データプレパレーションとは：2025年版総合用語集
Shein·
データプレパレーションとは、生データをクリーンで整理され、分析、モデリング、またはその他のデータ駆動型のタスクに適した構造化された形式に変換するプロセスです。これには、データ品質の向上、一貫性の確保、および意図された用途に対するデータの関連性の確保を目的とした、一連のステップが含まれます。エラー、欠損値、形式の不一致といった問題に対処することで、データプレパレーションは、混沌としたデータを、有意義なインサイトと意思決定のための貴重なリソースへと変貌させます。
最初のステップは、関連するすべてのソースから生データを収集することです。これには、データベースやスプレッドシートといった社内システム、APIやクラウドストレージなどの外部ソース、あるいはセンサーやIoTデバイスからのリアルタイム入力が含まれる場合があります。場合によっては、データが手動で入力されることもあります。特定の目標に関連するソースを特定し、冗長性や抜けがなく必要なすべてのデータポイントが取得されていることを確認することが重要です。
データが収集されたら、次の作業はそれを綿密に検査することです。これには、構造（例：行、列、データ型）の確認、値の範囲の特定、および欠落エントリ、重複レコード、異常な外れ値などの初期の問題の発見が含まれます。このステップは、データが現在の形式で使用可能であるか、あるいは分析準備が整う前に追加の作業が必要かを評価するのに役立ちます。
データクレンジングは、検査中に特定された問題に対処します。具体的には、以下の作業が含まれます。
結果の偏りを避けるための重複データの削除。
名前の中のタイプミスや誤った日付形式などのエラーの修正。
補完（ロジックや平均に基づいて値を埋める）や削除といった手法を用いた欠損値の処理。
極端な値が分析を歪めるのを防ぐための外れ値の管理。
クリーンなデータが手元にあれば、次のステップは、今後の分析またはモデリングタスクに適した構造にデータを変換することです。一般的な変換には以下が含まれます。
異なるスケールを一定の範囲に収めるための値の正規化。
データを要約指標（例：地域ごとの平均売上）に集計。
カテゴリ変数（例：「はい/いいえ」や色のカテゴリ）を数値形式にエンコード。
望ましい形式により良く合わせるための列の再構築、またはフィールドの分割/結合。
CRMツールからの売上データと、アナリティクスプラットフォームからのウェブトラフィックデータを組み合わせるなど、複数のシステムからのデータを扱う場合、すべてを単一のデータセットに統合することが不可欠です。このステップには、スキーマの整合、競合（例：異なる日付形式）の解決、および一意の識別子を用いたレコードの結合が含まれる場合があります。適切な統合は、全体像を提供し、ソース間の一貫性を確保します。
分析やモデリングに進む前に、検証が重要です。これには以下が含まれます。
すべての変換が正しく適用されたことを確認する。
データセットの完全性と整合性を検証する。
データがプロジェクトの目標、ビジネスルール、または研究要件と一致していることを確認する。
データ検証は、すべてが使用準備が整っていることを確認するための最終的な品質チェックとして機能します。
最後のステップは、準備されたデータセットを安全でアクセス可能な環境に保存することです。これは、チームのツールやニーズに応じて、リレーショナルデータベース、クラウドベースのデータウェアハウス、または共有ファイルシステムである可能性があります。適切な保存は、データが分析、レポート作成、またはダッシュボードやモデルでの使用のために容易に取得できることを保証します。
正確で一貫性のあるデータは、的確な意思決定を行う上で不可欠です。データプレパレーションは、エラーと不整合を排除し、信頼できる基盤を提供します。
適切に準備されたデータは、アナリストやデータサイエンティストが問題修正に費やす時間を削減します。その代わりに、彼らはインサイトの生成と価値創造に集中でき、プロセス全体を加速させます。
機械学習において、クリーンで一貫性のある入力データは非常に重要です。適切に準備されたデータは、より良いトレーニング結果と、モデルからのより正確な予測につながります。
さまざまなシステムからのデータを扱う際、準備によって単一のデータセットへのスムーズな統合が保証されます。これにより、ソース間の横断的な分析が容易になり、より完全な全体像を把握できます。
