データ準備は、データ管理プロセスにおいて重要なステップです。データの正確性と一貫性を確保し、モデリングに適した状態に保つために役立ちます。このガイドでは、データ準備の仕組みとベストプラクティスについて詳しく説明します。
ジャンプ先:
- データ準備の定義
- データ準備が重要なのはなぜですか?
- データ準備手順
- データ準備ツール
データ準備の定義
データ準備とは、ユーザーが分析、ビジネスインテリジェンス、可視化に利用できるように、データをクレンジング、変換、再構築するプロセスです。ビッグデータ時代において、データエンジニアやユーザーにとって、これはしばしば時間のかかる作業となりますが、データを文脈に沿って解釈することが不可欠です。このプロセスは、データから洞察を引き出し、データ品質の低さに起因するエラーやバイアスを排除します。
データ準備には、次のようなさまざまなタスクが含まれます。
- データクリーニング: 無効な値や欠損値を削除します。
- データ変換:データをある形式から別の形式に変換します。
- データの再構築:データを集約したり、新しい機能を作成したりします。
データの準備には時間がかかりますが、正確な予測モデルを構築するプロセスには不可欠です。
データ準備が重要なのはなぜですか?
データサイエンティストは、ほとんどの時間をデータの準備に費やしています。Anacondaの最近の調査によると、データサイエンティストはデータの準備とクリーニングに少なくとも37%の時間を費やしています。
単純作業であるデータ準備に費やす時間の長さから、多くのデータサイエンティストはデータ準備が仕事の中で最も面倒だと感じています。しかし、正確な洞察は、適切に準備されたデータからのみ得られます。データ準備が重要な主な理由をいくつかご紹介します。
分析アプリケーションから信頼性の高い結果を提供します
分析アプリケーションは、データが正しくクレンジング、変換、構造化されている場合にのみ、信頼できる結果を提供できます。無効なデータは不正確な結果につながり、データサイエンティストがデータの問題を修正しようと時間を無駄にする原因となります。
参照: データを準備して AIOps に備える (TechRepublic)
データ準備は、そうでなければ検出されないデータエラーを特定するのに役立ちます。これらのエラーは、分析アプリケーションの結果に影響を与える前に修正できます。
より良い意思決定をサポート
データ準備プロセスは、データの品質を向上させるのに役立ち、部門やプロジェクト全体でより適切な意思決定につながります。
データ管理と分析コストを削減
組織は、データ準備タスクを自動化することで、データ管理と分析に関連するコストを削減できます。
作業の重複を避ける
データ準備は、データの一貫性と正確性を確保することで、作業の重複を回避するのに役立ちます。これにより、データクレンジングやデータ変換に費やされる時間とリソースを節約できます。
BIおよび分析イニシアチブからのROIの向上につながります
適切に実行されたデータ準備プロセスにより、洞察の精度が向上し、BI および分析イニシアチブからの ROI が向上します。
データ準備手順
データ準備プロセスは組織やエンジニアによって異なりますが、主に以下の6つのステップがあります。
データ収集
データ準備プロセスの最初のステップはデータ収集です。このステップでは、社内データベース、外部ソース、あるいは手動で入力されたデータなど、様々なソースからデータを収集します。関連するデータがすべて収集されたら、処理を開始できます。
データの検出とプロファイリング
2つ目のステップは、データの検出とプロファイリングです。収集されたデータは、このステップで調査され、その内容と構造を理解します。これには、欠損値や不整合など、データに問題があるかどうかの特定も含まれます。理解が深まったら、データのクレンジングが可能になります。
データクレンジング
データクレンジングでは、前のステップで特定されたエラーや問題を修正します。これには、欠損値の補完、フォーマットの標準化、重複エントリの削除などが含まれます。データがクレンジングされると、使用可能な状態に構造化されます。
データ構造化
データ準備の4番目のステップは、データを容易にアクセス・利用できる形式に整理することです。これには、データベースやテーブルの作成、属性や変数の定義、階層の設定などが含まれます。データが構造化されると、変換やエンリッチメントが可能になります。
データ変換とエンリッチメント
このステップでは、データは分析や意思決定に使用できる形式に変換されます。これには、テキストを数値に変換したり、複数のエントリを1つのレコードに集約したり、レコードに新しい情報を追加したりすることが含まれます。
データの検証と公開
データ準備プロセスの最終ステップは、データ検証と公開です。このステップでは、変換されたデータの正確性と完全性を確認し、公開して利用できるようにします。これには、テストの実行や、既知の値との照合などが含まれる場合があります。公開されると、データは分析や意思決定に使用できる状態になります。
データ準備ツール
データ準備は時間のかかる作業であり、選択肢があれば多くの人が完全に避けたいと思うでしょう。幸いなことに、このプロセスをよりシンプルに、自動化し、時間を節約できるデータ準備ツールが数多くあります。
これらのツールのほとんどは、データセットを、既に概説したデータ準備手順を適用した、事前に定義されたワークフローに通すことで機能します。グラフィカルユーザーインターフェースにより、これらの手順を簡単に見つけて適用できます。
ツールの中には、ITに詳しくない人でもデータのソーシング、整形、クレンジングを行えるほどシンプルなものもあれば、熟練したデータエンジニアに最適なエンタープライズレベルのツールもあります。最終的には、データ準備ツールの選択は、具体的なニーズや要件、そしてチームのスキルセットによって決まります。
