データ変換とは何ですか知るべきすべて
データ変換の概要
あらゆる業界と規模の組織が、毎日生データを生成しています。実際、統計によると、平均的な企業では162.9TBのデータを管理しています。ビジネスチームは、情報の受信ストリームを分析するために、これらの指標を再構築し、アクセスできるようにする必要があります。
このプロセスは、データ変換とも呼ばれ、経営陣がデータをよりよく理解するのに役立ちます。これにより、詳細な分析を実行し、競争力のあるビジネス戦略を開発することができます。
データ変換とは何ですか？
データ変換とは、データの形式、値、または構造を別の形式に変換するプロセスです。これには、エントリの追加、複製、削除、および美学の標準化が必要です。また、情報の現在の形式とデータマッピングを識別し、メトリックを適切なデータベースに格納することも必要です。通常、人々は生データをクリーンでサービス可能な情報に変換するために、データ変換を実行します。
Forbesの調査によると、企業の 95% は、非構造化データの管理が運用にとって問題であると述べています。したがって、企業は、データソースを変革するための方法や技術に投資することが増えています。これにより、データの管理、統合、移動が可能になります。これにより、生のメトリックスの情報が強化され、内部および外部機能に関する重要な洞察が強調されます。
データ変換のメリットと課題
データをある形式から別のフォーマットに変換することで、企業はさまざまなメリットを得られますが、さまざまな課題が発生する可能性があります。
メリット
以下は、企業がデータ変換で享受できる利点です。
- 組織の改善-データがクリーンで、その構造が標準化されていれば、人やコンピュータシステムは容易かつアクセスしやすいデータを見つけることができます。また、新しい形式や種類に基づいてデータをすばやく整理することもできます。
- 強化されたデータ品質-変換のプロセスにより、ヌル値、重複したエントリ、欠陥、および不正な形式が確実に修正されます。したがって、データを適切にフォーマットして検証することで、全体的な品質が向上します。
- 互換性を保証-データは、さまざまな方法で複数の目的のために変換することができます。つまり、1 つのデータソースは、異なるアプリケーションやビジネスシステムと互換性があります。
チャレンジ
以下は、企業がデータを変換する際に発生する可能性のある課題です。
- コストのかかるプロセス-データのインフラストラクチャ、ソフトウェア、アプリケーションシステムによっては、変換プロセスには企業にとってコストがかかる場合があります。企業は、ライセンス、IT およびデータの専門家、およびツールの予算も必要になる場合があります。
- 操作の速度を落とす-データ変換には、時間とリソースが必要です。たとえば、指標の形式を変換した後、スタッフはデータをビジネスシステムに入力する必要があります。これにより、チームはデータの更新に集中する必要があるため、運用が遅くなる可能性があります。
- 労働集約的-データの変換にかかる時間のかかるプロセスには、勤勉さと専門知識が必要です。不注意があれば、データベースに不正確さとタイプミスが生じます。これは、誤ったビジネス戦略と意思決定につながります。
- 複数の変換を実行-多くの場合、企業はデータを変換しますが、それは彼らのニーズと互換性がないことを後で見つけるためにのみ。さらに、異なる形式のデータを必要とする複数のシステムがある場合があります。したがって、チームはメトリックスを1回以上変換する必要があります。
データ変換の 4 つのステップ
データの翻訳方法は、企業のニーズやシステムによって異なります。たとえば、小型食品トラックサービスでは、食品コストと在庫に関する情報を管理できるデータ変換戦略が必要になります。
一方、ハイエンドのデパートでは、顧客関係データと購買行動の翻訳技術が必要です。しかし、データ変換プロセスには、すべてのビジネスに使用できるコアシステムがあります。以下は、作成または実装するための基本的な手順ですトランスフォーメーションシステム。
1.データの解釈
プロセスを開始する前に、組織のリーダーは、現在管理しているデータの種類を理解する必要があります。また、メトリックを変換する必要がある形式や構造を特定することも重要です。データ変換の具体的な目標を最初から決定することで、ビジネスチームは効率的かつ生産的に作業できます。さらに、プロセス全体の計画に役立ち、遅延や不要な手順を防ぐことができます。
組織がデータ解釈を合理化できる方法の1つは、次元モデリングを利用することです。このプロセスは、データ変換の目標の2種類を分類します。
- ディメンションテーブル-これらのエントリは、誰が、何を、どこで、いつ、理由、方法に関するデータのコンテキストを強調します。データウェアハウスの魂とも呼ばれ、ディメンションテーブルには、説明的な詳細とエントリポイントが含まれます。
- ファクトテーブル-これらのテーブルには、ビジネスプロセスに関する測定と事実が含まれています。これは、チームが分析する指標の数と保持に関する質問に答えます。たとえば、ファクトテーブルのエントリには、その週の売上収益、または月に販売された製品に関する情報が含まれます。
2.データ品質の確認
データ形式と目標が決定された後、ビジネスチームはデータの品質を調べることができます。これには、メトリックが正確で重複していないことを確認するためにメトリックスをチェックする必要があります。品質評価を実行することで、破損した値や見つからないデータセットを特定することもできます。データの障害は変換プロセスの後のステップで遅延を引き起こす可能性があるため、これは重要なステップです。
3.データを変換する
組織は最終的にこの段階でデータの変換を開始できます。この手順では、データセットを選択し、ターゲットデータ形式の基準を満たす新しいメトリックに置き換える必要があります。たとえば、中小企業では、タグの再構築や置換によって、古い JPEG ファイルを JPEG2 (JPEG の新しいバージョン) に変換することができます。
