データブレンディング

複数の異なるデータソースのデータを、共通の項目をキーにして分析の場で組み合わせる手法。DWHに統合されていない外部データやスプレッドシートなどを、BIツール上でそれぞれ集計してから結び付けて分析できる。恒久的な統合ではなく、分析のたびに組み合わせる点がデータ統合と異なる。

異なるデータソースのデータを、分析の場面で共通の項目をキーにして組み合わせ、1つのデータとして扱う手法。データウェアハウスへの統合を待たずに、BIツール上で自社の売上データと外部の気象データを掛け合わせるといった分析を手早く行える。

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。

分析に使える状態にするため、データを収集・クレンジング・変換・結合する準備作業。分析工程全体の中で大きな割合を占めるとされる。

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。

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。