データディスカバリーとは？プロセスと手法の解説

データディスカバリーとは、様々なソースからデータを収集し、準備・分析を行い、貴重な洞察を抽出するプロセスです。データディスカバリーの究極の目的は、データをより深く理解し、より良い意思決定に活用することです。データディスカバリープロセスから得られた洞察は、企業の不正検知、事業計画、顧客離反予測、リスク評価、リード生成などに役立ちます。

本記事では、データディスカバリーとは何か、その重要性、そしてデータディスカバリープロセスの最も一般的なステップについて学びます。

データディスカバリーとは何か、そしてなぜ重要なのか

推定によると、2025年には毎日生成されるデータ量は181ゼタバイトに達するとされています。このような膨大なデータは非常に有用ですが、そこから実用的な知見を抽出する方法が必要です。ここでデータディスカバリーが役立ちます。様々なソースからのデータを統合し分析することで、企業は意思決定とビジネス戦略を改善できます。

データ発見プロセスの流れ

データ発見プロセスでは通常、以下のステップを踏みます：目的の定義、データ収集、データ準備、データ可視化、データ分析、解釈とアクション。

Data discovery process diagram, courtesy of Alen Kalac

データディスカバリーは高度に反復的なプロセスであることに留意することが重要です。最終結果の改善につながる場合は、プロセスのどのステップからでも前のステップに遡ることができます。

1. 目的の定義

見落とされがちですが、目標の定義はデータ発見プロセスの最初のステップであるべきです。目的が、必要なデータを決定します。達成しようとしていることが分かれば、収集すべきデータ、その準備方法、分析方法、そしてそこから価値ある洞察を得る方法について、より明確な考えが持てるようになります。

2. データ収集

目的を定義したら、使用するデータのソースを特定し収集します。これには様々な方法があります。例えば、多くの組織は既に有用なデータ（ファーストパーティデータと呼ばれることが多い）を大量に保有しています。このデータはデータベース、データレイク、データウェアハウスなどに保存されている場合があります。内部データの場合、データの調達方法は単純明快であり、一般的にファーストパーティデータは信頼性が高いと言えます。

しかし、有用なデータインサイトを得るには内部データだけでは不十分な場合が多い。通常、様々な外部ソースからもデータを収集する必要がある。一つの選択肢は、多くの企業や組織がデータ共有のために提供するAPIを利用することです。代表的な例としてGoogle API、Instagram API、Zillow API、Reddit API、YouTube APIなどが挙げられます。無料のAPIも存在しますが、多くのAPIは有料です。他のデータ収集方法を検討する前に、対象ソースがAPIを提供しているか確認することをお勧めします。APIを利用すればプロセスを大幅に簡素化できるからです。

ただし、ほとんどのウェブデータはAPI経由で入手できません。その場合でも、ウェブスクレイピングを活用すればデータを収集可能です。ウェブスクレイピングでは、ウェブページからデータを取得し、CSVなどデータ分析に適した形式で保存できます。

必要なデータを抽出するカスタムスクリプトを記述することで、自らウェブスクレイピングを実行できます。ただし、これにはウェブスクレイピングのスキルが必要で、時間がかかる場合があります。さらに、ウェブサイトが採用するスクレイピング対策（アンチスクレイピング）への対応も必要です。代替手段として、Bright Data Web Scraper APIのような既製のインスタントスクレイパーの利用が挙げられます。こうしたツールは比較的直感的で、コーディングスキルを必要とせず、アンチスクレイピング対策への対応においても高い成功率を発揮します。

さらに簡単な解決策をお探しなら、購入可能な既製データセットを探す方法もあります。こうしたデータセットは信頼できるソースから慎重に収集され、分析・クリーニングを経てユーザーフレンドリーな形で構造化されています。例えばBright Dataでは、Amazon、Instagram、X（Twitter）、LinkedIn、Walmartなど主要データソースから100種類以上の即利用可能なデータセットを提供しています。自動化プラットフォームを用いたカスタムデータセットの生成も可能です。

一般的に、これらのデータソースを組み合わせて使用したり、記載されていないソース（リアルタイムデータ、公開データセット、調査など）を利用したりすることが多いです。なぜなら、通常、単一のデータソースだけでは必要なデータを全て網羅できないからです。

3. データ準備

データを取得したら、次のステップは分析のための準備です。通常、様々なソースから収集したデータは、必要な形式で提供されるわけではありません。データの形式統一、パース、欠損値の処理、重複データの削除、外れ値の対応、カテゴリデータの処理、データの標準化または正規化、その他特定した問題の解決は、すべてあなた次第です。

