データラングリングとは

データラングリング(data wrangling)とは、データの質を向上させとは、データの質を向上させ、分析や機械学習のためにデータをより扱いやすく有用にすることを目的として、データを生の状態から望ましい形式へと変換し、構造化させるプロセスであり、データマンジングとも呼ばれています。

データラングリングのプロセスでは、複数のソースからのデータの変換、クレンジング、強化が行われることが一般的であり、分析データをより正確で有意義なものにすることで、より良い問題解決、意思決定、成果につなげることができます

データの収集と利用においては、複数のデータソースからの多様で非構造化データが増加したことも相まって、今日の企業は大量の生データの処理に追われており、分析のための準備作業には多くの時間とコストがかかっています。

セルフサービスでのアプローチと分析自動化を取り入れることで、表計算ソフトなどによる手作業でのデータ変換作業で起こり得る人為的なエラーを排除し、データラングリングのプロセスをスピードアップし、精度を高められるようになります。

セルフサービスラングリングが重要な理由

データセットの複雑化にともない、より広範な分析のためにデータの選別、クリーニング、前処理により多くの時間を費やさなければならなくなっています。一方で、あらゆるビジネス上の意思決定にデータが活用されるようになっているにもかかわらず、ビジネスユーザーが技術リソースに割ける時間はますます少なくなっています。

その結果、セルフサービスツールによってデータ分析を民主化する必要性が高まっています。データラングリングツールを備えたセルフサービス分析プラットフォームを用いれば、アナリストがより複雑なデータに迅速に取り組み、より正確な結果を出し、より良い意思決定を行うことが可能になります。このようなデータラングリングの利点から、分析前の準備にデータラングリングツールを使用する企業が増えています。

データラングリングの仕組み

データラングリングには5つの主要なステップ(探索、変換、クレンジング、強化、保存)があります。

探索:データの探索・データディスカバリーは、データセットのパターン、傾向、欠落または不完全な情報を特定する方法です。探索のほとんどは、レポート、データの視覚化、トレーニングモデルの作成時に行われますが、分析中にデータセットからさらなる発見や洞察が明らかになることもよくあります。

クレンジング:手入力、不完全なデータ、センサーから自動的に収集されたデータ、あるいは機器の故障などが原因で、データにエラーが発生することは珍しくありません。データクレンジングでは、これらの入力エラーを修正し、重複・外れ値・欠損データを削除するとともに、統計的または条件付きモデリングに基づいて欠損値を補うことで、データの質を向上させることができます。

変換:データの変換や構造化は非常に重要な工程であり、早い段階で行わないと、他の処理に支障をきたす可能性があります。データ変換では、データを適切な型や形式に変換し、レポート、データの可視化、分析やモデリングのプロセスに活用できるようにします。新しい変数(特徴量)を作成したり、データに対して新たな関数を適用したりすることも可能です。

強化:定評あるサードパーティの国勢調査、企業統計、人口統計データなどの追加ソースの統合により、データセットの有用性を高めることができます。また、データを強化することによって、組織内のデータからさらなるインサイトを引き出したり、より多くの顧客情報を取得・管理したりできるようになります。このステップは、どのようなデータを追加すれば、より良いレポート、モデル、ビジネスプロセスを実現できるようになるかを戦略的に考察するうえでも役立ちます。

検証:検証ルールとは、データの一貫性、品質、セキュリティを検証する反復的なプログラミング手順です。検証の例としては、正規分布すべき属性(生年月日など)の均一な分布の確保や、データ全体のチェックによるフィールドの正確性の確認などがあり、データラングリングのプロセスにおける重要なステップとなっています。

