1次データ

調査や分析の目的に合わせて、自らアンケート、インタビュー、実験、観察などで新たに収集したデータ。目的に合った情報を得られるが、収集に時間と費用がかかる。

自らの目的のために直接収集したデータ。目的に合った設計ができる反面、収集の手間と費用がかかる。他者が集めた既存データは2次データと呼ばれる。

分析の目的のために、アンケート、インタビュー、実験、観測などで自ら新たに収集したデータ。目的に合った項目と精度で得られるが、収集に時間と費用がかかる。官公庁の統計や他社の調査結果など、他者が別の目的で集めた既存のデータである2次データと対比される。

行と列の形式で整理され、項目の意味と型が定まっているデータ。表計算やリレーショナルデータベースで扱え、集計や検索が容易である。

文書、画像、音声、動画のように、あらかじめ定まった構造を持たないデータ。そのままでは集計できず、分析にはメタデータの付与や特徴抽出が必要になる。

誰でも自由に利用・再配布できる形で公開されたデータ。国や自治体の統計などが該当し、自組織のデータと組み合わせて分析の幅を広げられる。

大量のデータから有用な知見や価値を引き出すための学際的な分野。統計学、機械学習、データマイニングなどの手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定を支援する。

蓄積したデータを集計・可視化し、業務上の意思決定を支援するツール。専門家でなくてもダッシュボードやグラフを操作して分析できる点が特徴。

情報システム部門に依頼せず、業務部門の担当者が自らデータを取得して分析する形態。迅速な意思決定につながる一方、データの解釈違いを防ぐルールが必要になる。