高品質で適切に準備されたデータは、よりスマートで迅速な意思決定を支援します。それはトレンドを特定し、機会を明らかにし、リスクを軽減するのに役立ち、企業や組織に明確な優位性をもたらします。
メインフレーム時代には、データは初めて電子的に保存されました。準備作業には、手動でのデータ入力と基本的な検証が含まれており、多くの場合事務員によって行われていました。
リレーショナルデータベースとSQLの登場により、データはよりアクセスしやすく構造化されました。しかし、クレンジングやフォーマット設定など、準備作業の多くは依然として手動で行われていました。
データ量と複雑さが爆発的に増大するにつれて、HadoopやSparkのようなツールが大規模な処理と準備を可能にしました。これらのテクノロジーは、自動化とスケーラビリティへの移行を明確に示しました。
今日、AIと機械学習はデータプレパレーションに革命をもたらしました。現在のツールは以下のことが可能です。
パターンを自動的に検出する
変換を提案する
繰り返しタスクを自動化する
この進化により、データプレパレーションはより迅速で信頼性が高く、ヒューマンエラーが起こりにくくなり、効率的でインサイト駆動型の分析への道を開きました。
今日のデータ駆動型社会において、データプレパレーションは多くの役割において極めて重要なスキルです。データアナリスト、データサイエンティスト、ビジネスインテリジェンスの専門家は、分析の質がデータ準備に依存するため、時間の大部分をデータ準備に費やしています。
しかし、このスキルは技術職に限られたものではありません。マーケターは、キャンペーンをカスタマイズするために顧客データを準備します。財務アナリストは、予算編成と予測のために適切に構造化された財務記録を必要とします。医療従事者でさえ、正確な診断と報告のために準備された患者データに依存しています。
データプレパレーションの価値を認識し、チーム全体でこの能力を構築するためのトレーニングプログラムに投資する企業が増えています。データプレパレーションのスキルを持つ従業員は、より効率的にインサイトを発見し、より良い意思決定を支援し、ビジネスの成功に直接貢献できます。これにより、現代の職場において最も価値があり、需要の高いスキルの1つとなっています。
あるマーケティングチームが、最近のキャンペーンに対する顧客の反応を評価したいと考えていると想像してください。彼らは複数のソースからデータを収集します。例えば：
Eメールプラットフォーム – 開封率、クリック率
ソーシャルメディア – エンゲージメント指標
販売システム – コンバージョン記録
このデータを有用にするためには、チームはまず無効なEメールアドレスを削除し、誤って入力された顧客名を修正してクレンジングする必要があります。その後、すべてのソースを1つのデータセットに統合し、異なる顧客セグメントのコンバージョン率を計算してデータを変換し、分析を開始する前に正確性と一貫性を確保するためにすべてを検証します。
ある製造企業が、設備センサーからのデータを用いて生産を最適化したいと考えています。生データにはしばしば以下が含まれます。
欠落したセンサー読み取り値
不整合なタイムスタンプ
準備プロセスには、補間法を用いて欠落した読み取り値を補完すること、タイムスタンプを標準形式に変換すること、およびセンサーデータを生産ログと統合することが含まれます。これにより、運用と効率を向上させるために使用できる、完全で信頼性の高いデータセットが作成されます。
ある教育機関が、以下のようなデータを用いて学生の学習成果を評価したいと考えています。
出席記録
テストの点数
課題提出物
準備ステップには、重複する学生エントリの削除、各科目の平均点の計算、および出席率が学業成績とどのように相関するかといったパターンを特定するためのデータの統合が含まれます。これにより、教育者は学習成果を改善するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。
分析のためにデータを準備する際、適切なツールがあるかどうかで大きく変わってきます。クレンジングから変換、統合、検証まで、これらのプラットフォームはデータプレパレーションプロセスを簡素化し、加速させます。今日、この分野で最も広く使用されているツールの一部をご紹介します。