保存:ラングリングプロセスの最終ステップでは、監査、理解、将来の反復利用に向けて、最終的な成果物を、実行された全工程や変換作業とともに保存または保管します。

データラングリングの利点

データラングリングにより、情報の分析と解釈が容易になり、次のような多くのメリットが得られるようになります。

1.明確性と理解度の向上:雑然としたデータや、解釈が容易でない大規模なデータセットに悩まされたことのある人なら、データが何を表し、何に使えるのか理解できないことから生じるもどかしさをよくご存じなのではないでしょうか。適切に整理されたデータセットがあれば、Tableauなどのデータ可視化ツールでのレポート作成に、より簡単に活用できます。

2.データの一貫性:企業はサードパーティを含む複数のソースからのデータを使用することが多いため、そうしたデータには何かしらの誤りが含まれがちです。データラングリングのプロセスにおける重要なステップはデータセットの一貫性の維持であり、これにより、サードパーティのデータに起因するエラーや異なる形式を排除し、分析時の精度を向上させることが可能になります。

3.データの正確さと精度の向上:データの操作方法や変換方法は、特にパターンや傾向などの特定において、分析の正確さや精度に影響を与える恐れがあります。データラングリングによるメリットとして、カテゴリー値ではなく数値データでデータを整理したり、列ではなく表でデータを整理したりすることが挙げられます。このように類似するデータをグループ化することで、分析の精度を向上できます。

4.コミュニケーションと意思決定の改善:データの明瞭性と正確性を高めることによって、誰もが短時間でデータを理解・解釈できるようになり、チーム間の理解とコミュニケーションを向上し、コラボレーションの強化、透明性の向上、より良い意思決定へとつなげられます。

5.コスト効率:ミスの削減、データの整理、コラボレーションの円滑化はすべて、時間の効率的な利用やコスト削減につながります。一例として、徹底的にクリーニングされ整理されたデータを利用すれば、ミスを減らし、開発者によるレポートや機械学習モデルの作成時間を短縮化できます。一貫性のあるデータセットによって、データサイエンティストがモデルのアルゴリズムを再利用したり、データサイエンスや自動機械学習を通じて新たなアルゴリズムを適用したりすることが容易になります。

これからのデータラングリング

これまでデータラングリングは、データベース管理についての豊富な知識を持ち、SQLやR、Pythonを使いこなせる開発者やITスタッフの専門領域とされてきましたが、分析の自動化によって、煩雑な表計算シートを用いることなく、データサイエンティスト、データアナリスト、ITスタッフなど、データ業務に関わる誰もが同様に、複雑なデータを容易に扱い、分析することが可能となっています。

データラングリングツールを使ってみませんか?

Alteryx DesignerとDesigner Cloud(旧Trifacta Wrangler)はノンプログラミングのGUIを採用しており、技術的なバックグラウンドを持たないビジネスユーザーでも簡単に監査および反復可能な方法でデータをまとめられます。

Alteryx Platformでは、分析のあらゆるステップで、データラングリングツールを利用することができます。

  • 変換ツール(アレンジ、集計、転置など)
  • 準備とクレンジングツール(フォーミュラ、フィルタリング、クレンジングなど)
  • データ強化ツール(ロケーションインサイト、ビジネスインサイト、行動分析など)

データラングリングのテンプレート

データラングリングテンプレートは、データラングリングプロセスにおけるスピードや効率性、データの正確性を高めるのに役立ちます。

表計算ソフトでデータラングリングを行うことは可能ですが、人的ミスの恐れがあるうえに、関数やスクリプトを用いたプロセスは再現が困難です。さらに、特定の種類のデータしか処理できないという問題もあります。

Rのようなオープンソースのプログラミング言語でもデータ処理は行えますが、スクリプトを用いたとしても非常に時間のかかる作業になります。また、データセットも大規模になりがちで、リソースのひっ迫にもつながる恐れがあります。

データラングリングを支援するために、多くの企業がデータラングリング用のテンプレートやAlteryx Designer Cloudのようなプラットフォームを提供しています。

Alteryx Analytics Automation Platformですぐに使えて、データラングリングをスピードアップできる、スターターキットをぜひお試しください。多様な業務内容や業界に対応しており、一般的なデータレイクやデータウェアハウスサービスとの統合も可能です。