データの収集と処理は過去数十年で生まれ変わり、データ チームはかつてないほど多くの情報を自由に使えるようになりました。 これによりデータ分析と研究が増加しましたが、エンジニアやビジネス チームにいくつかの課題ももたらしました。 生データは処理やフィルタリングが難しい場合があります。 問題は、常により多くのデータを収集する方法ではなく、どのデータを保存して評価するかということです。 企業はデータ変換を使用して、関連性の高い有用なデータを厳選し、多くのシステムで使用できるようにする必要があります。 この投稿では、ログとデータの変換と、データの変換に必要なさまざまな種類、利点、方法、ツールを定義します。
データ変換とは何ですか?
データをある形式から別の形式に変更するプロセス (多くの場合、ソース システムの形式から宛先システムの必要な形式に変更するプロセス) は、データ変換として知られ、データ操作とも呼ばれます。 データ ラングリングやデータ ウェアハウジングなどのほとんどのデータ統合およびデータ管理操作では、データ変換が必要です。
データ変換は、宛先に送信する前にデータに加える必要がある変更の種類に基づいて、「単純」または「複雑」に分類できる ELT/ETL プロセスのステップです。 データ操作プロセスは自動化することも、手動で実行することも、その XNUMX つの組み合わせで実行することもできます。
データ変換の仕組み
データ操作プロセスの目的は、ソースからデータを抽出し、使用可能な形式に変換して、宛先に転送することです。 この手順全体は ETL (抽出、ロード、変換) と呼ばれます。 抽出フェーズでは、データが複数の場所またはソースから認識および抽出され、単一のリポジトリに保存されます。
ソース サイトから収集されたデータは多くの場合生であり、生の状態では使用できません。 この障壁を回避するには、データを変更する必要があります。 これは、ビジネス上の洞察を得るためにデータをマイニングできるため、ETL プロセスの中で最も重要なフェーズです。 必要な形式に変換するために、変換中にいくつかのプロセスが実行されます。 状況によっては、データを変更する前にデータをクレンジングする必要があります。 また、データ クレンジングは、不整合や欠損値を削除して、データを変換する準備をするプロセスです。
データ変換の種類
最も一般的なデータ変換のタイプは次のとおりです。
#1. バッチデータ変換
バッチ データ変換は、バルク データ変換とも呼ばれ、時間をかけてデータをグループに変更するプロセスです。 SQL や Python などのプログラム言語を使用した手動実行を含む従来のバッチ データ変換は、現在ではかなり時代遅れであると考えられています。
#2. インタラクティブなデータ変換
クラウドベースのシステムに頼る企業が増えるにつれ (IBM によると、企業の 81% が複数のクラウドベースのシステムを利用している)、データエンドユーザーはデータを変換するためのより多様な技術を求めています。 インタラクティブなデータ変換の概念はリアルタイム データ変換とも呼ばれ、リアルタイム統合や ELT 処理の概念に似ています。
バッチ変換は、対話型データ変換のサブセットです。 ただし、ステップは必ずしも連続しているわけではありません。 インタラクティブなデータ変換は、ユーザーフレンドリーなビジュアルインターフェイスにより人気が高まっており、以前に作成および検査されたコードを活用して、データ内の異常値、パターン、および問題を見つけます。
データ変換プロセス
クラウド データ ウェアハウスでのデータ操作プロセスは、最も一般的には ELT (Extract Load Transform) または ETL (Extract Transform Load) です。 クラウド ストレージのコストが年々低下しているため、多くのチームが ELT を選択していますが、違いは、すべてのデータが変換されてウェアハウスに追加される前にクラウド ストレージにロードされることです。
変換プロセスは通常、次の XNUMX つの段階に分かれています。
- データ発見: 最初の段階では、データ チームが関連する生データを理解し、特定する作業を行います。 アナリスト/エンジニアは、データのプロファイリングによって発生する必要がある変更をより深く理解できます。
