データラングリングとは何ですか？6つの主要なステップ
データラングリングの概要
組織は毎日生データを複数のビジネスシステム。意思決定者や企業リーダーは、これらの指標に基づいて業務を推進し、成長を促進します。しかし、抽出されたデータを使用する前に、それは正確でなければなりません。
そうしないと、ビジネスは機会を逃したり、不必要なリスクを負ったり、操作を遅らせる可能性があります。したがって、組織はデータのラングリング・ツールを実装して、情報の信頼性が高く、すぐに使用できる状態であることを保証してきました。
データのラングリングとは何ですか？
データのラングリングとは、生データのクレンジング、リストラ、および強化を行うことです。生データは、処理またはシステムに統合されていないため複雑です。データのラングリングにより、これらのレコードは標準的な形式に変換され、貴重なインサイトが強調されます。このプロセスでは、データを1つの場所に統合し、欠落している情報やエラーを修正する必要があります。
また、データマングとして知られているデータラングリングは、データ処理の最も時間と労力を要する部分であると考えられています。データサイエンティストは、データのラングリングが完了するまでに約 75% かかると言っています。プロセスに時間を費やすことで、チームはデータの正確性の確保に集中できます。このプロセスは、未加工データを使用可能にする唯一の方法であるため、企業にとって非常に重要です。
効果的なデータラングリングは、組織のリーダーが自社のビジネス全体に対する野鳥瞰図を促進するのに役立ちます。また、意思決定に影響するデータ重複のインスタンスも排除します。さらに、異なるデータソースを一元化するため、ビジネスのさまざまな部門がコラボレーションし、革新的な戦略を育成することができます。
データラングリングの 6 つのステップ
組織は、自動化やソフトウェアを使用することから、データベースに手動で情報を入力することまで、さまざまな方法でデータのラングリングに取り組むことができます。これらの多様な技術にもかかわらず、データラングリングのプロセスには6つのコアステップが含まれます。
1.ディスカバリー
データラングリングを実行する前に、ビジネスチームは自分のデータが何であるかを完全に理解する必要があります。また、ビジネスがデータセットを必要とする理由と、それをどのように活用するかを知ることも重要です。この知識は、情報を整理し、分析する方法についてチームの明確な方向性を与えるのに役立ちます。
2.再構築
複数のソースおよびシステムからの受信データセットは、異なる形式、サイズ、およびタイプで到着します。したがって、この段階では、データを標準形式に再構築する必要があります。データはまた、その目的に基づいて分類し、分離する必要があります。
3.データクレンジング
データクリーニング手順では、データベースの重複、ヌルエントリ、およびエラーを削除する必要があります。チームはまた、情報をさらに標準化することができます。たとえば、すべての日付が MM/DD/YYYY 形式で記述され、すべての州が 2 文字で省略されるようにルールを実装できます。
4.データエンリッチメント
データを強化することは、既存のデータを取得し、より多くの洞察を導くための補足情報を追加することを指します。たとえば、小売業者がソーシャルメディア広告の効果について詳しく知りたい場合は、マーケティングデータを使用して販売データを豊かにすることができます。
5.バリデーション
検証プロセスでは、クリーニングされたデータの信頼性、信頼性、および品質の認証が含まれます。チームは、すべてのデータが正確であること、およびデータのラングリングプロセス中に情報が変更されていないことを確認する必要があります。
6.データ共有
データが検証されると、ビジネスチームはレポートを公開して共有できます。通常、組織には共有ファイルがあり、承認されたユーザーがデータ分析をアップロードできます。状況に応じて、他の部門、従業員、ステークホルダーとのミーティングを開催し、新しい洞察を共有します。
データラングリングの一般的な用途
組織では、多くのビジネス機能でデータラングリングを使用できます。以下は、2 つの最も一般的な用途です。
不正の検出
データのラングリングは、企業が詐欺やセキュリティリスクを検出して防止するのに役立ちます。これは、次のタスクを完了することによって行います。
- マルチパーティメールやオンラインチャットからの情報を評価し、異常な行動や企業詐欺を検出します。
- データ構造を標準化し、データセットを定量化し、精度と再現性の高いモデルを確保します。
- データ統合時にセキュリティプロトコルを制定し、企業が政府や業界のリーダーが定めた規制に準拠していることを確認します。
- データのセキュリティをサポートするために、毎日データを調査し、ラップします。
顧客購買行動分析
小売業者は、データラングリングを使用して、消費者ベースの購買習慣に関する洞察を得ることができます。これにより、マーケティングチームと営業チームは買い物客を理解し、ニーズを効果的にターゲティングすることができます。次の要素は、データのラングリングによって顧客行動分析を強化する方法です。
- データの準備に必要な時間を短縮します。
- ビジネスの価値に関する有意義で重要な洞察にすばやくアクセスできます。
- データ検出と視覚的なプロファイリングにより、有益なデータの傾向をユーザーに提供します。
主な要望-データラングリング
- データのラングリングは、未加工の複雑なデータを消化可能な形式にクレンジング、リストラ、および強化するプラクティスです。
- データ集約とも呼ばれ、データのラングリングは、データの処理において最も時間のかかる部分です。これは、チームがデータを正確に分析する必要があるためです。
- 効果的なデータラングリングにより、企業は正確なデータにアクセスでき、そこで業務全体を理解し、情報に基づいた戦略を立てることができます。
- データのラングリングのための6つの基本的なステップは、検出、構造化、クリーニング、強化、検証、共有を伴います。
- データラングリングは、詐欺検出や顧客行動分析など、多くのビジネス機能を合理化することができます。
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