Data Blending

データブレンディングとは

データブレンディングとは、複数のソースのデータを組み合わせて、ビジネス上の意思決定や具体的なビジネスプロセスを推進するための、実用的な分析データセットを作成するプロセスです。このプロセスにより、さまざまなソースから価値を引き出し、より深い分析を行うことができます

データブレンディングは、データ統合やデータウェアハウスとは異なり、データウェアハウスや組織内の他の記録システムに保存されるデータの一元性や一貫性の確保を主な目的としているわけではありません。このプロセスは、特定のビジネス上の質問に答えるための分析用データセットの構築を目的として行われます。

データブレンディングが重要な理由

データブレンディングは、あらゆる型やソースのデータを分析に取り込み、より深いビジネスインサイトをすばやく得ることを可能にします。

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つ以上のデータセットを組み合わせることで、新たな発見を見出し、より良いビジネス上の意思決定につながる新しい視点を得られるようになります。

これまでは、VLOOKUP
やスクリプト、複数のスプレッドシートを用いてデータセットを構築する、煩雑で時間のかかる作業が当たり前とされていました。分析用データセットの構築を手作業で行ったり、データサイエンティストに任せきりにしていては、急なリクエストを受けた場合などに臨機応変に対応することが難しく、効率的ではありません。

データブレンディングのビルディングブロックを使えば、アナリストやビジネスリーダーはデータセットの構築プロセスを高速化し、より正確な答えを得られるようになります。

イノベーションの最前線に立つためには、スプレッドシートや手動の SQL
クエリのような瑣末な作業に時間を割くのではなく、高次元なビジネス上の問題解決に焦点を当ててデータ分析を行うことが肝心です。
データブレンディングは、重要なビジネス上の意思決定に必要なデータの最大限の活用を叶えるだけでなく、アナリストの役割のスケールアップにも役立ちます。

データブレンディングプロセス

データブレンディングでは、内部結合、外部結合、ファジーマッチ、結合などのさまざまな手法が用いられ、以下のシンプルな
4 ステップに集約されます。

データ準備

データ収集の最初のステップは、問題解決に役立つ情報の特定から始まります。このステップでは、あらゆる構造やファイルタイプのデータを使用して、多種多様なソースから適切なデータセットを特定します。各データソースを組み合わせるためには、共通のディメンションが必要になります。

最新の分析テクノロジーを使用すれば、自動化された反復可能な方法で、さまざまなタイプのデータを共通の構造に変換し、元のデータソースを操作することなく、有意義なブレンディングを実現できます。

データのブレンド

さまざまなソースのデータを組み合わせ、共通のディメンションに基づいて各結合をカスタマイズすることで、シームレスなブレンディングを行います。

望ましいブレンディングのイメージを念頭におき、質問の回答に必要となるデータや、それらの回答に追加のコンテキストを与える可能性のあるフィールドを絞り込みます。結果として得られるデータセットは、理解しやすく、ステークホルダーに容易に説明できるものでなければなりません。

定期的にこのステップに戻って、ワークフローにデータを追加したり削除したりすることで、分析の構築を進めていきます。

結果の検証

異なるタイプのソースのデータを組み合わせると、互換性や正確性の問題が生じがちです。そのため、データを調査し、結果を検証し、不一致レコードを調べ、データセット全体の正確性と一貫性を確保する必要があります。

まず、目的に合わせて、データをクレンジングして構造化します。次に、新しいデータセットのレビューを行い、データ型とデータサイズが分析に適した形式になっているかどうかを確かめます。

最後に、ブレンドの結果を精査します。これは、不一致レコードの有無を調べて、必要に応じてデータブレンディングの上流工程に戻り、追加のデータ準備作業を行うための絶好の機会となります。

データの出力

データブレンディングが完了したら、適切なビジネスインテリジェンスシステムにブレンドしたデータセットを実装することで、目的の達成に役立てられます。

出力したデータを、データベースにプッシュバックしたり、業務プロセスに組み込んだり、統計的、空間的、予測的手法を用いてさらに分析したり、QlikView
や Tableau などのデータ可視化ソフトウェアに取り込んだりすることができます。

データブレンディングと分析のプロセス

データブレンディングは分析に不可欠なステップですが、多数のデータソースを抱える企業にとっては複雑な作業に感じられるかもしれません。

Alteryx
Analytic Process Automation Platform™
を使用すれば、データブレンディングに対する苦手意識が払拭され、より容易なアクセスが可能になります。これにより、アナリストは手間をかけることなく、社内のデータ、サードパーティのデータ、クラウドのデータなどをシームレスにブレンドし、ドラッグアンドドロップの空間的/予測的ビルディングブロックを用いて分析を行い、より深いインサイトを得られるようになります。ファジーマッチングなどのビルディングブロックを使用すれば、関連性はあるものの同一ではない属性
(名前や住所など) をもとに、 2 つのデータセットをマッチングできます。

また、Alteryx
のワークフローは簡単に保存して、最適化、追加のデータブレンディング、処理、更新、分析のために再利用できます。

APA
プラットフォームを使用すると、誰もがデータを無制限に組み合わせてブレンドおよび分析し、確かなビジネス成果を生み出すことができます。つまり、データへのアクセスを民主化し、手作業のプロセスを最適化および自動化し、ノーコード/ローコードの高度な分析を行うことで、洞察力を飛躍的に高められます。

データブレンディングを開始する

Alteryx
は、データブレンディングプロセスの各ステップを簡単かつ直感的に行えるように設計されています。
データブレンディングスターターキット

では、データブレンディングをより深く理解し、以下のハウツーを学ぶことができます。

• 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を見極められる視覚的なインサイトレポートを作成
• 類似性のあるデータ同士をすばやくファジーマッチングさせてブレンド。出力したデータを自動化ワークフローにフィードし、リアルタイムでインサイトを獲得
• 空間データをブレンドして広告エリアの分布を計算し、売上を増加させて ROI
  を改善

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