データラングリング: 概要と従うべき手順

公開: 2022-09-06

今日のデジタル時代では、企業は膨大な量のデータをオンラインで取得しています。生データは効率的かつ慎重に処理する必要があります。ここでデータラングリングが発生し、生データを有益な結果を提供できる貴重なデータに変換するのを支援するために使用されます。

データラングリングを正しく行えば、より良いビジネス上の判断を下すことができます。ここでは、データラングリング、関連する手順、およびそれに伴うベストプラクティスについて学習できます。それでは、始めましょう！

データラングリングとは？

データラングリングとは、生データを再編成、クレンジング、強化することにより、生データをより処理された形に変換するプロセスです。データラングリングでは、さまざまな形式のデータを処理して分析し、それらを別のデータセットと組み合わせて意味のある洞察を得る必要があります。具体的な戦略は、利用しているデータと達成しようとしている目的によって異なります。

以下は、データラングリングの例です。

分析のためのデータソースの結合。
データのギャップを埋めたり、削除したりします。
不要または無関係なプロジェクトデータの削除。
データの外れ値を特定し、それらを説明または削除して分析を可能にする。

データラングリングは、手動または自動で行うことができます。データセットが膨大な場合、それらを自動的にクリーニングすることが不可欠です。多くの場合、データサイエンティストやその他の専任のチームメンバーが、包括的なデータチームを持つ企業のデータラングリングを担当します。小規模な企業は、データを使用する前にデータをクリーニングするために、データの専門家ではない人に頼ることがよくあります。

データラングリングの利点は?

データのラングリングは有益です。それがどれほど有益かを考えると、それを理解するために時間を費やす価値があることは明らかです。以下は、データラングリングがビジネスにもたらす利点の一部です。

シンプルな分析:ビジネスアナリストや利害関係者は、生データが処理されて変換されると、最も複雑なデータであっても迅速、効率的、効果的に調べることができます。

データ処理:この手順では、生の非構造化データを行と列に変換します。 この技術は、より深い理解を得るためにデータを充実させます。

ターゲティングの改善:複数のソースからのデータを組み合わせることで、オーディエンスをよりよく理解できるようになり、広告キャンペーンのターゲティングとコンテンツ戦略が改善されます。

時間の使い方:この手法により、アナリストは無秩序なデータの管理に費やす時間を減らし、洞察を得ることに多くの時間を費やして、わかりやすいデータに基づいて正確な意思決定を下すことができます。

データの視覚化:データは、ラングリングされたデータをソート、分析、および要約するために、任意の視覚分析プラットフォームにエクスポートできます。

データラングリングを実行するために必要な手順

最終的なデータセットが信頼でき、利用可能であることを保証するには、データプロジェクトごとに異なる戦略が必要です。これらは、必要なデータラングリングステージまたはアクティビティと呼ばれることがよくあります。

ステップ 1: 発見

検出プロセスは、データラングリングプロセスの最初のステップです。これは、データをよりよく理解するための一歩です。データを使いやすく分析しやすくするには、データを見て、データをどのように配置するかを検討する必要があります。

データは、検出プロセス中に傾向またはパターンを示す場合があります。これは、その後のすべてのアクションに影響を与えるため、重要なステップです。また、欠落している値や不完全な値など、明らかな問題も特定します。

ステップ 2: 構造化

ほとんどの場合、不完全または不適切にフォーマットされた生データは、意図した目的には適していません。未処理のデータを取得して、より簡単に使用できるように変換するプロセスは、データの構造化として知られています。

これは、新しいデータから関連情報を抽出するための方法です。データは、列、クラス、見出しなどを追加してスプレッドシートで構造化できます。これにより、アナリストが分析で簡単に使用できるように使いやすさが向上します。

ステップ 3: クリーニング

データのクリーンアップには、分析をゆがめたり、その有用性を低下させたりする可能性のある根深い欠陥を根絶することが含まれます。データのクリーニングまたは修復の目的は、分析用の最終データが影響を受けないようにすることです。

