アナリティクス・ライライクルにおけるデータ準備 ─ ガバナンス、品質、準備

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この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはIvor G. Moanによって執筆されました。元記事はこちらです(英語)。

昨今では、欧州連合(EU)の「一般データ保護規則(General Data Protection Regulation: GDPR)」やその他の規制の結果として、データ管理に関する新たなガバナンス要件が出現しています。これらの要件はデータ準備プロセスに対し、いくつかの興味深い影響を及ぼしています。この投稿はデータ準備に関する投稿シリーズの第3弾であり、この分野に見られる最近の変化と、それらが業務にどのように影響を与えているかに注目します(シリーズ第1弾はこちら、第2弾はこちら)。また今回は、「アナリティクス・ライフサイクルにおけるデータ準備」工程を整備する取り組みに関して、いくつかの重要な教訓を引き出します。

データガバナンスは必須であり、「データ準備」工程もその対象である

これは非常に重要なポイントです。データ準備は、多くの企業や組織にとって目新しい領域かもしれません。特に、これを独立した領域として扱うアプローチに関しては、馴染みが薄いでしょう。しかしながら、データ準備のプロセスが組織のデータガバナンス・プロセスおよびルールに準拠しなければならない点が変わるわけではありません。これはデータ統合/データ管理ソリューションにも当てはまります。言い換えると、全てのデータ関連プロセスは、組織の総合的なデータガバナンス・プロセスに適合しなければなりません。

データ準備はなぜ重要なのでしょうか? 第一の理由は、アナリティクスの取り組みの大部分が、アナリティクス・ライフサイクル全体にわたって様々なユーザーグループ(例: IT部門、データサイエンティスト、ビジネスユーザー)の協働作業によって行われるからです。全てのユーザーが同じデータと同じ原則を用いて作業する必要があり、さもないと、分析モデルの作成結果は、最良の場合でも「あいまい」となり、最悪の場合は「全くの的外れ」となりかねません。

このコラボレーションは、データガバナンス原則に従わなければならず、また、この原則によって推進されなければなりません。これは言い換えると、データガバナンスは、このプロセス[=アナリティクス・ライフサイクル]の重要な構成要素であり、また、相互協力や協働作業の向上を実現するために活用されるべきである、ということです。データガバナンスは決して、「ありとあらゆる手を尽くして克服または迂回する必要のある障害物」と見なされるべきではありません。

ガバナンスは用語集の整備を促進し、透明性の向上を実現することができます。これは実際問題としては、「毎日データを用いて作業するわけではない非技術系のビジネスユーザーでも、自律的に取り組むことができ、セルフサービス操作でデータ品質を心配することなく必要な情報を取得できるようになる」ということを意味します。また、組織の側では「全てのユーザーが高品質なデータを取得していること」、そして「データが法的または倫理的な要件に則して適切に利用されていること」を確信できるようになります。

データ準備は継続的なプロセスである

データ探索では、対話操作型かつセルフサービス型のビジュアライゼーションツール群を活用します。これらのツールは、統計知識を持たないビジネスユーザーから、アナリティクスに通じたデータサイエンティストまで、幅広いユーザーに対応している必要があります。また、これらのユーザーが関係性/トレンド/パターンを洗い出し、データに関する理解を深めることを可能にしなければなりません。言い換えると、このステップ(=探索)では、プロジェクト初期の「疑問提起」段階で形成された疑問やアプローチを洗練させた上で、そのビジネス課題を解決する方法についてアイディアの開発とテストを行います。ただし、より照準を絞ったモデルを作成するために変数の追加/削除/結合が必要になる可能性もあり、その場合は当然、「データ準備」を再び実行することになります。

セルフサービスとデータ準備

したがって、現代のデータ準備ツールは、セルフサービスを加速できるようにデータガバナンス機能と緊密に連携しなければなりません。セルフサービス・アナリティクスが機能するのは、セルフサービス型のデータ準備環境と一緒に運用される場合のみです。残念なことですが、「セルフサービス・アナリティクスへのアクセスを与えられても高品質なデータを利用できない状況に置かれたビジネスユーザーは、利用できるソースが何であれ、そこから単純に品質を検討することなく、自身が必要とするデータを引き出すだけであり、その場合でも結果は良好だろうと思い込んで疑わない」というのは真実です。また、アナリティクス・ライフサイクルが真に機能するのは、あらゆる場所にセルフサービスを整備した場合のみです。

したがって、「アナリティクス・ライフサイクルにおけるデータ準備」については、2つの重要なメッセージがあります。

恐らく最も重要なのは、アナリティクス・ライフサイクルは統合型のプロセスである、と理解することです。このプロセス内で活動するユーザーグループは多岐にわたり、このライフサイクルの様々な段階で運用されるツールも多種多様です。そのため、「調和のとれたコラボレーション」と「各段階間の遷移の容易さ」が極めて重要なのです。

私は、アナリティクスとデータ準備 ── ここでの「データ準備」とはデータ品質、データ統合、データガバナンスを確保するプロセスを意味します ── の両方をカバーする統合アナリティクス・プラットフォームこそがアナリティクス・ライフサイクル全体を促進する、と考えます。これは非常に重要なポイントです。アナリティクス・プロセスを加速したいとお考えのお客様の場合は特に、統合プラットフォームが優れた効果を発揮します。

第二の重要ポイントは、データガバナンスが担う中心的役割です。私の経験によると、ガバナンスは、アナリティクス・ライフサイクル内でセルフサービスを実現するために不可欠なサポート機能です。ユーザーが自立して行動し、例えば用語集を利用して、あるいはメタデータ管理機能を通じて、利用したいデータや適切なコンテキストに即したデータについて自身が必要とする知識を入手できる、ということは極めて重要です。したがって、ガバナンスはアナリティクス・ライフサイクルの必要不可欠な構成要素である、と言えるのです。

詳しい情報については、「アナリティクス・ライフサイクルにおけるデータ準備」について論じているWebセミナー(英語)をご覧ください(視聴にはユーザー登録が必要です)。

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