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データ分析・解析

データ分析基盤の基礎知識を解説|重要性や構築時のポイントとは?

データ分析基盤は、組織が抱える膨大なデータをビジネスに活かす為に必要不可欠な技術的基盤です。データ分析基盤をより効果的に利活用するためにも、基礎知識や構造を理解し、自分が所属する組織では実際に何をするべきなのか具体的なイメージをしてから利用するのが望ましいと言えるでしょう。
そこで本記事では、データ分析基盤の利用を検討している方向けに、データ分析を利活用していく仕組みの基盤である「データ分析基盤」の基礎知識、重要性や構築時のポイントについて解説していきます。

データ分析基盤の概要

データ分析基盤とは、膨大なデータを蓄積→加工→分析する工程を、一貫して出来るようにする技術的な基盤のことをあらわしています。データ分析基盤は、多種多様なデータを統合した上で分析、活用するためのソリューションでもあります。
主に「大量のデータを分析したい」、「複数の担当者で分担して分析したい」という場面にて、より効率よく分析するためにデータ分析基盤の構築を必要としています。データ分析基盤をあらかじめ構築しておくことで、スピーディーに結果を出せるようになります。

データ分析基盤の4つの機能

データ分析基盤には、収集、貯蔵、貯めたデータを分析するために整形や加工をする、貯蓄や分析など4つの機能が備わっています。データ分析基盤の機能について、それぞれ具体的に解説していきます。

データ収集

データ分析基盤の要素のひとつに、データ分析に用いる素材として様々な情報源からデータを収集する必要があります。そもそも素材となるデータがなければデータ分析は出来ないため、データ収集は分析にとって必要不可欠と言えるでしょう。主なデータ収集例には、販売管理システムからデータを取り出す、Webサイトに関する情報のうちアクセスログを取り出す方法があります。

データ貯蔵

データ分析基盤には、集めてきた大量のデータを大容量の保管庫に蓄積するデータレイク(Data Lake)が必要となります。データレイクは、業務システムやデータベースといったデータソースから収集したデータを保管する役割を担います。データレイクには、加工を加えていない生データ(ローデータ)の状態でデータを保管します。

データの整形・加工

データ分析の際には、データレイクに蓄積された莫大のデータのうち、目的や扱うデータの内容に応じ、分析に使用するデータのみを取り出し最適な形へ整形、加工する必要があります。整形、加工には、非構造化データの構造化データへの変換、データ形式の変換、データクレンジングといった様々な手法があります。幅広いデータソースから収集した多種多様なデータを用いて分析を行う場合には、既に加工済みのデータを集めておいた方がスムーズな分析を進めることができます。

データの貯蓄・分析

データレイクから分析用に移した素材データを、使う人の用途・目的に応じて、集計、統合するなどの加工を施したものを「データマート」と呼びます。データマートには、既に加工済みのデータのみ保管されています。
ただし、データマートはあくまで数値の羅列に過ぎず、意思決定する材料としては使いにくい状態です。そこで、「BIツール」「統計ツール」などを用いてグラフやチャートなどを作成し、データを誰が見ても理解出来るようにするために可視化・分析する必要があります。

データ分析基盤の重要性

データ分析基盤の構築をすることにより、一貫したデータ分析を行うことができるようになり、さらにデータを一元管理、データ品質を担保できるようになります。
これらのことが実現し、データを効果的にビジネスで活用することが出来るようになります。データ分析基盤が重要である理由は、主に一貫したデータ分析、一元管理による高品質の担保の2つが挙げられます。データ分析基盤が重要である2つの理由について、それぞれ具体的に紹介していきます。

データ活用をスムーズに進められる

データ分析基盤は、データを集めるところから分析するまで一貫して行うことができます。データを「集める」「貯める」「分析用に加工する」「可視化して分析する」の4ステップを一つの環境下で連携させて実行するため、一定の作業を自動化し素早くデータ分析することが可能です。そのため、複雑な集計を何度も行う、データ抽出の条件が複雑で工数がかかるなどの事態を避けることができます。

一元管理はデータの高品質化につながる

データ分析基盤では、データを一元管理しデータの質を向上させる取り組みが可能となります。データ分析基盤上でデータを一元管理することで、データの項目を修正する処理を自動化し表記を統一する、データ分析基盤下に置くことでデータの漏れをなくすことができるようになり、データの高品質化に繋がります。

データ分析基盤の構築手順

データ分析基盤を構築し実際に活用するまでの流れには、以下の通りステップを踏んでいく必要があります。

  • 推進のためのプランニング
  • 利用用途の決定
  • データ分析基盤の設計
  • データ分析基盤の構築
  • 運用

データ分析基盤とは様々なツールの集合体であるため、初期は構築にあたっての体制作りが必要となります。まずは、自社組織の目的と要望に合わせた上で、データ分析基盤構築のために自社組織でプランニングをしていきましょう。組織にてプロジェクト体制が確立されたら、次はデータ分析基盤の要件定義を行いデータ分析基盤の利用用途を決定します。
利用用途を決める際には「表記揺れを直す処理は、同じ作業だが人がやると時間がかかるのでデータ分析基盤の環境下で自動化したい」など、社内でデータ活用に困っているユースケースを参考にして決定するのがオススメです。
データ分析基盤の利用用途が決まったら、次は技術的な設計を行い、さらに実際に構築していきます。データ分析基盤の設計、構築を終えたら、最後に運用を行います。データ分析基盤の成果を出していくためにも、構築したら終わりではなく定期的な見直し、効果測定、モニタリングなどを行い運用していく必要があります。