生データには通常、使用する前に消去する必要があるエラーが含まれています。データのクリーニングには、外れ値の修正、不良データの削除などが含まれます。データをクリーニングすると、次の結果が得られます。

データ分析結果にバイアスをかける可能性のある外れ値を取り除きます。
データ型を変更し、データを単純化して、品質と一貫性を向上させます。
重複する値を見つけ、構造上の問題を取り除き、データを検証して使いやすくします。

ステップ 4: 充実させる

エンリッチメントとは、データにコンテキストを追加することです。このプロセスにより、以前にクリーニングおよびフォーマットされたデータが新しいタイプに変換されます。この時点で、すでに持っている情報を最大限に活用するために戦略的に計画する必要があります。

ダウンサンプリング、アップサンプリング、およびデータのオーガリングは、データを最も洗練された形式にするための最良の方法です。エンリッチメントが必要であると感じた場合は、取得した追加データに対してメソッドを繰り返す必要があります。データを充実させるステップはオプションです。既に持っているデータがニーズを満たさない場合は、この手順を実行できます。

ステップ 5: 検証

データが正しく、一貫性があり、安全で、信頼できるものであることを確認するには、プログラミング手順を繰り返す必要があります。データの正確性と一貫性を確保するプロセスは、データ検証と呼ばれます。この手順では、修正が必要な問題を明らかにしたり、データを分析する準備ができていると結論付けたりできます。

ステップ 6: 公開

公開は、データラングリングの最後のステップであり、プロセス全体が何であるかを示します。それは、ラングリングされた新しいデータを、あなたや他の利害関係者が簡単に見つけて使用できる場所に置くことです。情報は新しいデータベースに追加できます。前の手順に従っている限り、インサイト、ビジネスレポートなどの高品質のデータが得られます。

データラングリングのベストプラクティス

さまざまな方法でデータラングリングを実行できます。方法は、データが表示される対象者によって異なる場合があります。以下は、あらゆる状況に適用できるいくつかの推奨プラクティスのリストです。

聴衆をよりよく理解する

データラングリングの固有のニーズは、企業固有のものです。誰がデータにアクセスして分析し、何を達成しようとしているのかを特定することが重要です。このようにして、オーディエンスに関する有用な情報を取得して、オーディエンスについて詳しく知ることができます。

たとえば、現在の顧客に関するすべての人口統計情報を取得して、マーケティングチームが広告で誰をターゲットにすべきかを知ることができます。

適切なデータを選択してください

大量のデータを持つことではありません。それは正しいデータを持つことです。そのため、データの選択は非常に重要です。適切なデータを選択するためのヒントを次に示します。

同じまたは繰り返される多数のヌルまたは数値を含むデータの使用は避けてください。
計算された値から離れて、ソースに近いデータを選択してください。
さまざまな種類のプラットフォームから情報を収集します。
データに特定のフィルターを適用してから、要件とガイドラインを満たすトピックを選択します。

データを理解する

データが組織のガバナンスの原則とガイドラインにどのように準拠しているかを理解する必要があります。次の重要な事実に注意してください。

データ、データベース、およびファイルの種類を理解します。
視覚化ツールが提供する機能を使用して、データの現在の状態を調べます。
特性評価を使用してデータ品質メトリックを作成します。
データの制限に注意してください。

新しく開発されたツールと技術を採用する

毎日、新しいテクノロジーが既存のテクノロジーと組み合わされており、オーディエンスは拡大し続けています。データの専門家は、効率的なデータラングリングサービスを提供するために、新しいツールと分析テクノロジに適応する必要があります。

結論

ユーザーエクスペリエンスを向上させるために毎日処理される大量のデータにより、データラングリングは近年ますます重要になっています。強力なデータストレージシステムとデータラングリング技術への投資がなければ、ビジネスは苦しむことになります。この記事のおかげで、データラングリングと関連するプロセスについての理解が深まったはずです。

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データ ラングリング: 概要と従うべき手順