データ ラングリングとは何か、効果的に行う方法

今日、データは私たちの日常生活やビジネスの運勢を支配しています。 それらは、さまざまな時期にさまざまなソースから提供され、さまざまな形式で提供されます。 このデータの中には、データ サイエンティストが収集するのを待っている貴重な洞察がありますが、その前に、分析を実行できるようにデータを適切な順序で一貫した形式にする必要があります。

完全に文字化けした形式/レイアウトで見つけたものを理解するために、まず、リモートで意味をなしてさらに分析できるように配置します。

これは、まさにデータ ラングリングの出番です。

データラングリングは、雑然とした複雑なデータをクリーニング、構造化、およびセットに統合することで、データへのアクセスと分析を容易にします。 分析中にデータのスタックが整理されていないことを確認します。 これが必要なのは、このステップで要素が 1 つでも不適切であると、分析が間違った方向に進み、結果が正しくなくなり、プロセス全体が非生産的で無駄になるためです。

データの前処理には、次のような明確な手順があります。

1. データクリーニング
2. データ統合
3. データ変換
4. データ削減

データの前処理は、データ ラングリングに必要な前提条件です。 データ ラングリングは、生データを利用しやすい形式に変換するために使用されます。

データ変更とも呼ばれるこの方法は、次のような特定の手順に従います。

1 – 複数のソースからデータを抽出します。

2 – アルゴリズムを使用してデータを整理する

3 – データを識別可能なチャンクに削減し、

4 – さらに分析できるようにデータベースに保存します。

ETL/データ ラングリングの違い:

Extract、Transform、Load の略である ETL は、データベースからデータを引き出して、より関連性の高い別のデータベースに配置するために使用されるツールです。 ETL とデータ ラングリングは、どちらもデータの並べ替えを支援するという意味で類似しているため、混同されることがよくあります。

ここでは、2 つの類似点を区別し、データ ラングリングをよりよく理解するのに役立ついくつかの違いを示します。

1. ユーザーベースが異なります:

データ ラングリングは、データを知って理解している人がデータを探索して準備するべきだという信念に応えます。 これは、ビジネス アナリスト、基幹業務ユーザー、マネージャー、および同様の他の多くの人向けに調整されていることを意味します。 それどころか、ETL は、ビジネス カウンターパートから要件を受け取る IT ベースのエンド ユーザーに焦点を当てています。 ETL ツールを使用してパイプラインを実装し、必要なデータを指定された形式でシステムに配信する必要があります。

2. 並べるデータが違う

最近ではデータが猛烈なペースで生成されるため、データ ラングリング ソリューションの出現は必要に迫られて生じました。 ビジネス アナリストが処理しなければならないデータの多くは、さまざまな形式で提供され、Excel などの従来のツールを使用して処理するには大きすぎたり複雑すぎたりします。 データ ラングリングは、複雑な長さの多様なデータを処理するように特別に設計されているため、この問題に対する適切なソリューションを提供します。

一方、ETL は、通常は適切に構造化されたデータを処理するように作られています。 大規模または複雑なデータ、または抽出と派生が必要なデータを処理するようには作成されていません。

3. ユースケースが異なる

データラングリングのユースケースは、本質的により探索的であり、組織のような大きなものに着手する前に、小規模な企業や部門によって実施されます。 データ ラングリング ユーザーは通常、新しいデータ ソースまたはデータ ソースの新しい組み合わせを操作しようとします。 ETL は、必要に応じてレポートや分析に使用できる集中型データ ウェアハウスにデータを抽出、変換、およびロードします。

分析プロセスにおけるデータ ラングリングの役割

データがどの程度役立つかは、データを処理する能力に大きく依存します。 また、テクノロジーにはかなりの進歩がありますが、アナリストは大規模で複雑な生データのセットを扱うのに苦労しています。 データを識別可能なチャンクに配置することは、アナリストの少なくとも 50 ～ 80% の時間を消費することが指摘されています。 そのため、データ ラングリングは大きな恩恵をもたらします。

データ ラングリングとは、ご存じのとおり、生の乱雑なデータを分析可能なものにまとめる機能です。 データ ラングリングが今や世界中の分析プロセスのフロント エンド全体になっているのは、データ ラングリングのこの極めて重要な性質のためです。

現代のデータは、さまざまな長さとクラスの変数を含むデータセットで構成されています。 多くの数学的および統計的計算は、さまざまな種類のデータに対して行われます。 データ ラングリングは、これらすべてをツールで簡単に処理および分析できる 1 つのわかりやすいデータ列にまとめます。

データラングリングの有効性を改善するには?

データ ラングリングが物事の分析面でいかに重要であるかを考えると、その効率を改善することが最も重要です。 生成された結果が正確であるほど、礼儀正しいデータのラングリングが行われるほど、そこから発せられるデータに照らして作成される戦略はより効率的になります。

1. データマッピング

データのマッピングは、最も骨の折れるタスクと見なされることが多く、遅延やミスの最大の原因の 1 つです。 これに取り組む方法の 1 つは、データをいじることです。 これは経済的に有益とは思えないかもしれませんが、データのマッピングに費やす時間を削減する最良の方法の 1 つです。 データ ラボは、データ アナリストが内部の潜在的なデータ フィードと変数を使用して、分析またはモデリングのいずれかで実際に予測または有用なものを学習する機会がある場合に役立ちます。

2. IT 以外のデータ スペシャリストの採用

IT 以外のデータ専門家を組み込むことは、現代の企業が行うことをやめた動きであり、そもそもすべての難問につながっています。 データにはアナリストや専門家が必要であることは事実ですが、データ モデリング、データ品質、およびメタデータの専門家によるサービスも必要です。

3. 投資を正当化する価値を提供する

より高いビジネスの可能性と価値を獲得するのに役立つ意思決定を概説できるように、データ要件を調査する必要があります。 ただし、これは本質的に非常に正確である必要があり、まったくのランダム性に任せることはできません。 価値を提供することは、リーダーが「ユースケース」という用語の代わりに最近使用する用語です。

効果的なデータ ラングリングを有効にするために、他にどのような手順を踏んでいますか? 私たちに手紙を書いて知らせてください