データ処理とは？

大量のデータを活用することで、企業は競争優位性を獲得し、営業/マーケティング戦略や消費者のニーズを把握できます。しかし、データ処理を経ずにデータにアクセスすることはできません。規模の大小を問わず、企業はデータ処理の重要性を理解する必要があります。

データ処理とは？

データ処理は、データが収集され、使用可能な情報に変換されるときに発生します。通常はデータサイエンティストが単独またはチームとして担うプロセスであり、最終成果物（出力データ）に悪影響を与えないように適切に実行することが重要です。

データ処理は、まず生の形態のデータを読み取り可能な形式（グラフ、文書など）に変換します。これによって、コンピューターがデータを解釈し、組織全体で従業員が活用するために必要な形式とコンテキストを与えます。

データ処理の6つの段階

1. データ収集

データ収集はデータ処理の第一歩です。データは、データレイクやデータウェアハウスなどの利用可能なソースから取得されます。利用可能なデータソースが信頼できるものであり、適切に構築されていることが重要です。これにより、収集される（さらに、後で情報として使用される）データが可能な限り高い品質を持つようになります。

2. データプレパレーション

収集されたデータは、データプレパレーション段階に入ります。データプレパレーションは「前処理」とも呼ばれ、生データをクレンジングして編成する段階です。これによって、データ処理のその後の段階でデータを扱うことができるようになります。プレパレーション中に、生データにエラーがないかどうかが綿密にチェックされます。このステップの目的は、不正なデータ（冗長、不完全、または不正確なデータ）を排除し、最善のビジネスインテリジェンスを得るための高品質のデータを作成することです。

3. データ入力

クリーンなデータは、そのターゲット（SalesforceのようなCRM、またはRedshiftのようなデータウェアハウス）に投入され、処理可能な言語に解釈されます。データ入力は、生データが利用可能な情報の形式をとる第1の段階です。

4. 処理

この段階では、前段階のコンピューターに入力されたデータは実際に解釈のために処理されます。処理は機械学習アルゴリズムを使用して行われますが、プロセス自体は処理対象データのソース（データレイク、ソーシャルネットワーク、コネクテッドデバイスなど）とその使用目的（広告パターンの調査、コネクテッドデバイスからの医療診断、顧客ニーズの見極めなど）によって若干異なることがあります。

5. データ出力/解釈

出力/解釈は、データサイエンティスト以外のユーザーがようやくデータを使用できるようになる段階です。データは解釈され、読み取り可能になり、しばしばグラフ、ビデオ、画像、プレーンテキストなどの形式になります。組織のメンバーは、各自のデータアナリティクスプロジェクトのためにセルフサービスでデータを使用できるようになります。

6. データストレージ

データ処理の最終段階はストレージです。処理されたすべてのデータは、将来の使用のために格納されます。一部の情報が即座に使用されることもありますが、大部分は後で使用されます。さらに、GDPRなどのデータ保護法令を遵守するためには、適切に格納されたデータが必要となります。データが適切に保存されると、必要に応じて組織のメンバーがすばやく簡単にアクセスできます。

データ処理の未来

今後のデータ処理で重要な役割を果たすのはクラウドです。クラウドテクノロジーは、今日の電子データ処理手法に基づいて、その利便性を活用し、速度と効率を向上させます。より高速で高品質のデータを実現することで、より多くのデータを利用でき、より価値のある知見を引き出すことことができます。

ビッグデータがクラウドに移行するのに伴い、企業は大きなメリットを実現しています。ビッグデータクラウドテクノロジーにより、企業はすべてのプラットフォームを組み合わせて、簡単に適応可能なシステムにまとめることができます。ソフトウェアの変更や更新（ビッグデータの世界ではよくあることですが）が起こる中、クラウドテクノロジーによって新旧の要素がシームレスに統合します。

クラウドデータ処理のメリットを得られるのは大企業だけではありません。実際に、中小企業もそれぞれに大きなメリットを享受できます。クラウドプラットフォームは安価で利用でき、企業の成長に合わせた柔軟な拡大/拡張が可能です。これによって、企業は大きなコストをかけずにスケーラビリティを獲得できます。

データ処理からアナリティクスまで

ビッグデータによってビジネスのあり方が変化し、規模の大小を問わず企業が競争優位性を得るには強力なデータ処理戦略が必要です。データ処理の6つのステップは変わりませんが、クラウドによってテクノロジーが大きく進歩し、費用効果が高く最先端かつ最速の手法へと発展していきます。

データ処理が完了した後に期待されるのは、実際のデータ活用です。効果的な分析を実行することで、ビジネスインテリジェンスを獲得できます。データアナリティクスが、より迅速でスマートなビジネス上の意思決定を可能にします。