データの効果的な活用方法を見つけることは、長年にわたり組織にとっての重要な課題でした。企業が顧客基盤の維持・拡大をめぐって熾烈な競争を繰り広げるデジタル時代において、こうした取り組みの重要性はますます高まっています。
多くの組織は、ビジネス データへの依存度が増すにつれて、データ セットが構造化されておらず解釈が難しい場合は特に、データ自体の有用性は半分にしかならないという問題に気づき始めています。
参照: 採用キット: ビジネス情報アナリスト (TechRepublic Premium)
データの品質を向上させながら、情報を適切に保存、提示、分析する方法を見つけることは、データからビジネスに最大限の価値をもたらす鍵となります。しかし、構造化データセットと非構造化データセットの両方において、このデータ品質を確保することは容易ではありません。特に、適切な人材とツールに投資していない組織ではなおさらです。
非構造化データの品質を向上するためのこのガイドは、組織がソースや形式に関係なく、既存のデータすべてをより深く理解して活用したい場合の良い出発点となります。
ジャンプ先:
- データ品質とは何ですか?
- 非構造化データとは何ですか?
- 構造化データと非構造化データの主な違いは何ですか?
- 非構造化データを分析する方法
- 非構造化データのデータ品質を向上させる5つのヒント
データ品質とは何ですか?
データ品質管理には、あらゆるビジネス用途や目的に合わせてデータを最適化することが含まれます。データ品質を真に判断するには、以下の評価基準を考慮する必要があります。
- 正確性:データは有効ですか? 有用な情報として十分な詳細が含まれていますか?
- 完全性:データセットには関連するデータがすべて含まれていますか? 十分に網羅されていますか? 欠落や矛盾はありますか?
- 信頼性：ビジネス上の意思決定において、データは信頼できるでしょうか？データセット内に、信頼性に疑問を抱かせるような矛盾点はありますか？
- 関連性:データは関連するすべてのビジネスニーズと懸念事項に適用できますか?
- 適時性:データは最新ですか? リアルタイムの意思決定に使用できますか?
適切なデータ品質管理は、評価、改善、拡充、維持という原則に基づき、データを継続的に分析することで実現されます。データ品質管理プロセス全体を通して、無関係、古くなった、不要、あるいは不正確な要素が除去または修正されます。その後、データの利用方法を検証し、古くなった、あるいは非効率的なプロセスを修正した後、より良い結果が得られるかどうかを検討します。
参照: データ品質を向上させるためのベストプラクティス (TechRepublic)
データ品質管理は非構造化データと構造化データの両方にとって重要ですが、処理するデータの種類に応じて、実行される手順の一部が異なる場合があります。
非構造化データとは何ですか?
非構造化データとは、複数の環境やシステムにネイティブ形式で保存されている、異なる種類のデータが混在するデータ集合です。メールやインスタントメッセージ、Microsoft Office文書、ソーシャルメディアやブログ記事、IoTデータ、サーバーログ、その他の「スタンドアロン」情報リポジトリなどが、非構造化データの一般的な例です。
参照: 非構造化データのガバナンスを改善する 5 つの方法 (TechRepublic)
非構造化データは、関連のない情報が複雑に散らばっているように思われるかもしれません。分析や管理が大変なことは言うまでもありません。この情報を活用するには、データ サイエンスの専門知識と専用のツールが必要ですが、非構造化データの処理と理解の複雑さにもかかわらず、このデータ タイプは、その使用方法を習得した企業に大きなメリットをもたらします。
構造化データと非構造化データの主な違いは何ですか?
構造化データは、事前に定義されたフォーマットで標準化された均質なデータセット構造で構成されており、分析と保守が容易で、通常は標準的なデータウェアハウスに保存されます。より明確なフォーマットとストレージ設定により、構造化データは非構造化データと比較して、適切な管理と運用に必要なスキルが少なくて済む傾向があります。
非構造化データを分析する方法
非構造化データを効果的に分析する前に、どのようなデータを分析するのか、そしてどのような成果を期待するのかという目標を設定することが重要です。ビジネスとそのデータ目標によっては、顧客の購買傾向から季節ごとの不動産購入、地域別の支出まで、あらゆることを理解するために非構造化データを活用する場合があります。分析対象となるデータの種類と、そのデータによってユーザーに何を伝える必要があるのかを理解することは、データ品質管理における重要な第一歩です。
参照: データ品質管理の 10 大メリット (TechRepublic)
次に、必要なデータがどこに存在し、どのように収集・分析すべきか、そしてこのデータの種類に最適な手法は何かを特定する必要があります。この情報を収集し、データ分析ツールに入力するための安全で信頼性の高い方法を確保することが重要です。モバイルデバイスやポータブルデバイスについても考慮し、データ収集プロセス中にそれらをどのように接続する必要があるかを検討してください。
非構造化データ分析全体を通して、メタデータ（つまりデータに関するデータ）を活用してパフォーマンスを向上させる計画を立てましょう。また、自動化されたワークフローやリアルタイムのデータ管理の要件に人工知能や機械学習技術を活用できるかどうか、あるいは活用すべきかどうかも判断する必要があります。
非構造化データのデータ品質を向上させる5つのヒント
データ品質管理チームを設置する
あらゆる種類のデータ品質を効果的に管理するには、データサイエンティスト、データエンジニア、ビジネスアナリストの間で、データ品質管理における明確な役割と責任を確立することが重要です。非構造化データの収集、分析、維持管理を担当するデータ品質管理チームのメンバーを特定します。
参照: データ品質管理: 役割と責任 (TechRepublic)
任命する各タスクと役割について、その職務範囲が適切に設定され、合意されていることを確認してください。従業員がデータ品質を適切に管理するために必要なスキル、そしてセキュリティとコンプライアンスに関する知識を身に付けられるように、必要に応じてトレーニングを実施してください。
システムおよびパフォーマンス監視ツールを使用する
データの品質は、データが保存される環境によって決まります。データプラットフォームとストレージシステムが最適なパフォーマンスを発揮するには、関連するすべての環境に対して包括的な監視とアラート制御を活用する必要があります。
これらのデータ保存システムを一貫してリアルタイムで監視することで、対象となるデータ資産の可用性、信頼性、セキュリティを確保できます。APM監視ツールとデータ観測ツールは、この種のデータ監視をサポートする市場で最も優れた選択肢の一つです。
可能な限りリアルタイムでデータ品質の修正を行う
データ運用全体にリアルタイムのデータ検証と検証を組み込むことをお勧めします。これにより、不要な情報、不完全な情報、または不正確な情報の利用を回避でき、データから価値を引き出すためのビジネス努力が阻害されることを回避できます。
定期的にデータをクレンジングする
包括的なデータクレンジングとスクラビング手法を活用し、無関係、古くなった、または冗長なデータを削除します。余分なデータを削除することで、システム内の関連情報を整理し、評価することがはるかに容易になります。このプロセスを自動化および簡素化するデータクレンジングツールへの投資は価値があるかもしれません。
新しいデータ品質管理手法を研究し適用する
既存のデータ品質改善手法を定期的に分析し、新しいテクノロジーや手法が登場したらすぐに検討することが重要です。特に、データ収集と保存の改善、データ標準の策定、新たなガバナンスとコンプライアンス要件に注目してください。
次に読む: トップデータ品質ツール (TechRepublic)