生データには通常、欠損値などの欠陥が伴います。欠損値がある場合、単純に欠損しているデータのインスタンスを破棄する選択肢もあります。しかし、より一般的な方法は欠損値を補完することです（特にデータ量が少ない場合に有効です）。

欠損値補完には様々な手法が存在します。例えば中央値補完、平均値補完、あるいは連鎖方程式による多変量補完（MICE）といったより高度な手法などです。数値データにおける別の潜在的問題は、範囲が異なる変数です。この場合、データの正規化（0から1の範囲にスケーリング）または標準化（平均0、標準偏差1にスケーリング）が有益な場合があります。どちらを選択するかは、データ分析ステップで使用する統計手法とデータの分布によって異なります。

低品質なデータは低品質な結果や洞察につながります。このステップの目的は、生データを取り込み、分析可能なクリーンで高品質なデータを出力することです。

4. データ可視化

データがクリーンアップされたら、データを探索するのに役立つ様々なチャートを作成できます。データ可視化は、表形式のデータよりも可視化されたデータから洞察を得やすい場合があるため有用です。無数のチャートタイプが存在し、いずれもデータの異なる側面を表現できます。代表的なものには、棒グラフ（値の比較に適する）、折れ線グラフ（一定期間の傾向表示に適する）、円グラフ（カテゴリ構成の表示に適する）、箱ひげ図（データの要約と外れ値の特定に適する）、ヒストグラム（データ分布の検査に適する）、ヒートマップ（相関関係の分析に適する）などがあります。

前述のデータ可視化手法を支援するツールは多数存在します。代表的なものとしてPower BIや Tableauが挙げられます。これらのツールはユーザーフレンドリーで、ダッシュボードやレポートの作成に最適であり、共同作業や共有にも優れています。

高度にカスタマイズされた可視化が必要な場合は、MatplotlibやseabornといったPythonライブラリの利用を検討するとよいでしょう。これらのライブラリはコーディングスキルを必要とし、Power BIやTableauに比べて習得がはるかに困難です。しかし、特定の種類の可視化を利用でき、広範なカスタマイズが可能です：

Power BI dashboard example, courtesy of Microsoft

本質的に、データの可視化は、扱うデータ（隠れたパターン、変数間の関係性、データの異常値など）をより深く理解するのに役立ちます。

5. データ分析

データ分析はデータ可視化と密接に関連しています。実際、探索的データ分析と呼ばれる包括的なプロセスにおいて、この2つのステップは同時に実施されることがよくあります。

データ分析では、データをさらに掘り下げ、記述統計や要約統計を作成し、それらを包括的なレポートにまとめます。データ可視化と同様に、このステップの目的は傾向、パターン、関係性、異常値を特定することです。

データから知見を抽出する手法は多数存在します。統計分析は一般的な手法であり、概して記述統計（データ特性の要約に適する）と推論統計（サンプルに基づく予測に適する）を通じてデータを分析します。機械学習（ML）も広く用いられており、教師あり学習（ラベル付きデータに基づく分類や回帰）、教師なし学習（ラベルなしデータに対するクラスタリングや次元削減などの手法）、強化学習（環境との相互作用を通じて学習）を活用します。これらはすべて、pandas、NumPy、scikit-learnなどのPythonライブラリを使用して実行できます。

6. 解釈と行動

データ分析後、特定された全パターンを要約・解釈します。データ分析と可視化プロセスを通じて、データから価値ある知見が抽出されるはずです。これらの知見は実践可能であり、意思決定の改善につながる必要があります。ビジネス目標に関連するパターンの特定、発生要因の理解、優先順位付け、パターンの変化継続的モニタリングを通じて、こうした知見に到達できます。

この段階で、定義した目標を振り返り、達成されているかを確認します。達成されていない場合は、以前のステップのいずれかに戻り、改善を試みます。これは、より多くのデータを取得する、データを異なる方法で準備する、データをさらに分析して追加の洞察を探すことを意味するかもしれません。

データ発見の手法

データ発見のプロセスは、手動または自動のいずれかで行うことができます。どちらの方法にも、それぞれ長所と短所があります。

手動データ発見

名称が示す通り、手動データ発見では人間が発見プロセスを実行します。具体的には、データ収集、フォーマット統一、分析準備、可視化および分析を人間が行います。これを成功させるには、手動データ発見を行う担当者は、データ分析ツールや手法、様々な統計手法、データ可視化ツールに精通している必要があります。また、コーディングなどの技術的スキルを持ち、担当分野のドメイン知識を有している必要があります。

