データ分析、データベース

【2022年】データ処理とは?データ処理の方法と活用方法について徹底解説

ビジネスにおいてデータを活用し、効率化や最適化、コストカットにつなげていくためには、データ処理について理解を深める必要があります。なぜデータ処理が必要とされるのか、データ処理の手法にはどのような種類があるのかなど、さまざまな点において正しい知識を持っておくことは非常に重要です。

そこで今回は、データ処理とは何かという概要部分を整理したうえで、データ処理の方法や活用方法について詳細を解説していきます。

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データ処理とは?

データ処理の業務は、データの活用が重要視されている現代だからこそ、最近は仕事やアルバイトとして注目されることも珍しくありません。そのため、はじめに「データ処理」という言葉の概念や仕事内容などから整理していきましょう。

データ処理(英語:データプロセッシング)とは、得られた情報(データ)をもとに、計算を施したり加工して役立つかたちに整えることを指します。

膨大なデータを扱う際に、各データはそのままの状態では、特定の条件で分類したり蓄積できていない状態になります。このままでは、業務でデータを適切に活かせません。

この際に、適材適所な処理のかたちを見出して処理を施し、データを業務に役立つかたちへと整えていくことが、データ活用における重要なポイントになります。昨今はデータ活用・データ分析の重要性が多くの場面で指摘されています。企業にとって必要なデータ処理の手法を知ることと実践することは、経営活動でアドバンテージを獲得するうえで非常に重要なのです。

データ処理を行う目的

データ処理の目的は、主にデータを活用しやすくすることです。

データと一口に言ってもさまざまなものがありますが、例えば、アンケート調査の結果を書き記したものも一つのデータになります。しかし、ただ「正の字」を書いてある質問の集計を取ったメモ書きだけでは、そのデータが示すことはいまいち見えてこないものです。どのような人がどのような趣味嗜好を持っているのかなどは、乱雑に書き記されたメモではわからないのです。

しかしここでデータ処理を施すと、例えば、

  • 平均は〇〇円
  • 20代男性が最も肯定的な回答をしている
  • 全体の70%以上が商品Aを好んでいる
  • 20代女性と50代女性の回答が類似している

このような要約・集計結果とも言えるものが見えてきます。この加工・整形の工程が、データ処理に該当します。

そのままの状態では活用しづらいデータを要約したり、計算、分類することで活用しやすくし、最終的には業務に活かすのがデータ処理の重要な目的になります。上のような集計結果が出れば、「平均値に近い値段で売ろう」、「より多くの人が好きと回答した商品の販売に力を入れよう」といった戦略に役立てられます。

データ処理はデータ分析において欠かせない

データ処理は、データ分析において欠かせない工程です。

データ分析では、データの計算や分類、取捨選択などを通して分析結果を示していくことです。それによって、ビジネスにおける意思決定に役立つことは少なくありません。たくさんの情報を扱う現代社会では、データ分析は業務効率化やコスト削減などのさまざまなメリットをもたらします。

そのようなデータ分析を支えるのが、さまざまな手法によって加工や整形を行うデータ処理になります。

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データ処置を行う5つのステップ

データ処理を施す際には、次のような5つのステップが基本的に必要になります。

  1. データの収集
  2. データの再フォーマットと修正
  3. データの入力・処理
  4. データの整理・読み取り
  5. データの保管

このように、段階的にデータ処理は進んでいく流れです。データ処理について知識を深めるためのポイントとして、それぞれの工程における重要な点をチェックしていきましょう。

1.データの収集

データ処理では特定のデータを素材として加工や整形を行うのが特徴です。そのため第一段階としては、まずデータの収集が必要不可欠になります。

多くのデータが集積されているデータウェアハウスなどを通じて、まずは必要なデータを集めていきます。このとき、適切なかたちで構築されたデータソースであればあるほど、収集するデータは品質の高いものになるのが特徴です。

2.データの再フォーマットと修正

続いてデータ処理を施すための準備フェーズとして、収集したデータの再フォーマットと修正を行っていきます。これは処理前段階にあるデータを処理できる状態にするため、クレンジングして変換を施していく工程です。なお、データプレパレーションとも呼ばれます。

