データ整備とは？
意味・定義
データ整備とは、収集したデータを体系的に整理し、必要な形式に変換するプロセスを指します。この作業は、データの質を向上させ、分析や活用を容易にすることを目的としています。具体的には、データのクリーニング（誤りや重複の削除）、フォーマットの統一、必要な情報の抽出などが含まれます。データ整備は、データ分析や機械学習モデルの精度向上に不可欠なステップです。
目的・背景
データ整備が必要とされる背景には、デジタル化の進展があります。企業や組織は日々大量のデータを生成しており、そのデータを効果的に活用するためには整備が欠かせません。整備されていないデータは、分析結果に誤差をもたらす可能性が高く、意思決定に悪影響を及ぼすことがあります。そのため、データを整備することで、質の高い情報を得ることができ、ビジネスの戦略策定や運用の効率化が図られます。
使い方・具体例
- データベースに格納された顧客情報を、重複や誤りをチェックして修正し、正確な顧客リストを作成する。
- センサーデータを収集した後に、異なるフォーマットのデータを統一し、解析可能な形式に変換する。
- アンケート調査の結果を集計し、無効な回答を除外した上で、分析用のデータセットを整備する。
- 売上データを時系列で整理し、担当者が分かりやすく利用できるレポート形式に変換する。
- マーケティングデータを収集し、重要な指標だけを抽出してダッシュボード用のデータを整備する。
関連用語
まとめ
- データ整備は、データを整理して分析しやすい形に変えるプロセスである。
- デジタル化が進む中、整備されたデータは正確な意思決定に寄与する。
- 整備の具体例には、情報の修正やフォーマット統一が含まれる。
現場メモ
データ整備を行う際には、元データの質を事前に確認することが重要です。不備があるデータをそのまま整備すると、誤った情報が残ってしまう可能性があります。また、データ整備にかかる時間やコストを見積もる際は、データ量や複雑さを考慮し、計画的に進めることが求められます。