私たちの世界はますますデータドリブンになっています。 あらゆる規模の組織が、毎日ますます多くのデータを取り込んでおり、それを最大限に活用して新しい可能性を解き放つことが不可欠です。
ただし、膨大な量の生データがあるため、データ変換のプロセスは単純ではありません。 驚くかもしれませんが、毎日約 2.5 京 バイト のデータが世界中で生成されています。 もう XNUMX つの問題は、ほとんどの生データがビジネスに関係がないことです。
データ変換とは
一般的に言えば、データ変換とは、生データを特定のビジネス目的に合わせて最適化された形式に変換し、ビジネスで使用できるようにするプロセスです。
ビジネスの生データは、ビジネス、顧客、および競合他社に関する多くの洞察を提供します。これは、ビジネスが十分な情報に基づいた意思決定を行うために必要です。 ただし、データがそのままの形で提示されると、信頼できなくなります。 そこに含まれるデータは、無関係であると同時に関連性があります。 また、データにエラーや欠損値がある可能性もあります。 重複データが見つかる場合があります。
データ変換プロセスでは、生データが抽出、クリーニングされ、統合、分析、保存、およびその他の多くのプロセスに適した形式に変換されます。
データ変換は、データ変換ツールを使用して手動または自動で行うことができ、データの形式、構造、コンテンツ、またはコンテキストを変更して、より便利にすることができます。
「データ変換プロセスでは、生データが抽出され、クリーニングされ、統合、分析、保存、およびその他の多くのプロセスに適した形式に変換されます。」
-ニーラジ・アガルワル
ビジネスにデータ変換が必要な理由
企業がデータを変換する必要がある理由は XNUMX つあります。XNUMX つはデータを有用な情報に変換するため、もう XNUMX つは実用的な情報に変換するためです。
生データにはあまり価値がありません。 生データだけでは、意思決定や行動が困難になります。 人間または機械は、データが理解できる形式に変換されると、データを利用できます。 このプロセスでは、アルゴリズムとルールがデータに適用され、使用できる洞察とパターンが導き出されます。
Gartner の調査によると、企業は毎年合計 15 億ドル近くの損失を被っています。 データ品質が悪い. 多数の事業部門があり、地理的に広い地域に事業を展開し、管理が必要な従業員、顧客、サプライヤ、および製品が多い企業では、データ品質の問題が悪化することは避けられません。
データ変換が必要なビジネス ケース
ビジネスを成功させるには、事業の規模やセクターに関係なく、データ変換を実行する必要があります。 ただし、ビジネスに最大の利益をもたらすことができるデータ変換のアプリケーションの例をいくつか概説しました。
デジタルコマース
E コマース ビジネスでは、毎日大量のデータが生成されます。ビジネスの成功は、ビジネスがそこから貴重な洞察をどのように収集するかに大きく依存します。 そのため、eコマースビジネスにとってデータ変換の重要性は避けられません。
銀行
銀行部門もデータに大きく依存しています。 銀行は、顧客情報から顧客へのパーソナライズされたオファーの作成に至るまで、膨大な量のデータを消費していました。 データ変換は、銀行機関が生データから貴重な洞察を生み出すのに役立ちます。
ヘルスケア
デジタルトランスフォーメーションを経験しているすべての業界の中で、ヘルスケアは最前線にあります。 何千ものスマートな病院や医療施設が、潜在的な病気を特定して運営する方法に人工知能を取り入れています。
金融
金融機関は、さまざまなソースから顧客に関する情報を受け取ります。 この顧客情報をビジネスに直接利用することはできません。 したがって、データを生の形式から意味のある情報に変換するには、データ変換が必要です。
データ変換はビジネスにどのようなメリットをもたらしますか?
データ分析ソリューションは、データ変換なしでは完成しません。 データの品質が低いと、コストがかかるだけでなく、役に立たないこともあります。 ビジネスは、俊敏性と適応性を維持できるように、データを抽出して有用な情報に変換できる必要があります。
以下に、ビジネスにおけるデータ変換サービスの利点のいくつかを概説しました。
データ品質の向上
不良データの結果として、いくつかの問題が発生する可能性があります。 データを変換すると、品質の問題を排除し、誤解の可能性を減らしてビジネスを円滑に進める機会を組織に提供できます。
リスクの軽減
一貫性のない不一致のデータを使用すると、財務上および評判上の利益が危険にさらされます。 これらのリスクを軽減するには、データの標準化と高品質化が不可欠です。
より多くのビジネス インテリジェンスと分析データを利用できるようにする
大多数の企業は、ビジネスのビジネス インテリジェンスを得るためにデータを分析していません。 データ変換ツールは、会社のデータのアクセシビリティを改善し、データを標準化し、インテリジェンスのコンテキストで使用するのに非常に効果的です。
効果的なデータ管理
データがさまざまなソースから統合されている場合、メタデータの一貫性に関する課題が増えています。 データの変換は、メタデータを改善し、データ セットをより正確に理解するのに役立ちます。
Data Visualization
データ変換プロセスに含まれるさまざまな手順の中で、 データの可視化 最も重要なもののXNUMXつです。 ノイズが減り、データ構造が改善されると、データを正確かつ洞察に基づいて分析することが容易になります。
データ変換プロセスに含まれる手順は何ですか?
