分析用にデータをフォーマットするための 5 つの最適なデータ ラングリング ツール

このインターネット時代にはテラバイト、ペタバイト規模のデータが存在し、そのデータは急激に増加しています。しかし、このデータをどのように利用して、サービスの可用性を向上させるために役立つ情報に変換するのでしょうか?

企業が知識発見モデルに必要とするのは、有効かつ新規で理解しやすいデータのすべてです。

このため、企業はさまざまな方法で分析を適用して、質の高いデータを明らかにしています。

しかし、すべてはどこから始まるのでしょうか?答えはデータのラングリングです。

始めましょう！

データラングリングとは何ですか?

データ ラングリングは、生データをクリーニング、構造化し、データ分析プロセスを簡素化する形式に変換する行為です。データ ラングリングでは、多くの場合、データ パイプライン プロセスの準備ができていない乱雑で複雑なデータ セットの操作が必要になります。データ ラングリングは、生データを洗練された状態に移行するか、洗練されたデータを最適化された状態および運用準備が整ったレベルに移行します。

データ ラングリングにおける既知のタスクには、次のようなものがあります。

• 分析のために複数のデータセットを 1 つの大きなデータセットに結合します。
• データの欠落/ギャップを検査します。
• データセット内の外れ値または異常を削除します。
• 入力の標準化。

データ ラングリング プロセスに関与する大規模なデータ ストアは通常、手動での調整を超えており、より正確で高品質なデータを生成するには自動化されたデータ準備方法が必要です。

データラングリングの目標

より大きな目標として分析用のデータを準備することに加えて、次のような目標もあります。

• 乱雑なデータから有効で斬新なデータを作成し、ビジネスの意思決定を促進します。
• 生データをビッグデータ システムが取り込める形式に標準化します。
• 整然としたデータを提示することで、データ アナリストがデータ モデルを作成する際に費やす時間を削減します。
• データ ウェアハウスで使用または保存されるあらゆるデータセットの一貫性、完全性、使いやすさ、セキュリティを作成します。

データ ラングリングへの一般的なアプローチ

発見する

データ エンジニアは、データ準備タスクを開始する前に、データの保存方法、サイズ、保持されるレコード、エンコード形式、およびデータセットを記述するその他の属性を理解する必要があります。

構造化

このプロセスには、すぐに使用できる形式にデータを整理することが含まれます。生のデータセットでは、分析を簡素化するために、列の表示方法、行数の構造化、およびその他のデータ属性の調整が必要になる場合があります。

クリーニング

構造化データセットでは、固有のエラーや、内部のデータを歪める可能性のあるものをすべて取り除く必要があります。したがって、クリーニングには、類似したデータを持つ複数のセル エントリの削除、空のセルと外れ値データの削除、入力の標準化、わかりにくい属性の名前の変更などが含まれます。

豊かにする

データが構造化とクリーニングの段階を通過したら、データの有用性を評価し、必要なデータ品質を得るために不足している他のデータセットの値でデータを補強する必要があります。

検証中

検証プロセスには、データの品質、一貫性、使いやすさ、セキュリティを明らかにする反復的なプログラミングの側面が伴います。検証フェーズでは、すべての変換タスクが確実に達成され、データセットに分析とモデリングのフェーズの準備ができているというフラグが付けられます。

プレゼンテーション

すべての段階を通過すると、ラングリングされたデータセットが分析のために組織内で提示/共有されます。準備手順のドキュメントと、ラングリング プロセスに沿って生成されたメタデータもこの段階で共有されます。

テイルンド

Talend は 、信頼性が高く健全なデータを提供するために 3 つのデータ ファブリックで包まれた統合データ管理プラットフォームです。 Talend は、データ統合、アプリケーションと統合、データの整合性とガバナンスを紹介します。 Talendでのデータラングリングは、ブラウザベースのポイントアンドクリックツールを介して行われ、バッチ、バルク、ライブデータの準備、つまりデータプロファイリング、クリーニング、文書化を可能にします。