Powerdrillは、迅速かつ直感的なデータ分析のために設計された、現代的なAI搭載データ探索プラットフォームです。従来のSQLエンジンとは異なり、Powerdrillはユーザーが自然言語で質問し、スプレッドシートやデータベースから瞬時に視覚的なインサイトを得ることを可能にします。一行のコードも書く必要はありません。
このツールは、データのインサイトに迅速かつノーコードでアクセスする必要があるビジネスユーザーやアナリストにとって理想的です。会話型インターフェースを通じて、パターンを自動的に検出し、不整合をクレンジングし、ユーザーが分析のためにデータを構造化するのを支援することで、データプレパレーションを簡素化します。
Alteryxは、その使いやすさで知られる広く採用されているデータ分析プラットフォームです。ドラッグ＆ドロップインターフェースにより、ユーザーは高度なコーディングスキルを必要とせずに、複数のソースからデータを接続、クレンジング、エンリッチ、変換できます。
技術者と非技術者の両方にとって特に有用であり、反復タスクの自動化と、幅広い形式、データベース、クラウドサービスへの対応を提供します。Alteryxは、レポートやダッシュボードのためにデータを迅速に準備する必要があるマーケティング、金融、運用などの分野で人気があります。
Trifactaは、機械学習を活用して、大規模で複雑なデータセットの準備を支援します。データ型を自動的に識別し、エラーをハイライト表示し、変換を提案することで、ユーザーがデータをより効率的にクレンジングし、構造化するのを支援します。
その視覚的なインターフェースとインテリジェントな推奨機能は、扱いにくい非構造化データを扱うチームにとって優れた選択肢となります。現在はGoogle Cloudの一部としてCloud Dataprepという名前で提供されていますが、Trifactaは直感的でMLを活用したデータプレパレーションの頼れるソリューションであり続けています。
Talendは、データ統合と準備のための強力なオープンソースプラットフォームです。データベースやクラウドサービスからAPIまで、幅広いデータソースをサポートし、ユーザーが大規模なデータのクレンジング、変換、統合のための複雑なデータワークフローを構築できるようにします。
Talendは、データが異なるシステム間で安全かつ一貫して移動する必要がある企業環境において特に強力です。無料のオープンソース版と、高度な機能とクラウドネイティブな機能を備えた商用版の両方を提供しています。
IBM DataStageは、複雑で大規模なデータプレパレーションのニーズに対応するために設計された、高性能なデータ統合ツールです。組織がハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体でデータパイプラインを構築、自動化、管理することを可能にします。
高度な変換、リアルタイムデータフロー、データ品質管理に対する強力なサポートを備えており、DataStageは大量の構造化データを扱う企業にとって理想的です。IBMの広範なデータおよびAIエコシステムと良好に統合されており、エンタープライズレベルのデータインフラストラクチャにとって強力な選択肢となっています。
適切なデータプレパレーションツールを選ぶことは、使いやすさ、スケーラビリティ、自動化、AI支援など、特定のニーズによって異なります。ビジネスユーザー向けのPowerdrillのような軽量プラットフォームから、企業チーム向けのIBM DataStageのような堅牢なソリューションまで、データジャーニーのあらゆる段階に対応するソリューションが存在します。
アップロードしたいデータセットを準備します。チャットボックスの下にある「アップロード」ボタンをクリックしてファイルをアップロードします。アップロードが完了すると、データ分析ページに移動します。
チャットボックスに、「データプレパレーションを手伝ってほしい」といった明確なデータプレパレーションのリクエストを入力します。その後、送信ボタンを押します。Powerdrillは自動的にあなたのリクエストの処理を開始します。
操作が完了すると、Powerdrillは統合されたデータセットを返します。欠損値がどのように処理されたか、準備プロセスが確認され、さらなる分析のためにデータが準備されたことを説明します。
