自動データ取得の極意：最終洞察とベストプラクティス
著者：Ken Gifford
アイスクリームが大好きな人をバスキン・ロビンスに連れて行ったことはありますか？私の妻を連れて行くと、彼女は大体どのフレーバーが食べたいか心に決めています。しかし、膨大な選択肢を目の前にすると、なかなか決められません。これはまさに現代の「情報過多」の状況です。求めている情報のイメージはあるのに、提示される膨大なデータに感覚が飽和してしまう。消火ホースから水を飲むようなものです。
インターネット技術ライターのクレイ・シャーキー氏はこう述べています：
「情報過多ではない。フィルタの失敗だ。」
Wikipediaはこう説明します：「認知科学者やグラフィックデザイナーの中には、思考に利用可能な形での生の情報との区別を強調する者もいる。この観点では、情報過多は『整理不足』と見なせる。問題は情報量ではなく、生のままや偏った形で提示される情報をいかにうまく活用できるかだ。」
私自身は、データと情報の区別を重視します。データは単なる最もシンプルな形の生データ。一方、情報は行動可能な形に蒸留されたデータです。
産業現場では、これは通常トレンドとして表現されます。トレンドデータとは、データポイントを時系列で連続的に描いた線です。多くの人が、イーゼルの前でプレゼンする人の後ろに、上昇または下降する赤い線が引かれた図を見たことがあるでしょう。これがトレンドラインのシンプルな表現です。
しかし時系列データを分析する際、トレンドチャートは急激な変化の検知とその発生タイミングの特定に非常に有用です。これにより、データ分析が必要なユーザーは、詳細分析のための時間範囲を素早く絞り込めます。そのため、トレンドは産業データ収集ツールキットの主要ビューとなっています。
では、どのデータを収集すべきか？これは非常に難しい質問です。新しいデータ収集プロジェクトでお客様に「どのデータを収集したいか？」と尋ねると、決まって「すべて」という答えが返ってきます。これにはいくつかの課題があります。通常、エンドユーザーがプロセスの運転状態を判断するのに最も有用なデータを把握していないことを示唆します。しかし、無効化する前に、プロセスに影響を与える通常見えない要因が多数存在することも考慮すべきです。「すべて」を収集すれば、何か異常が発生した際に何が起きているか理解する機会が得られます。ただし、ユーザーが必要に応じてデータをソート・表示し、適切な意思決定ができるよう、優れた「フィルタ」が必要です。
「ディープデータダイブ」アプローチを決める前に、コストも考慮すべきです。数千ソースから収集するシステムを計画するなら、大規模システムとなりコスト増大します。一つのアプローチは、「高価値」データポイントを収集するのに十分な規模でシステムを構築し、さらに100データソース分の余裕を持たせることです。これらの余裕分（「タグ」と呼ばれる）は、新仕様の試行時や特定設備の再発問題調査時に様々なポイント収集へ転用可能です。これによりプロジェクト全体コストを抑えつつ、必要時にディープ分析が可能になります。
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