Talendデータファブリックは、データライフサイクルのあらゆる段階を処理し、すべてのビジネスデータのデータ可用性、使いやすさ、セキュリティ、整合性のバランスを慎重にとります。

多様なデータソースについて心配したことはありますか? Talendの統合アプローチは、すべてのデータソース(データベース、クラウドストレージ、APIエンドポイント)からの迅速なデータ統合を提供し、シームレスな品質チェックですべてのデータの変換とマッピングを可能にします。

Talendでのデータ統合は、開発者が任意のソースからデータを自動的に取り込み、データを適切に分類できるコネクタなどのセルフサービスツールを通じて有効になります。

Talendの特徴

ユニバーサルなデータ統合

Talend を使用すると、企業はさまざまなデータソース (クラウドまたはオンプレミス環境) からのあらゆるデータタイプを処理できます。

フレキシブル

Talendは、統合されたデータからデータパイプラインを構築する際に、ベンダーやプラットフォームを超えます。取り込んだデータからデータパイプラインを作成すると、Talend ではどこでもパイプラインを実行できるようになります。

データ品質

データの重複排除、検証、標準化などの機械学習機能を利用して、Talend は取り込まれたデータを自動的にクレンジングします。

アプリケーションとAPIの統合のサポート

Talendセルフサービスツールを通じてデータに意味を持たせた後は、使いやすいAPIを通じてデータを共有できます。 Talend APIエンドポイントは、高度なデータマッピングおよび変換ツールを通じて、データ資産をSaaS、JSON、AVRO、およびB2Bプラットフォームに公開できます。

R

R は 、科学およびビジネス アプリケーションの探索的なデータ分析に取り組むための、よく開発された効果的なプログラミング言語です。

統計コンピューティングおよびグラフィックス用のフリー ソフトウェアとして構築された R は、データ ラングリング、モデリング、視覚化のための言語および環境の両方です。 R 環境は一連のソフトウェア パッケージを提供し、R 言語はデータ操作に役立つ一連の統計、クラスタリング、分類、分析、グラフィカルな手法を統合します。

Rの特徴

豊富なパッケージセット

データ エンジニアは、Comprehensive R Archive Network (CRAN) から 10,000 を超える標準化されたパッケージと拡張機能を選択できます。これにより、ラングリングとデータ分析が簡素化されます。

非常に強力

分散コンピューティング パッケージを利用できるため、R はデータ オブジェクトやデータセットに対して複雑かつ簡単な操作 (数学的および統計的) を数秒以内に実行できます。

クロスプラットフォームのサポート

R はプラットフォームに依存せず、多くのオペレーティング システムで実行できます。また、計算量の多いタスクの操作に役立つ他のプログラミング言語との互換性もあります。

R を学ぶのは簡単です。

トリファクタ

Trifacta は、 機械学習および分析モデルに対して実行されるデータをプロファイリングするためのインタラクティブなクラウド環境です。このデータ エンジニアリング ツールは、データセットがどれほど乱雑で複雑であっても、理解可能なデータを作成することを目的としています。ユーザーは、重複排除と線形変換変換を通じて、二重エントリを削除し、データセット内の空白セルを埋めることができます。

このデータ ラングリング ツールは、あらゆるデータセット内の外れ値と無効なデータを監視します。クリックしてドラッグするだけで、手元にあるデータがランク付けされ、機械学習による提案を使用してインテリジェントに変換され、データの準備が迅速化されます。

Trifacta でのデータ ラングリングは、非技術スタッフや技術スタッフに対応できる魅力的なビジュアル プロファイルを通じて行われます。視覚化されたインテリジェントな変換により、Trifacta はユーザーを念頭に置いた設計に誇りを持っています。