このフェーズでは、扱う生データに問題がないかどうかを綿密に確かめていきます。不完全なデータや不確実なデータが混じっていると、データ処理の品質を落とす結果につながるからです。

3.データの入力・処理

再フォーマットと修正などの前処理工程が終了したら、次はデータ入力・処理の工程に移っていきます。クリーンなデータについては、CRMなどのシステムに入れられることで処理可能な状態になります。

データ処理の段階では、機械学習のアルゴリズムによって加工・整形されていくのが特徴です。

4.データの整理・読み取り

処理が終了した後は、データの整理・読み取りのフェーズに移ります。この段階では、データを主に取り扱うデータサイエンティスト以外のメンバーでも、データの利用ができるようになります。

ここでデータサイエンティスト以外でも利用可能になるのは、グラフや画像などのわかりやすいフォーマットに整形されるためです。

5.データの保管

データプロセッシングによって整形されたデータは、最終的に保管フェーズへと移行します。データにも価値があり、古い内容のデータは処理を施しても徐々に使われなくなっていくため、未来の糧としてストレージに保管されます。

なお、データの保管にあたっては、情報流出などが起こらないように、許可された人のみがアクセスできる状態にしておくことが重要です。そのうえで効率的に業務ができる環境を作るために、すばやくアクセスできる人がいると良いでしょう。

データ処理に使われる5つの処理方法

データ処理には、主に次のような5つの処理方法が必要に応じて用いられます。

  1. トランザクション処理
  2. 分散処理
  3. リアルタイム処理
  4. バッチ処理
  5. マルチプロセッシング

このようなデータ処理の種類を押さえておくことも、データ処理について理解を深めるうえでは重要なポイントになります。それぞれの特徴やどのような場面で行われるのかなど、チェックしていきましょう。

1.トランザクション処理:関わりがある複数の処理を一度にまとめる

トランザクション処理とは、関わりが見られる2要素以上の処理を一度にまとめるデータ処理手法の一つになります。主に、ミッションクリティカルな場面において用いられる傾向が強いのも大きな特徴です。

なお、トランザクション処理は、ハードウェアとソフトウェアで異なります。ハードウェアの場合は、ハードウェアの冗長化を図らなければならず、この冗長性によって何らかのトラブルが起こったとしても、冗長化されたコンポーネントを自動化で引き継ぐことで、必要なシステム稼働を担保します。

一方でソフトウェアの場合は、トランザクション処理を施す際には、問題が発生してもすぐに復旧できるよう設計されているソフトウェアを採用する必要があります。

2.分散処理:1つの処理を分散して行う

分散処理では、1つの処理を分散して施すのが大きな特徴です。複数のマシンやサーバを稼働させて保存を行います。

分散データ処理のシステムが障害に強いのがポイントです。障害が起こった場合は、必要に応じてデータ処理に関わるタスクを別のサーバに割り当てられるからです。また、コスト削減においても高いメリットがあると考えられます。高い費用を投資してシステムを構築したり、高品質なメンテナンスを施さなくてもリスク回避ができるからです。低コストのフレームワークによって実現可能です。

3.リアルタイム処理:反映と同時に処理を行う

リアルタイム処理では、データ反映とデータ処理の両方を並行して行っていくのが特徴です。処理の工程や性質としては、トランザクション処理と似ています。反映・処理を同時に行えることからリアルタイム出力に優れており、処理したデータをすぐに活用する必要がある場面では大きく役立ちます。

なお、次で見ていくバッチ処理と比べると、スピード処理が求められる局面により向いているのがリアルタイム処理です。しかしながら、正確性においてはバッチ処理の方が精度が高いと言えるでしょう。

4.バッチ処理:あらかじめ登録した一連の処理を自動的に実行する

バッチ処理は、一定期間保管された状態のデータのまとまりを一括して処理するのが特徴です。よく用いられるシーンは、より膨大な数のデータをまとめて分析する必要がある場合です。そのため、処理にはある程度時間を要し、処理が遅いと感じることも少なくありません。

リアルタイム処理の項目でも触れてきたように、処理速度やリアルタイム性よりも、処理精度の高さやノイズ除去の正確性が求められる場合に採用されるのがバッチ処理です。

5.マルチプロセッシング:複数個のプログラムを並列に実行する

5つ目のマルチプロセッシングの場合、複数個のプログラムを並列に実行するのが大きな特徴です。ただ、分散処理と異なるのは、同システム内に異なるプロセッサが存在する点です。