以下に示すように、データ変換プロセスにはいくつかの手順が含まれます。
データ発見
データを変換するには、まずソース ファイルに含まれる情報を特定して理解する必要があります。 ソース データの分析では、データの品質、品質属性、およびソース データの構造を考慮する必要があります。 この方法を使用すると、より優れたデータ分析を行うことができ、貴重なビジネス インテリジェンスを生成できます。
データマッピング
このプロセスの一環として、アナリストは、一連のデータ ソース内の個々のフィールドを変更、照合、フィルター処理、結合、および集計するために必要な条件を定義します。 マッピングには、複数の外部および内部ソースからビジネス価値を抽出し、統合してから、データを分析および運用形式に変換することが含まれます。
データ抽出
移行プロセスのステップには、ソース システムからターゲット システムへのデータの移動が含まれます。 データは、データの構造化ソース (データベースなど) または非構造化ソース (イベント ストリーム、ログ ファイルなど) から取得できます。
データを変換する
これは、データ変換プロセスの最後のステップです。 構造化データまたは非構造化データの複数のソースが収集され、企業がデータを効率的に管理するために使用できる形式に変換されます。
データレビュー
データが変換されたら、データを再度チェックして、変換が正確であることを確認する必要があります。 レビューのプロセスは、品質保証のプロセスにたとえることができます。
さまざまなデータ変換方法とは?
データから貴重な洞察を得るために利用できるデータ変換方法がいくつかあります。
手動データ変換
次のステップでは、小さなコードを手動で記述して、データの変換を実装します。 R、Python、および SQL は、手動のデータ変換を実行するために使用できる最も一般的なプログラミング言語です。
手動のデータ変換方法では、データを手動で変換するには時間と労力がかかります。 さらに、このプロセスでは、手動で変換をコーディングし、変換をテストし、変換コードを維持するために、かなりの時間が必要です。
オンサイト ETL ツールによるデータ変換
ETL は、抽出、変換、およびロードを指します。 これには主に、XNUMX つ以上のソースからデータを抽出し、それを一貫した形式に変換してから、目的の宛先にロードすることが含まれます。
オンプレミスの ETL ツールを使用すると、データ変換に非常にコストがかかる可能性があるため、企業は現在、データ変換を実行するためにクラウドベースの ETL メソッドに移行しています。
クラウドベースの ETL ツールによるデータ変換
もう XNUMX つの非常に効果的なデータ変換方法は、クラウドベースの ETL ツールです。 これらのツールの助けを借りて、組織はさまざまなソースからの大量のデータを効率的かつタイムリーに処理できます。
この名前は、これらのツールがクラウド サーバーを介して機能することを意味します。つまり、オンプレミスの ETL メソッドよりも費用対効果が高いことを意味します。
旅を楽にする最高のデータ変換ツール
ビジネスがデータを深く掘り下げ、そこから貴重な情報を抽出するのに役立つ、XNUMX 種類のデータ変換ツールが市場で入手できます。
スクリプト ツール
これらは、SQL や Python などのプログラミング言語を使用して機能する一般的なタイプのデータ変換ツールです。 このタイプの変換は通常、リポジトリ内で実行され、すべての変換を調整して完了するシステムによって実行されます。
これらのツールでビジネス データを最大限に活用するには、SQL と Python の技術的な専門知識が必要です。
ロー/ノーコード ツール
これらは、最も簡単なタイプのデータ変換ツールです。 このツールを使用すると、企業は、データの管理を容易にするシンプルで直感的なインターフェイスを使用して、複数のソースからデータ ウェアハウスにデータを読み込むことができます。
これらのツールには、データから貴重な洞察を生成する能力を実証するために技術的な専門知識を必要としないという大きな利点があります。
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