データ加工は、ビジネスにおけるデータ活用の不可欠なステップです。ビジネスで取り扱うデータはますます複雑になり、多様性を増しています。異なるソースのデータが混在し、形式や品質が異なることがあります。データ加工は、このようなデータの課題に対処するための手段であり、データの品質を向上させる役割を果たします。データ加工を行うことで、データの信頼性が向上し、正確な情報を得られます。これにより、ビジネスにおいて効果的な意思決定を補助し、競争力を維持・向上させることができます。
この記事ではデータ加工がどのような役割を持つのか、データ利活用のプロセスとの関係性について解説します。本来、データ加工はデータレイク・DWH(データウェアハウス)に保存する前の作業とDWHに保存した後に行う作業がありますが、この記事では後者について扱います。
図1：データ利活用の全体像
データ加工の概要
一言にデータ加工といっても様々な処理が含まれています。ここではどんな処理があるのかを流れと共に確認していきます。
まず、データの清掃（データクレンジング）が行われます。不要なデータを除去し、欠損値を補完することで、データセットの品質を高めます。次に、データの変換が行われます。テキスト形式のデータを数値データに変換したり、日付や時刻の形式を統一したりすることで、分析の準備を整えます。
さらに、データの集約行われます。複数のデータを結合することで、大規模なデータセットを効率的に処理し、分析の精度を向上させます。また、データの拡張も行われます。外部データソースからの情報を取り込んで、データセットを増やすことで、より深い洞察を得ることができます。
最後に、データの正規化が行われます。データの重複を排除し、データの整合性を高めることで、分析の信頼性を確保します。
これらのデータ加工を通じて、データの品質を向上させ、分析においてより正確かつ有益な情報を得ることができます。
図２ データ加工プロセスの作成画面
図２のデータ加工アプリの画面では一つ一つの処理を表すアイコンを用いて可視化しデータの流れを表現することで非常に見易くすぐれた操作性を実現しています。データ自体の基礎的な知識こそ必要なものの、プログラミングの知識などが無くても手軽に加工ができるような工夫がなされています。
データ加工のプロセスを挟むことで様々なデータソースを取り使うことが可能になります。また、加工後のデータ活用においても、特定の用途に絞ることなく柔軟に対応しながら活用することができます。
加工したデータの活用
データ加工後は、データからインサイトを引き出し、ビジネス上の意思決定をサポートするための重要なステップが待っています。データ分析の結果をもとに、ビジネスの戦略や方針を調整し、競争力を高めるための行動計画を立てる必要があります。代表的な例としてBIツールを用いた可視化があります。
データをグラフやチャートなどの視覚的な形式に変換し、データの意味や洞察をわかりやすく伝えることを目的とします。可視化したグラフを共有するために、データ分析の結果や洞察を要約し、意思決定者や他の関係者に伝えるためのレポートやプレゼンテーションを作成します。別記事にて詳しく記載しているので合わせてご参照ください。
https://www.dx-digital-business-sherpa.jp/blog/power-of-bi-tools
なぜデータ加工が必要なのか？
データ加工が必要な理由の一つは、データの複雑さと多様性にあります。ビジネスで取り扱うデータは、さまざまな形式やソースから発生します。例えば、顧客情報、売上データ、マーケティングキャンペーンの成果など、さまざまなデータがあります。これら生のデータには不必要な情報が含まれていることがあります。そのため取り除いたり、必要な情報だけを取り出したりすることで、データの使い勝手を向上させることができます。また、異なるデータソースからの情報を統合し、関連付けることで、新たな洞察を得ることができます。
これらのデータを単純に扱うことは難しいため、分析しやすい形に整える必要があります。
また、データ加工はデータの品質向上にも役立ちます。データはしばしば不正確で欠落がある場合や、データとして不完全な場合があります。これらの問題は、データの信頼性を損ない、誤った意思決定を招く可能性があります。データ加工によって、データの品質を向上させ、信頼性の高い情報を得ることができます。
データ加工はデータ活用における重要なプロセスであり、競争力を高めるための基礎となります。データ加工によってより効果的にデータの複雑さを克服し、データの品質を向上させ、インサイトを得ることができます。
まとめ
この記事では、データ加工の概要と流れについて解説しました。データの清掃、変換、集約、拡張、正規化などのステップを通じて、データを分析や可視化に適した形式に整えることができます。
また、データ加工後のアクションとして、データ分析や可視化、意思決定と行動計画の立案などが重要な役割を果たします。データから得られるインサイトを活用し、ビジネスの戦略や方針を調整し、競争力を高めるための具体的な行動を実行することが求められます。
データ加工は、データ活用の成果を最大化し、持続可能な競争力を確保するための重要なプロセスであり、今後のビジネス活動において欠かせない要素となるでしょう。