- データマッピング: アナリストは、このフェーズ中に個々のフィールドがどのように更新、照合、フィルタリング、マージ、集計されるかを決定します。
- データ抽出: このステップ中に、データがソース システムから宛先システムに転送されます。 抽出ソースは、組織化されたもの (データベース) または非構造化されたもの (イベント ストリーミング、ログ ファイル) の場合があります。
- コードの生成と実行: 生データを抽出してインポートしたら、BI および分析アプリケーションに適した方法で保存できるように変換する必要があります。 これは通常、SQL/Python を使用してプログラムでデータを変更する分析エンジニアによって実現されます。 このコードは、タイムリーで関連性のある分析データを提供するために、日次/時間ベースで実行されます。
- レビュー: コードが実装されたら、適切かつ適切な実装を検証するために検査およびチェックする必要があります。
- 送信: 最終段階では、データを目的の宛先に転送します。 目標は、データ ウェアハウスまたは別の構造化データベースである可能性があります。
これらのステージは、データ操作パターンを実証することを目的としています。 単一の「正しい」変換手順はありません。 最良のプロセスは、データ チームにとってうまく機能するプロセスです。
ログデータ変換
ログ データ変換は、対数関数をデータセットまたは個々のデータ値に適用するデータ変換の一種です。 対数関数は、非常に偏ったデータや広範囲の値を持つデータを、より管理しやすく解釈しやすい形式に変換するために使用できる数学関数です。
対数関数はログ データ変換のデータ値に適用され、変更された値が元の値の代わりに利用されます。 自然対数 (ln) と 10 を底とする対数 (log10) は、最もよく使用される対数関数です。
ログ データの変換は、一部の値が他の値から大きく逸脱する、広範囲の値を持つデータを扱う場合に非常に有益です。 データ値の対数をとることで、値の範囲が圧縮され、値間の差異がよりわかりやすくなります。 これは、データの視覚化、パターン認識、統計分析に役立ちます。
ログ データの変換は、金融、経済、生物学、工学などの業界で広く利用されています。 たとえば金融の場合、株価は大きく偏っていることが多く、少数の高額株式がデータセット全体に大きな影響を与えます。 ログ変換を価格設定に適用すると、価格の分析と比較に役立ちます。 発現レベルは遺伝子間で大きく異なる可能性があるため、生物学では遺伝子発現データを調べるために対数変換が使用されます。
なぜ企業はデータ変換を必要とするのでしょうか?
毎日、企業は大量のデータを生成します。 ただし、洞察を収集し、企業の進歩を促進するために情報を使用できなければ、情報は役に立ちません。 データ操作は、組織がデータをさまざまなプロセスに使用できる形式に変更するために使用されます。 企業がデータを変更する必要がある理由はいくつかあります。
- 変換により、さまざまなデータ ソースが相互に互換性を持つようになり、包括的な分析のためのデータの集約が容易になります。
- ソース形式をターゲット形式に変換できるため、データの移行が簡素化されます。
- データ変換は、構造化データと非構造化データの統合に役立ちます。
- 変換手順によりエンリッチメントも可能になり、データ品質が向上します。
最終的な目標は、信頼できる分析洞察と予測を提供する一貫したアクセス可能なデータを企業に提供することです。
データ変換のメリット
あらゆる業界の企業や組織は、顧客の習慣、社内業務、サプライチェーン、さらには天候に関する情報であっても、データが効率を高め、収益を生み出す可能性があることを認識しています。 ここでの問題は、取得したすべてのデータを確実に使用できるようにすることです。 企業は、次のようなデータ変換プロセスを採用することで、データから大きなメリットを得ることができます。
- データから最大の価値を引き出す: Forrester によると、全データの 60% から 73% はビジネス インテリジェンスについてまったく検査されていません。 企業は、データ変換ツールを使用してデータを標準化し、アクセシビリティと使いやすさを向上させる場合があります。