主に、全体の処理速度向上や多重処理においてメリットがあります。昨今、多くのデータ処理システムではこのマルチプロセッシングが可能となっています。

データ処理を活用!ビッグデータの分析方法5選

現代のビジネス環境において欠かせないビッグデータの分析ですが、データ処理について知識を充実させるなら、データ分析の手法についても知っておきたいところです。主なデータ分析の種類としては、次の5つが挙げられます。

  1. クロス集計
  2. 回帰分析
  3. クラスター分析
  4. アソシエーション分析
  5. 決定木分析

それぞれの性質や向いているシーンなどを押さえたうえで、データ分析をビジネスにおける意思決定などに役立てていきましょう。

1.クロス集計

クロス集計は、属性によってデータをカテゴライズし、属性が持つ傾向や性質を把握する方法になります。マーケティング活動においてはよく用いられる手法となっています。例えば、顧客を年齢や地域によって分類すれば、どのようなニーズがあるのか把握しやすくなるのがポイントです。

分析の際には複雑な関数などが不要のため、比較的シンプルで多くの人にとって分析結果を活かしやすいのが利点と言えます。異なる属性によって傾向を比較し、さまざまな意思決定にもつなげていけます。

2.回帰分析

回帰分析では、異なるデータを用意したうえで、関係性を比べて分析するのが特徴です。これによって結果に対する要因を把握できます。

例えば利用者数が増えたサービスAがあったとして、その増加の要因やきっかけがわからない際に用いられるのが回帰分析です。広告効果が大きかったのか、それとも新商品がネット口コミによって話題を呼んでいるのかなど、結果の理由や要因を分析できます。

3.クラスター分析

クラスター分析では、ある集団の中から、特定の条件を持つ集団を抽出し、集団ごとにどのような特徴があるのかを見出す分析手法です。例えば、顧客の商品購買のデータやアンケート調査の結果から、似た傾向を持つ人たちをグループ化していきます。

これにより、ある仮説に基づいた情報の関連性を確認することが可能になります。このクラスター分析なら、見込み客が持つ特性やポジショニングを確かめられます。

4.アソシエーション分析

アソシエーション分析では、主に顧客データを集めることで、各データの相関性を分析する手法になります。一つのデータを分析するのみではわからない特性や、傾向を把握するのに向いているのが特徴です。

「オムツを買う人は同時にビールも購入する」、これは海外のスーパーによって行われた調査結果の一つで、アソシエーション分析の結果として代表的な例です。このような分析結果を参考にすることで、新たなビジネス戦略を見出すことができるのがポイントです。

5.決定木分析

決定木分析では、アンケート調査などによってクロス集計を繰り返し、関係性を洗い出すことで、要因を見つけるのに優れている分析手法になります。

この手順の中では樹木のように経路図が作成されるため、商品・サービスのターゲット層やペルソナを見出すのに良い判断材料になると考えられます。予測・判別・分類の3つを的確に実践できるのがポイントです。

データ処理をしっかりと行うことでビジネスは加速する

せっかく多くのデータを持っていても、適切なかたちでデータ処理を施さなければビジネスに活用することはできません。そのため必要に応じてデータ処理を行い、データ分析につなげていきましょう。なお、データ処理・分析は例えば次のようなことに役立ちます。

  • 現状のビジネス課題の洗い出し
  • 課題に対する原因や解決策の発見
  • 新しいビジネスチャンスの発見

「売上を上げたいが何から着手すれば良いかわからない」、「この時期に退会者が増えた理由がわからない」などの課題や疑問解決に、データ処理・分析を積極的に活用していきましょう。

まとめ

ビッグデータの活用がビジネス環境において重視される昨今では、データ処理やそのシステムの必要性も非常に高まっています。

そのため適切にデータ分析を行い、さまざまな意思決定に活かしていくためには、データ処理の目的やその手法についても積極的に理解を深めていきましょう。データ処理について知識を充実させることが、今後のビジネス効率を高める大きなポイントになります。

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