データ準備の自動化により、洞察までの時間がどのように短縮されますか？

生成および消費されるデータの量は膨大です。テクノロジーの進歩により、私たちが扱うデータの量は今後数年間だけ増加し続けることが確実になります、とIoTおよびビッグデータサイエンスのスペシャリストであるYashMehtaは言います。

この10年の終わりに近づくと、データの総量は最大572ゼタバイトに達します。これは、現在存在するデータの量のほぼ10倍です。最終的に、データの管理と整理は組織にとって非常に複雑なタスクになり、収集されたデータから貴重な情報を収集するプロセスには膨大な時間がかかります。

リアルタイムの洞察を得て、他の競合他社から市場をリードし続けることと、その結果として同時により速く作業するというプレッシャーは、今日の組織が直面している主要な課題の1つです。すべてを手動で行うことは不可能ではありませんが、すべてのタスクを手動で行うには多くの課題があります。したがって、自動化は、組織が貴重な情報を取得し、データ変換プロセスを合理化するための唯一の方法になりました。データファブリックのトレンドレポートによると、データ自動化の市場規模は2026年に42億ドル（35.6億ユーロ）に達することがわかっています。

戦略的データ自動化

ビジネスプロセスの自動化は人的資源をテクノロジーに置き換えることを意味するという自動化の概念に出くわすと、人々の間でよくある誤解があります。自動化はワークスペース内の人間に取って代わるものではなく、タスクをシームレスかつ効率的に実行するのに役立つことを理解することが重要です。複雑なデータセットを分析するのに人間の脳ほど効率的なテクノロジーは文字通りありません。

反復的で単調なビジネスオペレーションのほとんどは自動化できますが、手動でコーディングされたコード内にビジネスロジックとルールの実装を適用する必要があります。ビジネスのための正しい決定を解釈して行うには、人間の知性が必要であり、それは常にそうなります。データのクリーンアップや準備などのタスクを自動化すると、さまざまな複雑なデータ分析を実行するための多くの時間が提供されます。

開発者の専門知識にもかかわらず、自動化の必要性が高まると、増大するデータ量に対応し、データから適切な洞察を収集することが不可能になります。必要なロジックを自動化に実装するための手動コーディングは、非常に限られた時間で大量のデータを処理する必要がある場合、非常に困難になります。データ準備とビジネス自動化の新しい方法を発見することは、洞察までの時間を短縮するのに役立ちます。

現在、市場には、信頼できる最新の時間ベースの洞察を提供するさまざまなデータ準備ツールがあります。これらのツールはデータを暗号化し、より安全で安全なものにします。たとえば、 K2View のデータ準備ツールは、顧客の注文や詳細など、ビジネスエンティティのすべての属性をキャプチャします。さらに、事業体によるデータの収集、処理、およびパイプライン化により、データの整合性が確保されると同時に、必要なデータへの迅速、簡単、かつ一貫したアクセスが提供されます。 Alteryx のような他のさまざまなツールがあります 、ケンブリッジセマンティクス および Datameer 。

データ変換プロセスを自動化する必要性

反復的で単調なタスクを自動化し、組織がデータ処理と分析の他の側面に取り組む時間を増やすことに加えて、自動化には次のようなさまざまな利点があります。

データレコードの維持– データ変換方法を自動化することで、企業は新しいデータセットを効果的に整理できます。これにより、データセット全体を維持し、必要なときにいつでも利用できるようになります。

主な優先事項に焦点を当てる– ビジネスインテリジェンス（BI）チームの役割は、タイムリーで重要な洞察を提供するだけではありません。彼らは、ビジネスにとって非常に重要な革新的なイニシアチブに取り組む必要があります。前述のように、自動化タスクは、ビジネスの重要な側面に取り組むのに十分な時間を提供します。

より良い意思決定– 自動化により、より完全で正確な情報にすばやくアクセスできます。これは、管理チームが戦略的かつ迅速なビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

費用対効果の高いビジネスプロセス– 時間はどんなビジネスにとっても重要な要素です。データ変換プロセスやその他のデータ関連タスクを自動化することで、より良い結果を提供しながら、コストを削減し、リソースをより効率的に消費するための道が開かれます。

ワークフローを自動化する方法

組み込みのスケジューラとサードパーティのスケジューラの使用

ELT製品には、スケジューラーが組み込まれています。これにより、製品を起動するためにサードパーティのアプリケーションや他のプラットフォームに依存する必要がなくなります。 ELTツールを使用すると、タスクを一元管理できるため、タスクの保守と管理が容易になります。 ELTツールを使用するもう1つの利点は、依存関係の管理です。ここでは、親ジョブを使用して子ジョブをトリガーできます。依存関係の管理は、タスクの分類に役立ち、管理を容易にします。多くのプラットフォームでは、APIの実行が許可されています。 API呼び出しは、オペレーティングシステムの組み込みスケジューラを使用して適切な方法でスケジュールできます。

多くのサードパーティツールがELTタスクを実行できます。これらのELTツールを使用すると、開発環境内のレガシーシステムと統合する機能が提供されます。ただし、サードパーティのELTツールを使用するには、製品の実装に使用されるサービスとリソースに追加のコストを支払う必要があります。

クラウドサービスプロバイダーサービス

企業は急速にクラウドテクノロジーに移行しています。企業の94％がすでにクラウドの採用にシフトしていることがわかっています。 CSPは、データの保存と管理の他に、自動化を支援する他の多くのサービスを提供します。メッセージングサービスを使用してタスクをトリガーするなど。

メッセージングをサポートするカスタムタスクまたは本番タスクは、ジョブキュー内の着信メッセージをリッスンし、メッセージの内容に基づいてジョブを開始できます。製品の機能と機能にもかかわらず、一般的な動作の概念は同じままです。 AWS SQS、 Microsoft Azure Queue Storageは、そのようなメッセージングサービスの例の一部です。

上記のメッセージングサービスとは別に、CSPは自動化に役立つサーバーレス機能も提供できます。サーバーレス機能を使用して、ジョブを自動的にトリガーできます。サーバーレス機能を使用する利点は、機能が使用されているときに会社がサービスの料金を支払うだけでよいことです。 AWSLambda関数と Google Cloud 関数はサーバーレスクラウドサービスの例です。

人工知能と機械学習の助けを借りて、自動化ははるかに簡単かつ効率的になります。これにより、組織はデータを準備し、テクノロジーの進化に合わせてより多くの洞察を効果的に得ることができます。しかし、これらのテクノロジーを採用するには、組織はこれらのテクノロジーの採用に伴う変化を受け入れ、受け入れるというオープンマインドを持っている必要があります。

著者は、IoTおよびビッグデータサイエンスのスペシャリストであるYashMehtaです。