データプレパレーションとは？ ツールと実行方法
データプレパレーション（Data Preparation （データプレップ））とは、処理/分析前に生データをクレンジングして変換するプロセスです。優れたデータプレパレーションによって効率的な分析が可能になり、処理中にデータでエラーや不正確さが発生する可能性を抑え、処理されたすべてのデータへのユーザーアクセスを向上します。また、ユーザーが自らデータをクレンジング/修飾できるようにする新しいデータプレパレーションツールを使用することで、さらに簡単になります。
データプレパレーションとは？
データプレパレーション（データプレップ）とは、処理/分析前に生データをクレンジングして変換するプロセスです。これは処理に先立つ重要なステップであり、しばしばデータの再フォーマット、データの修正、データセットの結合によるエンリッチメントを伴います。
多くの場合、データ専門家やビジネスユーザーにとってデータプレパレーションは時間のかかる作業となります。しかし、データを知見に変え、データクオリティの問題に起因する偏りを排除するためには、データをコンテキストに対応させることがデータプレパレーションの前提条件として不可欠です。
たとえば、一般的にデータプレパレーションプロセスでは、データ形式の標準化、ソースデータのエンリッチメント、異常値の除去が行われます。
「データプレパレーション + クラウド」のメリット
データサイエンティストの76%は、データプレパレーションが自分の仕事の中で最悪のタスクであると考えています。しかし、クリーンなデータがなければ、効率的で正確なビジネス意思決定を下すことは不可能です。データプレパレーションは、以下の機能を提供します。
- エラーを迅速に修正する — データプレパレーションは、処理前にエラーを捕捉するために役立ちます。データが元のソースから離れた後では、これらのエラーを理解して修正することがより困難になってしまいます。
- 最高品質のデータを作成する — データセットのクレンジングと再フォーマットにより、分析に使用されるすべてのデータが高品質であることを保証できます。
- ビジネスの意思決定を向上する — より迅速かつ効率的に処理/分析できる高品質のデータによって、よりタイムリーで効率的かつ高品質のビジネス意思決定がもたらされます。
さらに、データとデータプロセスのクラウドへの移行に伴ってデータプレパレーションも移行し、以下のような一層大きなメリットが得られます。
- 卓越したスケーラビリティ — クラウドデータプレパレーションは、ビジネスのペースに合わせて拡張可能です。基盤のインフラストラクチャを懸念する必要はなく、将来の進展を予測する必要もありません。
- 将来のテクノロジーに対応 — クラウドデータプレパレーションは自動的にアップグレードされるため、新しい機能や問題の修正はリリース後すぐに有効になります。したがって、遅延やコストの増加なしにイノベーションを先導できます。
- データ使用とコラボレーションの加速 — クラウドでデータプレパレーションを実行するということは、常時オンであることを意味します。また、技術的なインストールを必要とせず、チームがより迅速な結果を得るために共同で作業できるという意味でもあります。
さらに、優れたクラウドネイティブのデータプレパレーションツールには、より簡単で効率的なプレパレーションを実行するためのメリットがほかにもあります（直感的で使いやすいGUIなど）。
データプレパレーションのステップ
データプレパレーションプロセスの具体的な詳細は、業界、組織、ニーズによって異なりますが、フレームワークはほぼ同じです。
1. データの収集
データプレパレーションプロセスは、適切なデータを見つけることから始まります。既存のデータカタログから取得する場合も、臨時に追加する場合もあります。
2. データのディスカバリーと評価
データを収集した後は、各データセットのディスカバリーを実行する必要があります。このステップでは、データを把握し、特定のコンテキストにおけるデータの有用性を実現するために必要とされる事柄を理解します。
ディスカバリーは大きなタスクですが、Talendのデータプレパレーションプラットフォームでは、データのプロファイリングと参照に役立つ視覚化ツールを使用できます。
3. データのクレンジングと検証
従来のデータプレパレーションプロセスでは、データのクレンジングに最も時間がかかります。しかし、問題のあるデータを削除してギャップを埋めることは非常に重要です。重要なタスクは次のとおりです。