4.新しいデータの品質を確認する
データが変換されると、ビジネスチームは2回目の品質チェックを実行する必要があります。これは、変換プロセス全体でデータの情報と構造が同じであることを保証するためです。チームは、不一致、エラー、または不足している指標を特定し、これらの問題を監査する必要があります。出力データに矛盾がある場合、チームは情報を修正し、必要に応じてプロセスを変更する必要があります。
データ変換の種類
組織が運用をよりよく理解するために実行できるデータ変換には、さまざまな種類があります。これらの手法により、企業は多様な情報を効果的に活用し、ビジネス機能の可視性を高めることができます。以下は、データ変換の最も一般的な形式です。
データ集約
これは、さまざまなレポートでデータを検索、収集、提示することを指します。たとえば、組織は男性の従業員の給与を調査して、女性従業員の給与と比較したいときにデータ集約を実行します。そのためには、男性と女性のスタッフの総数を集計し、各グループの給与を合計する必要があります。
データクレンジング
データのスクラブおよびデータクリーニングとも呼ばれ、データのクレンジングでは、正確性を高めるために、古くなった情報、NULL、重複した情報、および誤った情報を破棄します。また、構文エラー、フラグメント、タイプミスのデータを評価する必要があります。ビジネスチームは、メトリックの徹底的な分析を行い、データストレージに関する厳格なプロトコルに従うことで、データをクレンジングします。
データ重複除外
データ重複除外は、データのクレンジングと似ていますが、同じ情報の複数のコピーを特定して削除することに重点を置いています。このプロセスは、シングル・インスタンス・ストレージ、共通性ファクタリング、インテリジェントな圧縮とも呼ばれます。データ重複除外を実行するには、チームがメトリクスを分析し、システム内の既存の情報と比較する必要があります。重複除外アルゴリズムを使用すると、すべてのコピーが自動的に削除されます。
データ統合
データ統合は、多様なデータ型をコンパイルし、それらを1つの構造または場所にコンパイルする行為です。たとえば、小売業者は、販売に関するデータセットとマーケティング実績をマージするときにデータ統合を実行しています。このプロセスにより、企業は大量のデータを分析しやすくなり、運用全体に関する貴重な洞察を強調することができます。
データの検証
これは、データの問題があるときにビジネスシステムが動作できるように、自動化された標準とアルゴリズムを確立するプロセスです。たとえば、企業は、データベース内のフィールドが空になったときにシステムにフラグを設定したり、ユーザーに通知したりするルールを作成できます。これにより、スタッフは問題を迅速に特定して修正することができます。データ検証により、企業は変換後のデータの正確性と品質を保証できます。
リビジョンの書式設定
フォーマットの改訂には、データ型の不一致を認識し、それに応じて修正する必要があります。フィールドが数値ですが、エントリがテキストの場合、書式設定の問題が発生することがあります。日付、時刻、および測定値には、その他の矛盾が生じることがあります。書式の改訂には、文字制限の実装、スキーマの標準化、リストの列の作成が含まれます。
データ分割
データ分割は、データベース内の単一の列が複数の列に分割される場合です。これにより、データの整理に役立ち、解析プロセスが簡素化されます。データ分割は、実験的な分析を行い、データセットをテストしたいビジネスオーナーにとっても便利です。元の制御されたデータに対して 1 つの列を作成して、解析中にそのデータが変更されないようにすることができます。
データフィルタリング
これらは、企業が複数のデータセットを改良するために使用する、確立された方法と技術です。多様なデータソースをフィルタリングすることで、ビジネスチームはシステム内の繰り返し情報や無関係な指標を削除できます。データフィルタの一般的な手順は、分析に特定のフィールド、列、行を使用することです。
たとえば、管理者が顧客の購買行動のみを調べる場合は、履歴トランザクションを表示する列を選択します。これにより、顧客の住所やクレジットカード情報など、不要な情報が除外されます。
データ結合
データ結合は、エンドユーザーが一緒に2つ以上のテーブルを接続するときです。これは、人々が複数のデータセット間の関係を確認するのに役立ちますので、データ変換の最も重要な機能と考えられています。たとえば、企業は毎月の売上に関する指標をソーシャルメディアオーディエンスのエンゲージメントにマージできます。そうすることで、オンラインマーケティングが収益に貢献しているかどうかを確認することができます。
主なポイント-データ変換
- データ変換とは、データの形式、値、または構造を新しい形式に変換するプロセスです。通常、エントリの追加、コピー、破棄、および構造の標準化が含まれます。
- すべての業界の組織が、データ変換で生のデータソースを活用できます。このプロセスにより、企業や中小企業は、社内外の業務に関する貴重な洞察を得ることができます。また、すべてのデータセットを多様なビジネスシステムと互換性を持たせることができるため、データ管理プロセスも合理化されます。
- データ変換ツールには、主な利点があります。これには、組織のスキルの向上、データ品質の向上、さまざまなプラットフォームとのデータ互換性の保証が含まれます。
- また、データセットの変換に関しても、課題があります。これには、コストの増加、運用の低下、作業量の増加、複数の統合プロセスが含まれます。
- 企業は、業界、運用、規模、目標に応じて異なるデータ変換戦略を持つことになります。しかし、すべての企業がデータ統合プラクティスに適用すべき4つの主要なステップは、データ解釈、品質検査、変換、レビューです。
- データ集約、データフィルタリング、フォーマットリビジョンなど、データ統合システムのさまざまな種類があります。
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