データプレパレーション

収集したデータを分析や機械学習に使える状態に整える作業の総称と、それを支援するツール。欠損値や表記ゆれの処理、型の変換、結合、集約、派生項目の作成などを行う。専用のツールでは、プログラムを書かずに画面の操作で処理の手順を組み立て、繰り返し実行できる。

収集したデータを分析や機械学習に使える状態に整える作業の総称。データの探索、クレンジング、形式の変換、結合、集計、特徴量の作成などを含み、専用のツールを使って業務部門の利用者自身が行うこともある。分析作業の多くの時間を占めるとされる。

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。

異なるデータソースのデータを、分析ツール上で一時的に結合して扱う手法。データ基盤側を作り替えずに、目的に応じた分析を素早く試せる。

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。

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。