データ集約のエキスパートになるためにこの記事をお読みください。以下に、次の内容をご覧いただけます：
- データ集約：定義
- データ集約プロセスの仕組み
- データ集約のユースケース
- データ集約が重要な理由
- データ集約における課題
- Bright Dataによるデータ集約
データ集約：定義
データ集計とは、1つ以上のソースからデータを収集し、要約形式に統合するプロセスです。つまり、データ集計では複数のソースから個々のデータを取得し、合計値や有用な統計値など、簡略化された形式に整理します。データは通常、カウント、合計、平均演算子を通じて集計されますが、非数値データも集計可能です。
データ集計とは、異なるデータベース、スプレッドシート、またはウェブからデータを収集し、単一のレポート、データセット、またはビューに要約する作業です。このプロセスはデータ集計ツールによって実行されます。具体的には、集計ツールは異種データをインプットとして受け入れます。次に、それを処理して集計結果を生成します。最後に、結果として得られた集計データを提示・探索するための機能を提供します。
データ集計は、大量のデータを一目で確認できるため、データ分析において特に有用です。これは、集計された1行のデータが、数百、数千、さらには数百万もの個々のデータレコードを要約できるためです。
それでは、データ集計の方法について理解しましょう。
重要なポイントと要点
- 複雑なデータ分析を簡素化：データ集計により詳細なデータセットが要約形式に変換され、傾向や洞察を一目で把握しやすくなります。
- 意思決定の強化：複数のソースからのデータを統合したビューを提供することで、データ集約は情報に対する包括的な理解に基づく情報に基づいた意思決定を支援します。
- 効率性の向上： データ集計プロセスの自動化により 、データ収集・準備に要する手作業と時間を削減し、業務効率を向上させます。
データ集約プロセスの仕組み
集約プロセスは通常、以下の3段階で構成されます：
- 複数ソースからのデータ取得：データアグリゲーターは、異なるデータベース、スプレッドシート、HTMLファイルなど複数のソースからデータを収集します。
- 入力データのクリーニングと準備：収集したデータはフィルタリングと前処理を経て、不整合、エラー、無効な値が除去されます。このステップにより、集計前にデータの正確性と一貫性が確保されます。次に、フィルタリングされたデータは集計を容易にする形式に変換されます。
- データの結合と整理：処理されたデータを単一のデータセットに統合します。最終段階では、データを結合・連結・要約し、意味のある読みやすい形式にまとめます。一般的に、このプロセスには簡略化されたビューの作成、要約統計量の計算、ピボットテーブルの作成などが含まれます。
複数の集計技術やツールが存在することを留意してください。これらは入力形式や目的の結果に応じて、様々な方法でデータを集計することを可能にします。その後、集計されたデータはデータ分析のためにデータウェアハウスに保存されるか、ビジネスレベルでの意思決定に活用されます。
データ集約の方法がわかったところで、どのようなシナリオでこれが役立つのか見ていきましょう。
データ集計の活用事例
集計データは以下の業界で効果的に活用できます：
- 金融： 金融機関は顧客の信用力を評価するため、様々なソースからのデータを集約します。例えば、融資の可否判断に活用されます。また、集約データは株式市場のトレンド分析や特定にも有用です。
- 医療：医療機関は、健康記録、健康診断、検査結果から集計したデータを用いて治療方針を決定し、ケアの連携を改善します。
- マーケティング：企業は自社ウェブサイトやソーシャルメディアプラットフォームから収集したデータを集約し、言及内容、ハッシュタグ、エンゲージメントを監視します。これによりマーケティングキャンペーンの効果を把握できます。さらに、販売データと顧客データを集約することで、今後のマーケティングキャンペーンに向けた経営判断を行います。
- アプリケーション監視：ソフトウェアは定期的にアプリケーションとネットワークデータを集計し、アプリケーションのパフォーマンス監視、新たなバグの発見、問題のトラブルシューティングを行います。
- ビッグデータ：データを集約することで、世界的に利用可能なデータの分析が容易になり、将来の使用のためにデータウェアハウスに保存できます。
データ集約が重要な理由
データ集約から得られる3つの主な利点を見てみましょう。
データ分析が容易になる
集約の主な目的はデータ分析の支援です。具体的には、集約データを分析することで、生データでは見つけにくい洞察を容易に明らかにできます。これは、集約データが生データよりも分析・読解・理解が容易だからです。
わずかな統計データやKPI（主要業績評価指標）さえあれば、市場動向を理解しビジネスプロセスを監視するために必要な情報をすべて得られます。さらに、主要な集計ツールの多くはデータを多様な形式で提示する機能を備えています。これにより、技術的知識を持たないユーザーでも集計データを探索・活用できます。
効率性とデータ品質の向上
データアグリゲーターは、データの自動収集・クリーニング・要約を可能にします。その後、集計データを異なるチーム間で共有することで、コラボレーションを実現します。これにより手作業やコミュニケーションのオーバーヘッドが削減され、時間・労力・コストを節約できます。
