データラングリングとは?

データラングリングとは?

データラングリングは、簡単にデータにアクセスして分析できるように、乱雑で複雑なデータセットを整理して統合するプロセスのことを指します。

データとデータソースの量が急速に増加しているため、大量かつ利用可能なデータをまず整理することが今日ますます重要になっており、このプロセスは通常ひとつの生データから別の形式に手動で変換とマッピングをして、データをより便利に利用、整理することを含みます。

データプリパレーション

Altair、Gartner Peer Insightsにおいてデータプレパレーションツール部門のCustomers' Choiceに選出

データプレパレーションツールに関するGartner Peer Insightsのユーザーレビューを統合したレポート「Voice of the Customer」では、総合評価の他、ベンダー比較、企業規模・業種・展開地域別比較がまとめられています。

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データラングリングの目標

  • 異なる複数ソースからのデータを利用して、データ内の「より深い理解、知見」を発見する
  • タイムリーに正確で実用的なデータを関連部署に提供する
  • 手に負えない膨大なデータを利用する前に、収集し整理して無駄な時間を削減する
  • データサイエンティストとアナリストが、ラングリングではなく、データの分析に集中できる環境を整える
  • 組織のリーダーのより良い意思決定を推進する

データラングリングの重要なステップ

データ収集: ソース内のデータを特定してアクセス

データ結合: 編集したデータを組み合わせて、使用および分析

データクレンジング: データを使用できる形式に再フォーマットし、不良データを修正 / 削除

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