データ解析とは?定義、利点、および課題

この記事では、データ解析について知っておくべきことをすべて説明します。データ解析とは何か、なぜそれが重要なのか、どのようにアプローチするのが最善かを解説します。
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データ解析とは?

データ解析とは、データをある形式から別の形式に変換するプロセスです。具体的には、通常、データ解析はデータを構造化するために使用されます。これは、非構造化データを構造化データまたはより構造化されたデータに変換することを意味します。このため、通常、データ解析はデータパーサーにより実行され、生データが解析、使用、保存しやすい形式に変換されます。

データ解析はAPIまたはライブラリを介して行われ、データ解析、データ管理、およびデータ収集に関して特に有用です。データパーサーを使用すると、大きなデータセットを細かく分割したり、生のソースから特定のデータを抽出したり、ある構造から別の構造にデータを変換したりできます。たとえば、HTMLページが与えられると、正しくプログラムされたデータパーサは、文書に含まれるデータをCSVのような読みやすく理解しやすい形式に変換できます。

データ解析は、金融から教育、ビッグデータからEコマースまで、さまざまな業界で日常的に使用されています。優れたデータパーサーは、手作業で作業することなく、生データから関連情報を自動的に抽出します。そして、この解析されたデータは、市場調査や価格比較などに使用されます。

では、データパーサーがどのように機能するかを見てみましょう。

データパーサーの働き

データパーサーは、ある形式のデータを取得して別の形式で返すツールです。このように、データパーサーはデータを入力として受け取り、それを精緻化し、新しい形式で出力として返します。したがって、データ解析プロセスは、いくつかのプログラミング言語で記述できるデータパーサーに基づいています。なお、データを解析するためのライブラリやAPIはいくつか用意されています。

データパーサーがどのように機能するか、例を使って説明しましょう。ここでは、HTML文書を解析する場合を考えましょう。HTMLパーサーは次のようにします。

  • 入力としてHTML文書を受け取ります。
  • 文書を読み取り、そのHTMLコードを文字列として保存します。
  • HTMLデータ文字列を解析して、目的の情報を抽出します。
  • 必要に応じて、解析中に対象のデータを精緻化、処理、または整理します。
  • 解析されたデータをJSON、CSV、YAMLファイルに変換したり、SQLやNoSQLデータベースに書き込んだりします。

データパーサーがデータを解析してフォーマットに変換する方法は、パーサーがどのように指示または定義されているかによって変わることに注意してください。具体的には、解析用APIやプログラムの入力パラメーターとして渡されるルールに依存します。あるいはカスタムスクリプトの場合は、データパーサーのコーディング方法によって異なります。どちらの場合も、人間の操作は不要で、パーサーが自動的にデータを処理します。

では、なぜデータ解析がそれほど重要なのかを見てみましょう。

データ解析の利点

データの解析にはいくつもの利点があり、多くの業界で利用が可能です。それでは、データ解析を採用すべき最も重要な理由を見てみましょう。

時間とコストの節約

データ解析を使用すると、繰り返し行われるタスクを自動化できるため、時間と労力を節約できます。さらに、データを読みやすい形式に変換することで、チームはデータをより速く理解し、タスクをより簡単に実行できるようになります。

データの柔軟性向上

データを解析して人間が扱いやすい形式に変換すれば、さまざまな用途に再利用できます。つまり、データ解析により、データ処理の柔軟性を高めることができるのです。

高品質なデータ

通常、データをより構造化された形式に変換するには、データを整理して標準化する必要があります。つまり、データ解析はデータの全体的な品質が向上させるのです。

シンプルなデータ統合

データ解析を使用すると、複数のソースのデータを単一の形式に変換しやすくなります。これは、異なるデータを同じ宛先(アプリケーション、アルゴリズム、またはプロセス)に統合するのに役立ちます。

データ解析の改善

構造化されたデータを扱うことで、データの調査と分析が容易になります。これは、より深く、より正確な分析にもつながります。

データ解析の課題

データの処理は容易ではなく、データの構文解析も同様です。その理由は、データパーサーが呼び出されたときに直面する障害がいくつかあるためです。押さえておくべき3つの課題を見てみましょう。

エラーと不整合の処理

データ解析プロセスへの入力は、通常、生データ、非構造化データ、または半構造化データです。その結果、入力データにはエラー、不正確さ、不整合が含まれる可能性があります。HTML文書は、この種の問題が発生する最も一般的なケースの1つです。これは、最近のほとんどのブラウザーは、構文エラーが含まれていてもHTMLページを正しく表示できるほど賢くなっているためです。そのため、入力されたHTMLページには、閉じられていないタグや、W3C(World Wide Web Consortium)に従って無効なHTMLコンテンツ、あるいは単に特殊なHTML文字が含まれている可能性があります。このようなデータを解析するには、これらの問題に自動的に対処できるインテリジェントな解析システムが必要です。  

