データ処理とは何か

データ処理なしでは、企業は競争力を磨き、重要なビジネス洞察を提供できる、まさにそのデータへのアクセスを制限してしまいます。 そのため、すべての企業にとって、すべてのデータを処理する必要性とその方法を理解することが非常に重要です。

データ処理とは何ですか？

データ処理は、データが収集されて使用可能な情報に変換されるときに発生します。 通常、データサイエンティストまたはデータサイエンティストのチームによって実行され、データ処理は、最終製品またはデータ出力に悪影響を与えないように正しく行われることが重要である。

データ処理の6段階

データ収集

データの収集は、データ処理の最初の段階です。 データは、データレイクやデータウェアハウスなど、利用可能なソースから引き出されます。 収集したデータ（および後に情報として使用するデータ）が可能な限り高品質であるように、利用可能なデータソースが信頼でき、よく構築されていることが重要です。 データ準備とは、しばしば「前処理」とも呼ばれ、生データをクリーンアップし、次の段階のデータ処理のために整理する段階です。 データ準備の段階では、生データに誤りがないかを入念にチェックする。 この段階の目的は、不良データ (冗長、不完全、または不正なデータ) を排除し、最高のビジネス インテリジェンスのための高品質データの作成を開始することです。

データ入力

次に、クリーン データは目的地 (Salesforce などの CRM または Redshift などのデータウェアハウス) に入力し、それが理解できる言語に変換されます。 データ入力は、生のデータが使用可能な情報の形を取り始める最初の段階です。

処理

この段階では、前の段階でコンピューターに入力されたデータを実際に解釈するために処理されます。 処理は機械学習アルゴリズムを使って行われるが、処理されるデータのソース（データレイク、ソーシャルネットワーク、接続デバイスなど）やその使用目的（広告パターンの調査、接続デバイスからの医療診断、顧客ニーズの判断など）によって、処理自体は若干異なる場合がある。

データの出力/解釈

出力/解釈の段階とは、データが最終的に非データ科学者に使用可能になる段階である。 翻訳され、読みやすくなり、多くの場合、グラフ、ビデオ、画像、プレーンテキストなどの形式になっている）。 企業や機関のメンバーは、自分のデータ分析プロジェクトのためにデータのセルフサービスを開始することができる。 すべてのデータが処理された後、将来の使用のために保存される。 一部の情報はすぐに使用されるかもしれませんが、多くの情報は後で目的を果たすことになります。 さらに、データを適切に保存することは、GDPRのようなデータ保護法を遵守するために必要なことです。 データが適切に保存されていれば、必要なときに組織のメンバーが迅速かつ容易にアクセスできます。

データ処理の未来

データ処理の未来は、クラウドにあります。 クラウド技術は、現在の電子データ処理方法の利便性を土台に、そのスピードと効果を加速させる。 より速く、より質の高いデータは、各組織が活用できるデータが増え、より価値のある洞察を引き出せることを意味します。

ビッグ データがクラウドに移行するにつれて、企業は大きなメリットを実感しています。 ビッグデータのクラウド技術により、企業はすべてのプラットフォームを、適応しやすい1つのシステムにまとめることができます。 ソフトウェアが変更されたり更新されたりすると (ビッグ データの世界ではよくあることですが)、クラウド テクノロジーは新しいものと古いものをシームレスに統合します。 実際、小規模の企業でも大きな利益を得ることができます。 クラウド・プラットフォームは安価であり、企業の成長に合わせて柔軟に機能を拡張することができます。 7796>

データ処理から分析まで

ビッグ データは、私たち全員のビジネスのやり方を変えつつあります。 今日、俊敏性と競争力を維持できるかどうかは、明確で効果的なデータ処理戦略を持つかどうかにかかっています。 データ処理の6つのステップは変わりませんが、クラウドによって、これまでで最も高度でコスト効率の高い、高速なデータ処理方法を実現する技術が大きく進歩しました。

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