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ビッグデータ時代のデータ分析で、成功・失敗をわけるものは何か。

データの下準備を容易にするデータパイプラインのススメ

急速なデジタル化が進み、競合他社との競争が激化する現代では、いかにビッグデータを利活用するかがビジネス成功の成否を握る。これまでの既存データをはじめ、SNSやセンサーデータなど多種多様なデータの集約が可能となったいま、データ分析の結果を新ビジネスの創生や業務の改善にいかしていくことが企業競争力の根源となる。

ところが、いざデータ分析を始めてみたものの、うまくいかなかったという声を多く耳にする。一体、何が原因なのか。どうすれば、データ分析は成功するのだろうか。

その答えが、データパイプラインという構想である。

この記事では、データ分析がうまくいかない原因と、それを解消しデータ分析を有用なものにするデータパイプラインについて解説していく。「データ分析 成功事例」という検索ワードではたどり着かなかった「データ分析を成功へと導くヒント」が見つかるはずである。

データパイプラインを構築するには?

データパイプラインは、優れたデータ分析を可能とする理想的な構想である。しかし、見よう見まねで構築しても決して成功はしない。次の3つの条件を満たしたデータパイプラインを構築することが、データ分析の成功へとつながる。

  1. ビジネスのニーズに応じて進化できるような、柔軟性が高いものであること
  2. データエンジニアリング、データ準備、分析の3工程が人やプロセス、ツールなどの仕組みによって分断されずに、密に連係していること
  3. 「反復」が同じことの繰り返しではなく、新たなニーズに対応しながら拡張・進化を繰り返せること

「8項目の必須チェックリスト」は、データパイプラインの本格的な構築にあたって、データ接続やデータ準備、そのほかデータパイプラインの効率的な管理などに関する注意点や、考慮すべき点を詳細にまとめた情報となっている。

データパイプライン管理に欠かせない 8項目の必須チェックリスト

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