また、データを集約する前にはクリーニングが必要です。これによりデータの誤りや不整合を検出し修正できます。したがって集約はデータの品質と信頼性を向上させ、それに応じてデータ価値を高めます。
意思決定の質向上
複数のソースからデータを収集・要約する集約により、ユーザーは全体像を把握できます。これにより、集約データを意思決定の根拠として活用可能です。特にデータ駆動型の意思決定は、確信を持って選択できることやコスト削減など、複数の利点をもたらします。
集計データは意思決定を支援し、そのプロセスを容易にします。偶然ではありませんが、データ集計はビジネスインテリジェンスの中核を成すものであり、これはデータを活用して洞察を得て戦略的決定を行うプロセスです。
データ集約における課題
データ集計には多くの利点がある一方、いくつかの落とし穴も伴います。ここでは最も重要な3つの課題を見ていきましょう。
異なる種類のデータの統合
集約対象のデータは通常、複数のソースから収集されます。そのため、入力データのフォーマットが大きく異なる可能性が高いです。この場合、データ集約者は集約前にデータの処理、標準化、変換を行う必要があります。特にビッグデータや非常に複雑なデータセットを扱う場合、この作業は非常に複雑で時間がかかる可能性があります。
このため、集計前にデータをパースすることが推奨されます。具体的には、データパースとは生データを扱いやすい形式に変換する作業を指します。
法的・規制・プライバシーコンプライアンスの確保
データを取り扱う際には、常にプライバシーを考慮すべきです。これは特に集計において当てはまります。その理由は、グループ全体を代表する要約を作成するためにPII（個人識別情報）を使用する必要が生じる可能性があるためです。例えば、選挙や世論調査の公開結果を作成する際がこれに該当します。
したがって、データ集計はしばしばデータ匿名化と関連付けられます。プライバシー規制への不遵守は法的問題や罰金につながる可能性があります。EU市民のデータを対象とするプライバシー規制であるGDPR（一般データ保護規則）を無視した場合、2000万ドル以上の罰金が科せられる可能性があります。機密データの保護は集計における大きな課題ではありますが、現実的な選択肢はありません。
質の高い結果の生成
データ集計プロセスの結果の信頼性は、ソースデータに依存します。したがって、収集したデータが正確で完全かつ関連性があることをまず確認する必要があります。ご想像の通り、これは容易ではありません。例えば、選択したデータが調査対象母集団の適切な標本であることを保証することを考えてみてください。これは間違いなく困難な作業です。
また、集計結果は粒度によって変化することを念頭に置いてください。この概念に馴染みがなければ、粒度とはデータのグループ化と要約方法を決定するものです。粒度が粗すぎると文脈を見失い、細かすぎると全体像を把握できません。従って、使用する粒度のレベルは達成したい結果によって異なります。 目標に適した粒度を見つけるには、何度か試行錯誤が必要かもしれません。
Bright Dataによるデータ集計
前述の通り、データ集計プロセスは異なるソースからのデータ取得から始まります。データ集計ツールは事前に収集したデータを利用することも、オンザフライで直接取得することも可能です。重要なのは、集計結果はデータの品質に依存する点です。つまりデータ収集が集計において鍵となる役割を果たします。
幸い、Bright Dataはデータ収集の全段階に対応した専用ソリューションを提供しています。具体的には、Bright Dataは完全なWebスクレイパーIDEを提供します。このツールを使用すれば、ウェブスクレイピングの課題を回避しつつ、ウェブから大量のデータを取得できます。Bright DataのWebスクレイパーIDEは、集約プロセスの最初のステップでデータを収集するために使用できます。また、Bright Dataには構造化済みで即利用可能なデータセットが付属しています。 これらを購入すればデータ収集工程を完全に省略でき、集約プロセスが大幅に簡素化されます。
これらのデータセットは様々なシナリオで活用可能です。具体的には、多くのホスピタリティブランドがBright Dataの旅行データ集約ノウハウを頼りに自社ウェブデータを提供しています。この集約データにより、競合他社との価格比較、顧客の旅行検索・計画動向の監視、今後の旅行業界トレンド予測が可能になります。これはBright Dataの機能・専門知識・データが効果を発揮する数多くの業界の一例に過ぎません。
結論
データ集約により、データの価値を最大限に引き出せます。レポートやビューでデータを集約することで、トレンドやインサイトを容易に把握できます。 また、集約されたデータはビジネス判断の根拠としても活用できます。ただし、集約結果の信頼性はソースデータの品質に依存します。そのためデータ収集に注力する必要があり、BrightDataのウェブスクレイピングツールのようなソリューションは必要なデータを取得するために必要なすべてを提供します。あるいは、Bright Dataが提供する数多くの高品質データセットを直接購入することも可能です。
