このガイドでは、以下の内容を学びます：
- データソーシングの定義
- ソーシングプロセスに関わるデータの種類
- データソースの種類
- 一般的なデータソーシングの事例
- データの取得と利用に関連する主な懸念事項
さあ、始めましょう！
データソーシングとは？
データソーシングとは、特定の目的のために様々なソースからデータを特定し収集するプロセスです。これは通常、データパイプラインの最初のステップであり、収集されたデータはその後、特定の目標を達成するために処理されます。この手順では、タスクを完了するためにデータが関連性があり、正確で、十分であることを保証することが不可欠です。
企業は意思決定、市場調査、レポート作成など幅広い活動においてデータソーシングに依存しています。これから学ぶように、データソースは多岐にわたり、構造化データと非構造化データの両方を含みます。構造化データと非構造化データの違いについては、当社のガイドで詳しくご覧ください。
データ取得におけるデータタイプ
データソーシングにおいては、主に2種類のデータが区別されます：
- 一次データ：特定の目標やプロジェクトのために直接収集された情報。最大限の正確性を確保するため、特定の研究目的に高度に適合しています。一次データ収集方法には、調査、インタビュー、アンケートなどがあります。
- 二次データ：他者が既に収集した情報。例としては、公開報告書、研究調査、学術論文、オンラインデータベースやサイトからのデータなどが挙げられます。この情報は無料でアクセスできる場合もあれば、有料で入手できる場合もあり、新たな分析や研究のために再利用されます。
要約すると、一次データは特定のニーズを満たすために直接収集されたオリジナルデータである。一方、二次データは既存のデータを新たな研究目的に転用したものである。
データソースの種類
データを取得する方法は無数にありますが、データソースは大きく2つの主要なタイプに分類できます：
- 内部ソース
- 外部ソース
基本的に、データは企業やプロジェクト内部（内部）から、または外部から取得されます。これがデータソースに関する最も直感的な高次元の区別です。
それでは、これら2種類のデータソースについて詳しく見ていきましょう！
内部ソース
内部ソースとは、組織内で生成・保存されるデータを指します。これには、会社の記録、CRMソフトウェア、従業員のフィードバック、顧客データベース、販売レポートなどのデータが含まれます。
内部ソースは、特定の目的（社内調査など）のために収集された場合、一次データを提供できます。このデータが新たな目的（意思決定プロセスへの活用など）に転用される場合、二次データとしても機能します。
外部ソース
外部ソースとは、組織外から得られるデータを指します。通常、公的記録、サードパーティプロバイダーからのデータ、その他の外部データセットが該当します。詳細については、データセットに関する決定版ガイドをご覧ください。
外部ソースは、顧客向け調査の委託など独自のニーズのために収集された場合、一次データを提供できます。また、ソーシャルメディアから顧客フィードバックを収集しマーケティング目的に活用する場合など、二次データを生成することもあります。
効果的なデータ調達戦略の定義方法
効果的なデータ調達戦略の策定は、目標達成に必要な情報を確実に収集するための鍵となります。効果的なデータ調達プロセスは、特定のニーズと制約に合わせて調整されなければなりません。
特に、堅牢なデータ調達戦略を構築するには以下の質問を検討してください：
- データ収集の目的は何か？
- どのような種類のデータが必要か？
- データはどこから取得するのか？
- このデータを抽出するのにどれだけの時間と費用がかかるか？
- データはどのように収集されるのか？
- データ品質の要件は何か？
- 留意すべき法的・プライバシー上の考慮事項は何か？
- データはどのように統合・活用されるのか？
- 必要なリソース（例：技術やツール）は何か？
- 成功をどのように測定しますか？
上記の質問に取り組むことで、目標に沿った独自のデータ手法を構築できます。
データ収集方法
今日のデジタル情報時代において、最もよく知られ実用的なデータ調達事例を分析する。
オープンデータ
オープンデータとは、政府、組織、機関が提供する自由にアクセス可能なデータセットを指します。これは一般的に、データ収集の優れた出発点となります。
透明性、イノベーション、研究を促進するため、オープンデータセットは一般に公開されることが多い。例としては経済指標、環境データ、健康統計などが挙げられる。オープンデータは様々な用途、特に学術研究において価値がある。主な利点は制限なく利用できる点である。
API
API（アプリケーションプログラミングインターフェース）は、オンラインシステムがデータを交換することで相互に通信することを可能にします。多くの企業やプロバイダーが、開発者が構造化された形式でデータにアクセスできる無料または有料のAPIを提供しています。例えば、ソーシャルメディアプラットフォームは、公開ユーザープロフィール情報、投稿、インタラクションを取得するためのAPIを提供することが一般的です。
APIは、プログラムによってデータを取得し、アプリケーションやサービスに統合する効率的な方法です。ウェブスクレイピングとAPIの比較については、当社のガイドをご覧ください。
ウェブスクレイピング
ウェブスクレイピングとは、ブラウザ自動化ツールやHTMLパーサーを用いてオンラインページからデータを抽出するプロセスです。このデータ抽出手法は、APIや公開データベースでは入手できないデータを取得する強力な手段です。ウェブサイトに接続し、ページをナビゲートして、HTML文書から直接関心のあるデータを取得するという考え方です。
