データ加工とは？経営戦略に役立つデータ分析を効率化する課題解決策

データ加工とは？　

データ加工とは、データを分析するために、整っていないデータや欠損のあるデータなどのさまざまなデータの不備を解消し、整合性を持たせるプロセスです。

◆データ加工のメリット

データ加工を行うことで、次のようなメリットが得られます。

・データ分析の精度が向上する
近年、競争力強化のためにも、データに基づく意思決定は欠かせないものとなりましたが、どれだけ有効なデータや分析・可視化ツールを用いても、分析対象となるデータの質が低ければ、分析結果の信頼性が低下してしまいます。
データ加工を適切に行うことで、データ分析の精度が向上し、あらゆる意思決定に良い影響をもたらします。

・異なるデータソースからの情報を統合でき、分析の範囲が広がる
データ加工を行うことは、分析しやすい形に質を向上させられるだけでなく、異なるデータソースから収集したデータ同士の形式などをそろえることで、データ同士の関連付けが可能になります。その結果、同一のデータソースのデータだけでは得られなかった新たな気付きや洞察を得ることができます。

経営のためのデータ分析におけるデータ加工の課題

経営に役立てるデータ分析を進める際には、そのプロセスであるデータ加工において次のような課題が生じることがあります。

◆データフォーマットの未統一による加工工数増大

データ加工を進める際に、工数が増大してしまうという課題が発生します。原因は、社内に散在するデータのフォーマットがバラバラで、整理した上で加工する工程に大幅な時間をとられるといったことが一つに挙げられます。

さらに、多くの企業では複数システムのデータを統合するデータ基盤がなく、各システムから個々にデータを取得しているのが現状です。そのため、各システムの操作方法や格納データの内容を把握していなければならず、習得や確認に余計な時間と人的コストがかかることも工数増大の原因となります。

◆専門的な知識・人材が求められる

データ加工はもちろん、データ活用・分析プロセスの理解や構築、運用などには専門的な知識と人材を要します。これにより、人材不足とコスト増大の課題が生じます。

◆手作業による作業工数増大やヒューマンエラー

データ加工を手作業で行うケースもあり、作業工数の増大や、ヒューマンエラーの発生などの課題があります。IT人材不足が深刻化している昨今、深刻な課題といえます。

課題を解決してデータドリブン経営を効率化するには

これらの課題を解決し、経営にデータ分析を活用する文化が醸成されたデータドリブン経営体制を作り、効率化する方法を成功事例も交えてご紹介します。

◆最適なツールの導入

作業工数やコスト増大、ヒューマンエラーを低減するために重要になるのは、データ加工を効率的に実施できる一連のツール群を導入することです。具体的には、データの抽出・変換・格納を一括で処理できるデータウェアハウス・データレイク用のデータベース管理システムやETL（*1）ツールなどが挙げられます。

(*1)ETL：「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（書き出し・格納）」の頭文字を取ったもので、データ統合時に発生する各プロセスのこと。多くのデータを集めてDWH（データウェアハウス）に再編成する一連のプロセス。

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ここで、データ分析までの基本的な流れを確認しておきましょう。

各方面に蓄積されているデータベースから、データレイクへ一か所に集約した後、ETLツールを用いて整形し、データウェアハウスへ格納します。その後、BIツールなどで分析・可視化を行います。これらのツールをそろえることで、より効率的にデータ加工を行えます。

これらに加え、さらに、データ加工を効率化するツールを取り入れることも有効です。
直感的な操作感でデータ加工が可能なデータプレパレーションツール、効率的に個人情報の匿名加工が可能なツールなどが挙げられます。

これらのツールを導入する際には、自社が扱うデータに対応しており、環境に合った最適なものを選ぶ必要があります。またツール導入の際には、ベンダーから伴走支援を受けられれば、IT人材不足にも対応できるでしょう。

◆ケーススタディ

ここで、経営にデータ分析を活かすために、データ加工を効率化した事例をご紹介します。

ある企業は、DX推進の一環として、既存のオンプレミスシステムを新しくクラウド化する取り組みである「モダナイゼーション」を進める際に、新旧システムに分散するデータの集約が大きなネックとなっていました。

そこで、散在するデータの収集や、新旧システムで同じデータを二重管理するなどの課題を解決し、データ加工を効率的に実現するデータ分析・統合管理プラットフォームを導入したことで、移行をスムーズに行えました。

成功のポイントは、データハブとして一か所に社内データを集約・管理するシステムを整備したことにあります。

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まとめ

データ加工は、近年増加する多種多様なデータを分析・活用しやすい形に整え、スムーズな活用を可能にするうえで欠かせない取り組みです。

加工工数増大などの課題は、データレイクやETLツール、データウェアハウスなど、一連のデータ分析の仕組みを整えることで大幅に効率化できます。

このような課題解決に最適なのが、当社のデータ分析・統合管理プラットフォーム「LaKeel Data Insight」です。このプラットフォームは、企業内外の大量データを収集、蓄積、加工、分析し、効率的に活用できる「データ分析基盤」です。「LaKeel Data Insight」を導入することで、データの整形・加工が容易になり、可視化しやすい状態を実現できます。

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