手動によるデータ発見では、人間は機械が見逃す可能性のある貴重な知見（変数間の関係性、特定の傾向、異常値の原因など）をデータから抽出できます。データに異常値が存在する場合、人間はその背後にある原因を調査できますが、機械は通常それを報告するだけです。ただし、データ発見プロセスを手動で行うには複雑なスキルセットが必要であり、自動化されたデータ発見よりもはるかに時間がかかります。

自動化されたデータ発見

人工知能（AI）と機械学習（ML）の飛躍的進歩により、データ発見プロセスは大部分が自動化可能となった。自動化されたデータ発見では、AIソフトウェアが前述の多くのステップを実行する。

DataRobot、Alteryx、Altair RapidMinerなどのAIツールは、フォーマットの統一、欠損値の処理、異常値や外れ値の検出を含むデータ準備を自動化できる。こうしたツールは手動のデータ発見よりも高速で、専門知識もはるかに少なくて済む。

ただし、AIツールは複雑で高価、高品質なデータへの依存度が高く、メンテナンスが必要な場合が多い点に留意すべきです。さらに、AIツールの結果は解釈が難しい場合もあります。自動化と手動のデータ発見の選択にあたっては、これらの要素をすべて考慮に入れる必要があります。

データ分類

データ発見に関連する概念として、データ分類があります。データ分類を活用することで、事前定義された基準やルールに基づいてデータを分類できます。これらの基準に基づくデータの分類方法としては、データタイプ（構造化、非構造化、半構造化）、機密レベル（公開、内部、機密）、使用方法（運用、履歴、分析）、データソース（外部・内部）などに基づく分類が一般的です。これにより企業は収集する大量のデータを追跡しやすくなります。

データ分類には様々な手法が用いられます。より単純な方法としては、特定のキーワードやパターンに基づいてデータを分類するルールベース分類があります。より高度な方法としては、ニューラルネットワーク、決定木、線形モデルなどの一般的な機械学習アルゴリズムを活用する方法が挙げられます。

セキュリティとコンプライアンス

データを取り扱う企業にとって、GDPR（一般データ保護規則）、CCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）、HIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）などの規制へのセキュリティとコンプライアンスは極めて重要です。しかし、組織内のデータ量が増加するにつれ、セキュリティとコンプライアンスの達成は困難になります。

データ発見は、セキュリティリスクやコンプライアンス上のギャップを特定できるため、この課題解決に役立ちます。データ発見を通じて、組織は保護されていない場所にある機密データの特定、異常の検知、必要以上に長期保存されているデータの検出が可能になります。Varonis、Collibra、BigIDなどのツールはデータセキュリティの強化に役立ちます。

前節で述べたように、データ分類はコンプライアンス達成に寄与します。これは、セキュリティリスクや非準拠データをフラグ付けするAI分類モデルを訓練することで実現可能です。 AIモデルには、ニューラルネットワークや勾配ブースティングマシンなどの教師ありモデルだけでなく、異常検知などの教師なしモデルも含まれます。既存のセキュリティフレームワークに統合することで、AIは脅威検知、対応能力、セキュリティ態勢を強化できます。また、AIは大量データの分析や人間が見逃す可能性のあるパターンの特定を支援し、潜在的な脆弱性の予測や異常行動の検知も行えます。

データ発見のためのツール

データ発見を支援するツールは数多く存在します。こうしたツールは、コーディング経験のない個人でもデータ発見プロセスを実行できるようにします。これらのツールは、自動化されたデータ準備、分析、または自動化された可視化を支援します。しかし、データ発見ツールは、主にウェブスクレイピングの自動化を通じて、データ収集プロセスを大幅に改善することもできます。

例えば、Bright Data Web Scraper APIは人気ウェブサイトのスクレイピングを可能にします。使いやすく、高いスケーラビリティを備え、即時ウェブスクレイパーに求められる全機能を備えています。既成のデータセットを入手したい場合は、Bright Dataが提供する100以上のデータセットから選択できます。

データソースの選択は、データの入手可能性と、自身のニーズや好みに依存します。必要なデータを含む既成データセットが見つかる場合、自らデータを収集するよりもそのデータセットを入手する方が迅速です。データセットが利用できない場合は、API経由でデータが入手可能か確認してください。一般的に、データをスクレイピングするよりもAPI経由の方が高速です。ただし、APIが存在しない場合は、手動でスクレイピングするか、自動化されたウェブスクレイパーを使用して自らデータをスクレイピングする必要があるでしょう。