データ準備

データ準備とは

データ準備はビジネス分析に使用する生データのクレンジングと統合を行う工程であり、「前処理」とも呼ばれます。データ準備はマイナーな作業に捉えられがちですが、入念なデータ準備こそがデータ分析を成功させるためのカギとなります。

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

ビジネスリーダーが下す意思決定は、その裏付けとなるデータの質に大きく左右されます。慎重かつ包括的にデータ準備を行うことで、アナリストはデータを信頼して理解し、より適切な質問を問いかけられるようになり、分析の精度と有意性を高めることができます。データ分析の意義が高いほど、インサイトの質も上がり、結果もより良いものになります。

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す。そのため、反復可能なソリューションの導入はデータ準備戦略の成功に不可欠です。

適切なソリューションがあれば、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や成果の獲得のために、より多くの時間を設けられるようになります。

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
• データ探索: データの品質を判断し、分布を調査し、各変数間の関係を分析することで、分析をどう構成するかをよりよく理解
• データクレンジング: データの質と生産性を向上させ、エラーのないインサイトを生成
• 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最初の手順は、アナリストが分析に使用するデータを取得することです。アナリストは、企業のソフトウェアシステムやデータ管理システムから分析に必要なデータを取得するために、IT
部門などに頼りがちです。通常、こうしたデータは Excel ドキュメントや CSV
などのアクセス可能な形式で提供されます。

最新の分析ソフトウェアを使用すれば、他者にデータラングリングを依頼することなく、SQL、Oracle、SPSS、AWS、Snowflake、Salesforce、Marketo
などの信頼性の高いデータソースに直接アクセスできます。これにより、アナリストは定期レポートのデータを自分自身で入手できるようになるだけでなく、新たな分析プロジェクトに独自で取り組むことが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と、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むことができます。ビジュアルアナリティクスや、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、データをセグメント化することをお勧めします。

このフェーズでは、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セットもあれば、まったく理解不能なデータセットもあります。

データを変換し、質問に回答できるような形式や構造にすることは、有意義な成果を生み出すために不可欠なステップです。データ変換のステップは、アナリストがデータ分析に使用するソフトウェアや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

広範なデータ分析でのデータ準備

確実なデータ準備は、有効かつ強力な分析の基盤となります。これは、
アナリティックプロセスオートメーション (APA)
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。

アナリティックプロセスオートメーション (APA)
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。

データ準備の開始

Alteryx Analytic Process 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を向上させ、他の部門が利用できるようにします。

Alteryx
プラットフォームを使用すれば、アナリスト、市民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から結果を導き出せるようになります。つまり、データと分析の民主化、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、豊富なデータ準備のビルディングブロックを利用できるだけでなく、重要なデータ準備作業の文書化、共有、拡張などをかつてないほどに迅速かつ容易に実行できます。

ただし、百聞は一見に如かずです。ぜひご自身で、その実力をお確かめください。