アナリティクス向けデータ管理、5つのベストプラクティス

内容

生きるためには清浄な水が欠かせないことを私たちは知っています。それなしでは、人間は3日ほどしか生き延びられません。では、水源が汚染されていたら、どうなるでしょうか?大規模なフィルター装置に水を通して十分に浄化しない限り、間違いなく何らかの被害が発生することでしょう。

同様に、ビジネスの成功には「汚染されていない」データが欠かせません。これは特に、アナリティクスが競争力を左右するような業種では死活問題となります。データ・サイエンティストの多くは、モデル開発にかかる時間の50～80%をデータの準備に費やしています。洞察を導く作業に使えるはずの時間が、それだけ犠牲になっているということです。

アナリティクス向けにデータを準備するデータ・サイエンティストやビジネス分析担当者にとって、データ管理テクノロジーは「データ浄化フィルター」として機能し、あらゆる分析目的に合わせてデータのアクセス／クレンジング／変換／構造化を行うための統一プラットフォームを提供する必要があります。これにより、データ準備の退屈な定型作業が不要になくなるだけでなく、極めてクリーンなデータが得られるようになり、その過程で追加の価値も手にすることができます。そして、そのことが生産性の向上、意思決定の的確化、俊敏性の強化へとつながります。

この考え方のもと、SASは高度なアナリティクスの活用と洞察の深化をサポートするためのデータ管理プロセスに関して、5つのベストプラクティスを提唱しています。
本書では、このベストプラクティスを詳しく説明します。ぜひご一読ください。

目次

• アナリティクスにおいてデータ管理が極めて重要な理由
• データ準備の基本
  1. 従来のデータと新しいデータの両方へのアクセスを簡素化する
  2. 高度なアナリティクス手法でデータ・サイエンティストの分析力を強化する
  3. データ浄化手法を用いて既存のプロセスに品質管理を組み込む
  4. 柔軟なデータ操作手法を用いてデータを整形する
  5. データ管理領域とアナリティクス領域を横断してメタデータを共有する
• 信頼できるデータと実績あるアナリティクスの組み合わせが最良の結果を実現