- より効果的なデータ管理: データが増大するソースから生成されるため、メタデータのエラーによりデータの整理と理解が困難になる可能性があります。 データ操作によりメタデータが改良され、データ ソースのコンテンツの整理と理解が容易になります。
- より高速なクエリの実行: 変換されたデータは標準化され、迅速かつ簡単に取得できるソースの場所に保管されます。
- データ品質の向上: ビジネス上の洞察を生み出すために欠陥のあるデータを使用することに伴うリスクとコストのため、データ品質は企業にとって大きな懸念事項となっています。 データ操作により、不一致や欠損値などの品質上の問題を軽減または除去できます。
データ変換の欠点
データ変換方法にはさまざまな利点がありますが、潜在的な欠点がいくつかあることに注意することが重要です。
- 変革には費用がかかり、リソースを大量に消費する可能性があります: 近年、処理コストとコンピューティングコストは減少していますが、AWS、GCP、または Databricks の請求額が法外であるという話を聞くのは珍しいことではありません。
- コンテキスト認識が重要です: データを変更するアナリスト/エンジニアにビジネス コンテキストや理解が不足している場合、極端なエラーが発生する可能性があります。 データ可観測性ツールは改善されていますが、一部の間違いはほとんど検出できず、不正確なデータ解釈やビジネス上の意思決定につながる可能性があります。
データ変換のテクニック
データ変換技術は、データをデータ ウェアハウスに保存したり、ビジネス インテリジェンスのために分析したりする前に、データを整理して整理するために使用されます。 これらの戦略すべてがすべての種類のデータに適用できるわけではなく、場合によっては複数の手法が使用される場合があります。 最も一般的なテクニックの一部を次に示します。
#1. データの平滑化
スムージングは、アルゴリズムを使用してデータセットからノイズを除去し、傾向を見つける手法です。 データにはノイズが詰め込まれており、それを削除または最小限に抑えることで、優れた洞察を抽出したり、他の方法では見られなかったパターンを見つけたりすることができます。
#2. 帰属の構築
データ変換パイプラインで最も一般的な戦略の XNUMX つは、アトリビューションの構築です。 データセット内の既存のフィーチャ/属性のセットから新しいフィーチャを開発するプロセスは、属性構築またはフィーチャ構築として知られています。
#3. データの一般化
階層の概念を利用して低レベルの属性を高レベルの属性に変更するプロセスは、データ一般化と呼ばれます。 データ一般化は、少数の異なる値を持つカテゴリデータで使用されます。
#4. データの集約
データ集約は、データ変換において最も広く使用されている戦略の XNUMX つです。 データ集計を生データに適用すると、データが概要形式で保存および表示されます。
#5. データの離散化
連続データを一連のデータ間隔に変換するプロセスは、データの離散化と呼ばれます。 これは、データの調査と分析を容易にし、適用可能なアルゴリズムの効率を向上させるための非常に有益な戦略です。
#6. データの正規化
最後になりますが、データの正規化は、情報を失わずにデータのサイズを削減し、冗長なデータを削減または排除し、アルゴリズムの効率とデータ抽出の効率を高めるプロセスです。
＃7。 データ統合
データ統合は、データ変換手法ではなく、前処理フェーズの重要なステップです。 多数のソースからのデータを結合して、データの統一されたビューを生成するプロセスは、データ統合として知られています。
#8. データ操作
データをより読みやすく整理するプロセスは、データ操作と呼ばれます。 これは、ソース データセットを変更または変更することで実現できます。
データ変換のためのツール
一般に、データ変換ツールは、データ変換プロセスを自動化し、数時間ではなく数分で完了できるようにするソフトウェアです。 実際、データ統合プロセスで最も重要なプロセスの XNUMX つはデータ変換です。
現在、データ変更のために作成されたデータ変換ツールが多数ありますが、そのすべてが適切であるわけではありません。 ビジネス プランに適合し、最終目標の達成に役立つ特定のソフトウェアを探す必要があります。
私たちは、貴社にとって適応性があり、効率的で、費用対効果の高い、2023 年の最も優れたデータ変換ツールのリストをまとめました。
#1. リバーリー
