データ変換は、ビジネスや研究開発の多くの場面で欠かせないプロセスです。異なるシステムやプラットフォーム間でデータをシームレスに移動・共有するためには、データ形式を適切に変換し、情報を正確にかつ効率よく転送するスキルが求められます。
本記事では、データ変換の基本や実践方法をわかりやすく解説します。
データ変換とは
データ変換は、生のデータを貴重な情報へ変換するプロセスとして位置づけられており、ETL（Extract ・ Transform ・ Load：抽出・変換・格納）パイプラインの重要な要素の一つです。データの分析やBIツールでの表示に必要な情報を生成するために、データをやり取り可能なフォーマットやスキーマに変換します。
データの変換をすることでデータの品質を向上させることができ、結果として、データ分析の精度や意思決定のスピードの向上につながります。
一方、データ変換をしないと、品質の低いデータを活用することになってしまうリスクがあります。データの品質が担保されていないと、誤った意思決定や収益損失につながる可能性があります。実際、BIの専門家は実際の分析に先立つデータの準備（データクレンジングと変換）に多くの時間を費やすことがあります。それくらい、データ変換はビジネスの成功に欠かせない要素なのです。
データ変換が重要な理由
データ変換が重要な理由としては、下記3点が挙げられます。
データ活用により新たなインサイトが得られる
データ変換はデータが新たなインサイトや価値をもたらすための鍵となります。データはビジネスの意思決定や戦略策定において極めて貴重な情報源でありながら、そのままではその潜在的な価値を最大限に引き出せません。
データ変換を行えば、生のデータを分析可能なフォーマットに変換し、ビジネスインテリジェンスの基盤を構築します。これにより、新たなインサイトを獲得し、市場の動向や顧客の行動を深く理解し、競争優位性を築く手助けをします。
データの品質や分析結果の精度が上がる
データ変換はデータ品質の向上に寄与します。生のデータにはしばしば矛盾や不正確さ、重複が含まれており、これらの問題がデータ分析や意思決定に悪影響を及ぼします。しかし、データ変換プロセスによって、データの一貫性が確保され、不正確な情報が排除されます。
それ以外にも、データの標準化やメタデータの整理により、分析結果の信頼性と精度が向上します。その結果、ビジネス戦略の策定やリスク管理がより効果的に行え、意思決定プロセスが強化されます。
データを効率的に管理できる
データ変換はデータの効率的な管理をサポートします。デジタルが中心のビジネス環境では、多くのソースからデータが生成され、メタデータの一貫性が求められます。データ変換プロセスの実施によって、メタデータを洗練し、データセットの整理と理解を楽にすることができます。データの取得、編成、管理が効率的に行えるため、ビジネスプロセスがスムーズに進行し、データに基づく戦略の実施が効率的になります。
データ変換のプロセス
データ変換は、具体的には下記6つのプロセスから構成されます。
- データの把握
- データ品質の確認
- データクレンジング
- データマッピング
- プログラムの作成
- データの確認
ここで紹介するのは一般的な内容です。状況に合わせて手順の細部や実施の順番を変えることが必要な場合があります。自社の環境に最適化されたプロセスを実践してください。
データの把握
まず、システムのデータソースからデータを抽出し、その内容を十分に理解することから始めます。ソースとなるデータの性質、構造、情報の種類などを詳細に検討し、データ変換の作業の明確なゴールを設定します。この計画をするというプロセスは、後続手順を円滑に進めるための基盤となります。
データ品質の確認
ソースとなるデータには品質の問題が存在することも珍しくありません。そのため、ソースとなるデータの品質を確認し、不正確な情報や欠落データを見つける必要があります。データ品質の向上は、後段の工程で問題を未然に防ぐために不可欠なステップです。
データ品質の具体的な指標を知りたい方は、データ品質を測定する評価基準をご覧ください。
データクレンジング
データの品質において問題が浮かび上がった場合、データクレンジングを実施します。データクレンジングとは、矛盾したデータの修正や欠落データの補完など、データの整形作業を指します。近年では、データ変換ツールを用いて自動的にクレンジングを行うことができ、手動作業が削減されています。
データマッピング
データクレンジングが完了したあとは、データをターゲットシステムのフォーマットに適合させるためのデータマッピングが行われます。ソースとなるデータの要素をターゲットデータの要素に正確に関連づける作業です。データ変換ツールを活用して、データマッピングを迅速かつ効率的に実行します。
プログラムの作成
データマッピングが完了したら、変換プログラムの作成に取り組みます。このステップでは、データ変換ツールを活用して、ソースとなるデータからターゲットデータへの変換を自動化します。プログラムの正確性と効率性を確保します。
データの確認
最後に、変換されたデータの品質を検証することです。データがターゲットシステムに適切に統合され、所望のフォーマットで生成されているかを確認します。問題が発生した場合は、迅速に特定し、修正するための措置を講じます。
データ変換の課題
データ変換は、インサイトの発見やデータ品質の向上、データの効率的な管理において重要ですが、それと同時に、課題も多く存在します。具体的には、以下の4つの主要な課題が挙げられます。
コストのかかるプロセス
データ変換には、データのインフラストラクチャ、ソフトウェア、アプリケーションシステムへの投資が伴うため、企業にとってコストがかかります。具体的には、ライセンス費用、データ専門家の給与、ツールの予算が必要です。
業務の速度低下
データ変換には時間とリソースが必要となり、変換後のデータをビジネスシステムに統合するための手動での作業が遅延の原因となります。その結果、業務プロセスの効率が低下するリスクがあります。
労働集約的
データ変換には高度な専門知識が必要であり、不注意な作業によってデータベース内の不正確さや入力ミスが発生するリスクがあります。その結果、正確なビジネス戦略や意思決定に影響を及ぼす危険性があります。
複数の変換の必要性
社内で同じデータを異なる形式やシステムに変換する必要がしばしば起きるため、この場合にはメトリクスを複数回変換しなければならなくなります。
データ変換はツールの活用がおすすめ
データ変換にはいくつかの課題が存在しますが、これらの問題を解決するための効果的な方法の一つが、ETLツールの導入です。
前章で挙げたデータ変換の課題に対して、ETLツールは次のようなアプローチができます。
コスト削減
ETLツールを導入すれば作業の効率化ができ、ハンドコーディングに比べてコストを大幅に削減できます。開発費用や人件費の最適化につながるでしょう。
高速な処理
ETLツールはデータ変換プロセスを自動化するため、データの変換と移行を迅速に行うことができます。これにより、業務プロセスの効率が向上します。
効率的な作業
ETLツールは専門知識を持たないチームメンバーでも利用でき、データ変換プロセスを単純化します。作業の労力が削減され、エラーのリスクが低減します。
多段階の変換
ETLツールは基本的に異なる形式やシステムに適応しています。一度の変換で複数の要件を満たすことができます。
可視性と監視
データフローを視覚的に表現し、プロセスを監視できるため、変換プロセスをトラッキングしやすくなります。
このように、ETLツールは前述したデータ変換の課題を克服し、効率的で正確なデータ変換プロセスを確立するための強力なツールとして、多くの企業にとって重要な役割を果たしています。
まとめ
分析に活用しづらいデータは企業のビジネスチャンスを逃してしまう大きな原因となります。データの品質を向上させるためにはデータ変換が非常に有効なプロセスですが、その作業を手動で行い誤ったデータを生成してしまった場合、コストがかかり業務の効率に影響します。
データ変換を行う際には、ETLツールを活用することでより正確に、また、すばやく作業を完了させることができます。
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