- 無関係なデータと異常値の除去。
- 欠損値の入力。
- 標準パターンへのデータの適合。
- 個人データや機密データのエントリーのマスキング。
データのクレンジングが完了したら、現時点までのデータプレパレーションプロセスのエラーを見つけるために、データをテストして検証する必要があります。多くの場合、このステップでシステムのエラーが明らかになり、先に進む前に解決する必要があります。
4. データの変換とエンリッチメント
データの変換は、明確な成果に到達するため、または広範なオーディエンスがデータを理解できるようにするために、形式または値のエントリーを更新するプロセスです。データのエンリッチメントとは、知見を深めるために、データを追加してほかの関連情報に結びつけることです。
5. データの格納
データプレパレーションに続いて、データを格納します。または、ビジネスインテリジェンスツールなどのサードパーティアプリケーションに転送して、処理と分析を実行できるようにします。
Talendの統制されたセルフサービスアプリケーションは、直感的なセルフサービスのデータプレパレーション、データスチュワードシップ、エンタープライズクラスのデータ統合を組み合わせて、一般的な課題に対処します。その仕組みをご確認ください。
セルフサービスのデータプレパレーションツール
データプレパレーションは非常に重要なプロセスですが、そのためにリソースを集中的に投入する必要があります。データサイエンティストやデータアナリストは、分析ではなくデータプレパレーションに費やす時間が80%を占めると報告しています。
データチームは、徹底したデータプレパレーションに必要とされる時間を確保できますか？ データサイエンティストやデータアナリストのチームを持たない組織はどうでしょうか？
このような状況で力を発揮するのが、Talend Data Preparationのようなセルフサービスのデータプレパレーションツールです。機械学習機能を備えたクラウドネイティブのプラットフォームは、データプレパレーションプロセスを簡素化します。つまり、データプレパレーションツールを使用することで、データサイエンティストやビジネスユーザーが、単なるデータクレンジングに時間をとられることなく、データ分析に注力できるようになるのです。
しかも、高度なITスキルをもたない各ビジネス部門の担当者であっても、このプロセスを自ら実行できます。これによって、ITチームが貴重なリソースやサイクルを無駄にするのではなく、チームスポーツとしてのデータプレパレーションを実現できます。
セルフサービスのデータプレパレーションツールから最高の価値を引き出すには、次の機能を備えたプラットフォームを探します。
- ExcelやCSVファイル、データウェアハウス、データレイク、Salesforce.comのようなクラウドアプリケーションなど、あらゆるデータセットからのデータを対象とするアクセスとディスカバリー。
- クレンジング/エンリッチメント機能。
- 自動ディスカバリー、標準化、プロファイリング、スマートサジェスト、データ可視化。
- ファイル（Excel、Cloud、Tableauなど）へのエクスポート機能、およびデータウェアハウス/エンタープライズアプリケーションへの制御されたエクスポート。
- 共有可能なデータプレパレーションとデータセット。
- 自動文書化、バージョン管理、ETLプロセスへの運用化など、設計と生産性の機能。
データプレパレーションの未来
当初はアナリティクスに重点が置かれていたデータプレパレーションは、より広範なユースケースに対応するように進化し、より多様なユーザーが使用できるようになっています。
誰が使用する場合でもユーザー個人の生産性を高めます。同時に、ITプロフェッショナル/データエキスパート/ビジネスユーザー間のコラボレーションを促進するエンタープライズツールとしても、データプレパレーションは進化しました。
データプレパレーションの開始
データプレパレーションは、処理前にエラーを排除して生データを正規化することにより、分析などのデータ管理関連タスクのために高品質のデータを作成します。非常に重要なプロセスですが、時間がかかり、特定のスキルが必要な場合もあります。
しかし、スマートなデータプレパレーションツールを使用することで、より多くのユーザーがこのプロセスを利用し、より迅速に実行できるようになりました。
データプレパレーションの詳細については、スタートアップガイドをご覧ください。開始準備ができたら、Talend Data Preparationの無償版をダウンロードしましょう。
