データ分析の基礎知識――全ては分析用データ管理から始まる

　ビジネスの成功には優れた分析モデルが欠かせない。「そこそこ優れたモデル」なのか、「抜群に優れたモデル」なのかで、得られる結果には大きな差が生まれる。高いレベルの分析モデルを構築するには“汚染されていないデータ”を迅速に準備できる体制を整える必要がある。

　“汚染されているデータ”とは、ある予測を行う際に何の影響も及ぼさない、あるいは間違った結果を招く可能性のある要素のことを指す。データサイエンティストの多くは、こうした要素を取り除いたデータの準備に多くの時間を割いている現状がある。データウェアハウスに保存されているデータを分析用データとして整備するのに多くの手間が掛かると、分析スピードは大幅に鈍り、戦略策定に悪影響を及ぼしかねない。

　本ホワイトペーパーは、分析におけるデータ管理のための5つのベストプラクティスとデータ管理テクノロジーについて解説している。データ整備に必要な浄化、強化、共有、簡素化、整形といった作業を迅速化するためには、どう取り組んでいけばよいのだろうか。詳しく見ていこう。