詳細なガイダンスについては、ウェブスクレイピング入門記事をご参照ください。
委託データ収集
委託データ収集とは、特定のデータ収集を第三者企業に依頼する手法です。データプロバイダーが効果的なデータ取得方法を設計し、最終結果が期待に沿うよう保証します。
サービス料金を支払うと、プロバイダーがコンプライアンスやプライバシー対策を含むデータ収集の全工程を管理します。この手法により、データはお客様の固有の要件に合わせてカスタマイズされ、関連性の高いものとなります。
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カスタム調査
カスタム調査では、明確な目的を念頭に置き、参加者に特定の質問を投げかけてデータを収集します。この手法により、企業は特定の調査目標を達成するために特定の対象層をターゲットにすることが可能になります。
調査は直接情報を収集する貴重な手段です。社内データ収集のため従業員を対象に、あるいは外部データ収集のため顧客やユーザーを対象に実施できます。調査はオンラインフォーム、電話インタビュー、対面インタラクションなど様々なチャネルを通じて実施可能です。
購入データセット
データセットとは、データベンダーやプロバイダーから購入できる事前収集済みのデータ群です。幅広いトピックをカバーし、過去データと最新データの両方を含みます。
データセットの購入は、自ら収集する時間や費用をかけずに、すぐに使える情報にアクセスする簡便な方法です。この手法は、大量の情報や他の手段では入手困難なデータを取得する場合に特に有用です。
データ調達における課題
データ調達はお手軽な作業ではなく、対処すべきいくつかの懸念事項が伴います。それらをすべて探ってみましょう！
品質に関する懸念
データを取得するだけでは不十分であり、その品質を確保する必要があります。データ品質における重要な要素の一つは、外れ値の検出と処理です。外れ値とは、標準値から大きく逸脱したデータポイントを指します。適切に管理されない場合、外れ値は分析結果を歪め、不正確な結論を導く可能性があります。
もう一つの課題は、欠損データや不完全データの確認です。これらはデータセットの完全性を損なう可能性があります。不完全なデータは結果を歪め、意思決定に影響を与えます。これらの問題を回避するには、使用前にデータをクリーニングし検証するプロセスを導入する必要があります。
法的問題
すべての企業は、不適切なデータ取得が法的結果を招きうることを理解しています。例えば、ウェブスクレイピングに関する一般的な誤解の一つに「違法である」というものがあります。しかし、それは事実ではありません！
ウェブスクレイピングにおいて、公開データを対象とし、利用規約を遵守し、robots.txtを尊重する限り、問題はありません。また、外部ソースやプロバイダーからデータを取得する際は、そのデータが合法的かつ倫理的に収集されていることを確認してください。
プライバシーとコンプライアンスの問題
データ利用には複数の規制や法律への準拠が求められます。最も代表的なプライバシー規制は、EUのGDPR（一般 データ保護規則）と米国のCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）です。
これらのデータ規制に違反すると、多額の罰金や法的措置につながる可能性があります。それを避けるためには、データ収集、保存、共有に関する法的要件を順守する必要があります。それは、データの使用が合法的かつ透明であることを保証することを含みます。
まとめ
本ガイドでは、データソーシングの定義、関連するデータソースの種類、実施方法、および課題について理解しました。具体的には、データソーシングには主に2つのアプローチがあることを学びました：
- API接続またはウェブスクレイピングによるデータ抽出
- 既製またはカスタムデータセットの購入
どちらの道を選んでも、Bright Dataがサポートします！
Bright Dataは、フォーチュン500企業や20,000以上の顧客が利用する大規模で高速かつ信頼性の高いプロキシネットワークを運営しています。これは様々なスクレイピングツールの基盤となります：
- WebスクレイパーAPI：数十の主要ドメインから構造化されたウェブデータへプログラム的にアクセス可能
- スクレイピングブラウザ：CAPTCHA自動解決機能と無制限のスケーラビリティを備えた完全ホスト型ブラウザ上で、Puppeteer、Selenium、またはPlaywrightスクリプトによるブラウザ自動化を実現。
- スクレイピング関数：ウェブデータ収集のウェブスクレイピング、アンロック、スケーリングを目的として構築された完全なランタイム環境を提供。
- Web Unlocker：柔軟なスクレイピングAPIにより、あらゆる公開ウェブサイトへの大規模アクセスを実現し、ボット対策システムを回避します。
ウェブスクレイピングがご要望でない場合は、当社の膨大なデータセットマーケットプレイスをご覧ください。Bright Dataは専門知識を活かし、倫理的にウェブからデータを取得し、すぐに使用可能なデータセットとして提供しています。これらの既製オプションがご要望に合わない場合は、カスタムデータ収集サービスをご検討ください。
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