データトランスフォーメーションとは？
意味・定義
データトランスフォーメーションとは、特定の目的や要件に応じてデータの形式や構造を変更するプロセスを指します。この変換は、異なるシステム間でデータを交換する際や、分析のためにデータを整形する際に重要です。例えば、データベースから取得した情報を、特定のフォーマットで表示するために整形したり、異なるデータソースを統合して新たなデータセットを作成することが含まれます。
目的・背景
データトランスフォーメーションは、データの利活用を高めるために不可欠です。ビジネス環境では、多様なデータソースから情報を集めることが一般的ですが、それらのデータは形式や構造が異なることが多いです。このため、データを一貫した形式に整えることで、効率的な分析や意思決定を支援します。さらに、データの正確性を向上させることで、誤った判断を防ぎ、ビジネスの競争力を高める役割も果たしています。
使い方・具体例
- データベースからCSV形式でエクスポートしたデータを、分析に適したフォーマットに変換する。
- 異なるシステムから取得した顧客データを統合し、統一されたデータベースを作成する。
- IoTデバイスから収集したセンサーデータを、時間帯ごとにグループ化して分析しやすくする。
- Web APIから取得したデータを、アプリケーションで利用可能な形式に変換する。
- データ分析の結果を、報告用のレポート形式に整形して可視化する。
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- データトランスフォーメーションは、データの形式や構造を変更するプロセスです。
- 多様なデータソースを統合し、ビジネスに役立つ情報を提供する役割があります。
- 具体的な業務シーンでは、データの整形や統合が行われます。
現場メモ
データトランスフォーメーションを行う際には、変換後のデータの整合性を保つことが重要です。変換処理の過程でデータが失われたり、誤った形式に変換されたりすると、分析結果に影響を及ぼす可能性があります。十分なテストを行い、変換後のデータを検証する手順を設けることが推奨されます。