰かが覚えていることに、もはや依存する必要はありません。

その効果は、今四半期のレビューだけにとどまりません。決算処理によってクリーンでコンテキストが付与されたデータが生成されれば、次のステップに進む準備も整います。つまり、異常な支出を自動的に検出してフラグを立てるAI支援プロセスへとつなげられます。自動化を追加するたびに、新たなデータクレンジングプロジェクトを立ち上げる必要もありません。

データ準備ツール導入の説得材料を揃える

実際のところ、ツールの選定はプロセスの中では比較的簡単な部分です。その後に待っているのが、社内承認という乗り越えるべき壁です。しかし、財務決算の例で示した通貨の不一致とその解決策のような具体的な情報こそが、堅牢なデータ準備ツールには投資する価値があると、IT部門、財務部門、経営陣を納得させる材料になります。

IT部門が最初に確認するのは、機能ではありません。まず求められるのは、ガバナンスの詳細、アクセス制御、セキュリティ関連のドキュメントです。SOC 2レポートから暗号化標準、IDフェデレーション、監査ログまで、これらを確認したうえで次のステップへ進むことになります。Alteryxは、これらのドキュメントをTrust and Securityページで直接公開しているため、話し合いを始める前にブラウザで開いておくと便利です。

財務部門や経営陣は、異なる視点から質問するでしょう。何が手作業ではなくなり、それによって実際にどのような価値が得られるのでしょうか？上記の決算シナリオは、その答えを端的に示しています。サイクルごとに手作業で再検証するのではなく、一度定義した検証ルールを繰り返し適用することで、四半期ごとに地域の支出額をひそかに過小評価していた通貨の不一致を防ぐことができます。

分析チーム向けの「ワークフロー自動化ツールの評価ガイド」では、社内での検討をどのような順序で進めるか、最初に誰を巻き込むべきか、各ステークホルダーからどのような承認を得る必要があるかなど、このプロセスについて詳しく解説しています。

評価に向けた最初の一歩

以下のステップは、コストをかけずに実施できます。ここまで説明した内容をもとに、社内で導入を提案するための3つの方法をご紹介します。

1. 前述の3つの基準（柔軟性、品質の深さ、ガバナンスされたロジック）に照らして、現在使用しているツールを評価します。
2. 仮定の話ではなく、現在実際に行っているプロセスと結びつけて、具体的にどこが不足しているのかを明確にします。
3. 相手がIT部門、財務部門、自身のチームのいずれであっても、一般的な提案ではなく、その具体的な課題を議論の場に持ち込みます。

この作業を行うだけでも、多くの場合、誰かがデモを依頼する前に社内提案の根拠が揃います。

仮定のデータではなく、実際のデータでツールがどのように機能するかを確認する段階になったら、Alteryx Oneの無料トライアルを利用するのが最も直接的な方法です。実際のデータソースに接続し、実際の照合処理を実行して、どのように問題が解消されるかを確認します。エンタープライズ規模で評価するチームの場合、トライアルだけでは通常確認できないガバナンスや導入に関する疑問については、デモで確認できます。