データ分析基盤構築の際に押さえておきたい5つのポイント

データ分析基盤を効率よく利活用するためにも、事前に抑えておきたいポイントを把握しておきましょう。データ分析基盤を実際に構築する際に、とくに陥りがちな問題を回避するためのポイントについて5つ紹介します。

事前にデータ自体を精査する

データ分析基盤を構築するには、データが目的に合っていないなど、そのものに価値がなければどんなに分析や加工をしても意味がありません。データ分析基盤を構築する前には、目的に即したデータが用意できているかどうかを必ずチェックしておきましょう。
データによってはセキュリティポリシーによって一部のデータしか取り出せない、あるいは活用先が限定される可能性もあるため、事前にデータ内容を良く確認しておきましょう。

一貫性のあるシステムを構築する

データ分析基盤の構築をする段階で設計の最適化に失敗し、思わぬコストが発生してしまうなんてことも。さらに、ソリューション間でのデータ連携の不具合によるサイロ化などの問題も懸念されます。これらのリスクを低減させるには、データエンジニア、ビジネスユーザーといったさまざまな役割の人が一気通貫で利用できるようなソリューションを構築する必要があります。

拡張性を確保する

近年では、スマートデバイスやIoTの普及によって、データ流通量が急増しています。総務省「令和元年版 情報通信白書」 によると、2022年の世界のデータ流通量は2017年時点と比べて3倍以上に達すると予測されています。今後のデータ量増大を見越して、ホストやリソースの追加が容易で、なおかつ拡張性の高いデータ分析基盤を構築する必要があります。

非構造化データに対応できるようにする

IoT、スマートデバイスの進歩により、膨大な量の非構造化データが流通している状況を踏まえると、非構造化データにも対応したデータ分析基盤を選ぶことが重要となります。最近では、AIを活用することによって非構造化データの分析を効率化しているデータ分析基盤の構築例も出てきています。

属人化を防止する

データ分析基盤の構築・運用には、高い専門性が欠かせません。そのたて、専門スキルを持った一部のデータエンジニアだけが利用するといった形で属人化してしまいがちです。属人化した状態のままだと、担当者の退職や異動にともなう引き継ぎがうまくいかず、データ分析の継続が困難になる可能性が高くなります。
データ分析基盤選びでは、属人化を防止できるかどうかが重要な選定ポイントになると言えます。たとえば、分析用途に合わせたデータを管理画面上で簡単に抽出できるようなデータ分析基盤を構築すれば、より幅広いメンバーが分析を担えるようになり、属人化の防止に役立ちます。

「UMWELT」で自社に最適なデータ分析基盤を構築しよう

変化の激しい近年では、ビッグデータを市場環境の分析、顧客ニーズの把握などに活かしていくことが重要とされています。そこで、膨大なデータを一貫して活用、管理できるデータ分析基盤を利用することで、効率よくスピーディーな分析が実現します。ただし、データ分析基盤の構築を自社で行うには専門スキルを持つ人材が必要となります。また、外部の業者に構築を依頼すると費用がかかってしまいます。
コストカット、なおかつデータ分析基盤を簡単に構築するのにオススメなのがAIを用いてデータ基盤構築を行えるサービス「UMWELT」 です。UMWELTは、あらかじめ常時100種類ものアルゴリズムが搭載されているため、それらを自由に組み合わせることで 「どんなデータでも」「簡単に」「高度な」アルゴリズムを構築することが可能です。 まるでレゴブロックのように機能を組み合わせるだけでデータ分析構築をAIによって作成できるため、難しい知識は不要です。
セットアップされたアルゴリズムを組み合わせることで業界最低水準のコンパクトな費用で利用することができ、既存システムには手を加えないため、煩わしい社内調整のコストも最小限です。さらに導入後はコンサルのサポートもあるため、データ分析基盤やプログラミングの知識がない方でも安心して利用できます。企業ごとに異なるデータフォーマットをUMWELTが「標準化」することで あなたの会社だけの活用方法を作り出すことができます。

まとめ

データ分析基盤は、データをデータを集めるところから分析するまで一貫して行うため、効率よく活用できるようになります。さらに、一元管理しデータの質を向上させる取り組みが可能となるため、効構築することで質の良いデータを提供出来るようになります。
ただし、データの内容や用途によって各データレイヤーの内部やデータ処理は大きく異なるため、データ分析構築には基本的な考え方、利用方法を抑えた上で状況に合わせた判断が求められます。また、データ分析構築を業者に依頼するとコストがかかるのも悩ましいところ。そこでオススメなのが業界最低水準の費用で利用でき、誰でも簡単にデータ分析基盤構築できるUMWELT です。
UMWELTであれば低コストでデータ分析基盤の構築、運用ができるようになるため、継続もしやすくなります。データ分析を継続することによって、モニタリング、定期的な見直しを行いながら活用できるため、より高い効果が期待できるようになります。UMWELTのAIサービスを利活用してデータ分析基盤を構築し、ビジネスに活かしていきましょう。

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