大量データの処理

データの解析には時間とシステムリソースが必要です。そのため、特にビッグデータが関わる場合、解析がパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。このため、複数の入力文書を同時に解析して時間を節約するために、データ処理を並列化しなければならない場合があります。一方、それに応じてリソースの使用量や全体的な複雑さが増すことになります。そのため、大規模なデータの構文解析は容易な作業ではなく、高度なツールが必要です。

異なるデータ形式の取り扱い

強力なデータパーサーは、複数の入出力データを扱える必要があります。これは、データ形式がIT業界全体と同じくらい急速に進化しているからです。つまり、データパーサーを最新の状態に維持し、さまざまな形式を処理できるようにする必要があるのです。さらに、データパーサーは、異なる文字エンコーディングのデータをインポートおよびエクスポートできる必要があります。こうすることで、解析したデータをWindowsとmacOSの両方で使用できるようになります。

データ解析ツールの構築と購入の比較

これで明らかなように、データ解析プロセスの有効性は、使用されるパーサーに依存します。このため、当然のことながら、データパーサーの構築を技術チームに任せるのが良いのか、それともBright Dataのような既存の商用ソリューションを採用するのが良いのか、という疑問が生じます。  

独自のパーサーを作成すると柔軟性が高くなりますが、時間がかかります。一方、パーサーを購入するとすぐに使えますが、制御が効かなくなります。もちろん、問題はもっと複雑です。では、データパーサーを構築するのと購入するのとどちらがよいかを考えてみましょう。

データパーサーの構築

このシナリオでは、あなたの会社には、カスタムデータパーサーツールをゼロから構築できる社内開発チームがあるものとします。

長所

  • 特定のニーズに合わせた調整が可能です。
  • データパーサーのコードを所有し、その開発プロセスを制御できます。
  • たくさん使用するなら、長期的には、既成の製品にお金を払うよりも安く済むかもしれません。

短所

  • 開発、ソフトウェア管理、およびサーバホスティングのコストは無視できません。
  • 開発チームは、設計、開発、保守に多くの時間を費やすことが必要になります。
  • 特に強力なサーバーを導入する予算が限られている場合、パフォーマンス上の問題が発生する可能性があります。

解析ツールをゼロから構築することには、特に複雑な要件や特定の要件を満たす必要がある場合、常に利点があります。同時に、これには多くの時間とリソースが必要です。そのため、この種のツールを構築する余裕がない場合や、高度なスキルを持つチームがこの種のツールの構築に時間を浪費しないようにしたい場合があることでしょう。

データパーサーの購入

このような場合、求めているデータ解析機能を提供する商用ソリューションを購入することになります。通常、これにはソフトウェアライセンスまたはAPIコールごとの少額の料金支払いが必要になります。

長所

  • 開発チームが、その構築に時間とリソースを浪費することはありません。
  • コストは最初から明らかであり、サプライズはありません。
  • ツールのアップグレードと保守は、チームではなくプロバイダーが行います。

短所

  • ツールが将来のニーズに応えられなくなる可能性があります。
  • ツールを制御することはできません。
  • 結局、構築する場合よりも多くの費用がかかることになるかもしれません。

解析ツールの購入は手軽で簡単です。数回クリックすると、データの解析を開始する準備が整います。同時に、十分に高度でないツールを選んでしまった場合、すぐに役不足になってしまい、将来の要件に対応できない可能性があります。

Bright Dataによるデータ解析

これまで説明したように、構築するか購入するかの選択は、お客様の目標とニーズによって大きく異なります。理想的なソリューションは、独自のカスタムデータパーサーを構築するための商用ツールを用意することです。幸いなことに、これは存在し、ウェブスクレイパーIDEと呼ばれています!  

ウェブスクレイパーIDEは、解析の機能とアプローチをすぐに利用できる、開発者向けのフル機能ツールです。これにより、開発期間を短縮したり、規模に応じて拡張したりできます。また、Bright Dataのアンブロッキングプロキシ機能を利用して、匿名でウェブスクレイピングを行うこともできます。

なお、これが複雑すぎると思われる方のために、Bright DataにはData as a Serviceというサービスもあります。具体的には、お客様のニーズに合わせたカスタムデータセットをBright Dataに依頼することができます。これは、オンデマンドで、またはスケジュールに従って提供されます。基本的に、Bright Dataをご利用いただければ、パフォーマンス、品質、デリバリーを考慮しつつ、必要なときに必要なウェブデータを取得できます。これにより、データの解析が一層簡単になります!  

まとめ

データ解析を使用すると、生のデータを使いやすい形式に自動的に変換できます。これにより、時間と労力を節約でき、結果的にデータの品質が向上します。その結果、データ解析をより簡単に、より効果的に行えるようになります。一方、データ解析には、特殊文字や入力ファイルのエラーなど、いくつかの課題があります。そのため、効果的なデータパーサーを構築することは、それほど簡単ではありません。そのため、Bright DataのウェブスクレイパーIDEなどの、市販のデータ解析ソリューションを購入することをお勧めします。また、Bright Dataには、すぐに使用できるデータセットが豊富に用意されていることも付け加えておきます。

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