Rivery は、フルマネージドの DataOps プラットフォームであり、最高のデータ変換ツールの XNUMX つです。 あらゆる組織データのデータ モデルを簡単に自動化、保守、変更できます。
#2. DBT
データ変換に関して言えば、Data Build Tool (DBT) は、市場で最も簡単なコマンド ツールの XNUMX つです。 このツールは、増分戦略を使用してテーブルとビューを生成する場合に特に便利です。
＃3。 Qlik
Qlik は 1993 年以来、ビジネス分析の分野に取り組んでいます。 同社は現在、データ、洞察、アクションの間のギャップを埋めるさまざまなデータ ソリューションを提供する最大のソフトウェア会社の XNUMX つです。
#4。 マティリオン
Matillion は、ビジネス分析をサービスとして提供するために、2011 年初めに英国のマンチェスターで設立されました。 それ以来、同社は 500 人以上の従業員を擁し、評価額は 1.5 億ドルにまで成長しました。
＃5。 トリファクタ
Trifacta は、使いやすいビジュアル データ エンジニアリングおよびデータ ラングリングのクラウド プラットフォームであり、当社のリストのトップ データ変換ツールの XNUMX つです。 また、Trifacta は、生データの準備、クリーニング、変換、視覚化を行うデータ チームにも最適です。
#6。 インフォマティカ
Informatica は、クラウドまたはハイブリッド インフラストラクチャ上でデータを変換する、クラウドベースのインテリジェントなデータ管理プラットフォームです。 このデータ変換ツール プラットフォームでは、事前に構築された変換を使用してデータ形式をマッピングできます。 コードは必要ありません。
＃7。 データミーア
Datameer は、重要なデータ クラウド プロバイダーである Snowflake のために作成された SaaS データ変換プラットフォームです。 検出から変換、展開、文書化に至るまで、Snowflake クラウド内のデータ ライフサイクル全体をカバーします。
データはどのように変換できるのでしょうか?
データは、分析の特定の目標と要件に応じて、さまざまな方法で変換できます。 データを変換するための一般的な方法をいくつか示します。
- 数学関数の使用
- データの正規化または標準化
- データの集約または要約
- データのフィルタリング
- データの結合
- データの解析
- 欠損データの代入
- カテゴリデータのエンコード
データを情報に変換する 5 つの段階とは何ですか?
データを情報に変換するためのさまざまなモデルやフレームワークがありますが、一般的なモデルの XNUMX つは、次の XNUMX つの段階で構成されるデータから情報への変換 (DI) プロセスです。
- データ収集
- データ処理
- データ分析
- 情報発信
- 意思決定
データ変換の XNUMX つの形式とは何ですか?
データ変換には次の XNUMX つの形式があります。
- 構造変換
- 意味変換
- データ型変換
データ変換とデータ変換の違いは何ですか?
データ変換はデータの形式や構造の変更に重点を置き、データ変換はデータの言語や用語の変更に重点を置きます。 これらのプロセスは重複する場合もありますが、データ管理において異なる目的を果たす別個のプロセスです。
データ変換を行う理由
データ変換は、次のような理由からデータ管理における重要なプロセスです。
- データ品質の向上
- データ分析の促進
- データ統合の有効化
- データの可視化をサポート
- データセキュリティの強化
まとめ
あなたの会社が既存のデータを有用な洞察に変えるのに苦労している場合、データ操作が解決策となる可能性があります。 もちろん、これには、適切なタイプのデータ変換方法を選択し、データを変換することでどのような結果が得られるかを正確に知る必要があります。 データ サイエンティストに相談することも、明確なデータ操作計画の策定に役立ちます。
- ビジネスの変革: 定義、プロセス、戦略、エージェンシー、モデル
- デジタルトランスフォーメーション VS 戦略: 完全比較
- デジタル戦略: タイプとトランスフォーメーションの意味
- ビジネス変革とは: 定義、種類、例、解決策
- デジタル変革: デジタル変革とは何か、なぜ重要なのか
参考文献