データ マート、データ ウェアハウス、データ レイクのいずれからデータを取り込む場合でも、ユーザーはデータ準備の複雑さから保護されます。

トリファクタの特徴

シームレスなクラウド統合

あらゆるクラウドまたはハイブリッド環境にわたる準備ワークロードをサポートし、開発者がどこに住んでいてもラングリング用のデータセットを取り込めるようにします。

複数のデータの標準化手法

Trifacta Wrangler には、データ内のパターンを識別し、出力を標準化するためのメカニズムがいくつかあります。データ エンジニアは、パターンごと、機能ごと、または組み合わせて標準化を選択できます。

シンプルなワークフロー

Trifacta は、データ準備作業をフローの形式で整理します。フローには、1 つ以上のデータセットとそれに関連するレシピ (データを変換する定義されたステップ) が含まれます。

したがって、フローにより、開発者がデータのインポート、ラングリング、プロファイリング、エクスポートに費やす時間が削減されます。

開くリファイン

OpenRefine は 、乱雑なデータを処理するための成熟したオープンソース ツールです。 OpenRefine は、データ クリーニング ツールとして、複雑なセル変換を適用して目的のデータ形式を表示しながら、数秒でデータセットを探索します。

OpenRefine は、正規表現を使用してデータセットのフィルターとパーティションを通じてデータ ラングリングに取り組みます。データ エンジニアは、組み込みの General Refine Expression Language を使用して、エンティティ抽出のための高度なデータ操作を実行する前に、ファセット、フィルター、並べ替え手法を使用してデータを学習および表示できます。

OpenRefine を使用すると、ユーザーはプロジェクトとしてデータを操作でき、複数のコンピューター ファイル、Web URL、データベースからのデータセットをそのようなプロジェクトに取り込み、ユーザーのマシン上でローカルに実行できるようになります。

開発者は式を通じて、データのクリーンアップと変換を、複数値のセルの分割/結合、ファセットのカスタマイズ、外部 URL を使用した列へのデータのフェッチなどのタスクに拡張できます。

OpenRefineの特徴

クロスプラットフォームツール

OpenRefine は、ダウンロード可能なインストーラー セットアップを通じて Windows、Mac、および Linux オペレーティング システムで動作するように構築されています。

豊富な API セット

OpenRefine API、データ拡張 API、調整 API、およびユーザーのデータ操作をサポートするその他の API を備えています。

データミーア

Datameer は、ソフトウェア エンジニアリング プロセスを通じてデータの変更と統合を簡素化するために構築された SaaS データ変換ツールです。 Datameer を使用すると、データセットの抽出、変換、Snowflake などのクラウド データ ウェアハウスへのロードが可能になります。

このデータ ラングリング ツールは、CSV や JSON などの標準データセット形式とうまく連携し、エンジニアがさまざまな形式でデータをインポートして集計できるようにします。

Datameer は、カタログのようなデータ ドキュメント、詳細なデータ プロファイリング、およびすべてのデータ変換ニーズを満たす検出機能を備えています。このツールは、ユーザーが無効、欠落、または範囲外のフィールドと値、およびデータの全体的な形状を追跡できるようにする詳細な視覚的なデータ プロファイルを保持します。

スケーラブルなデータ ウェアハウス上で実行される Datameer は、効率的なデータ スタックと Excel のような関数を通じて、有意義な分析のためにデータを変換します。

Datameer は、複雑な ETL パイプラインを簡単に構築できる広範なデータ分析チームに対応する、ハイブリッド、コード、およびノー​​コードのユーザー インターフェイスを提供します。

Datameerの特徴

複数のユーザー環境

ローコード、コード、ハイブリッドなどの複数人によるデータ変換環境を備え、技術に精通した人もそうでない人もサポートします。

共有ワークスペース

Datameer を使用すると、チームはモデルを再利用して共同作業して、プロジェクトを迅速化できます。

豊富なデータドキュメント

Datameer は、メタデータと Wiki スタイルの説明、タグ、コメントを通じて、システムとユーザー生成の両方のデータ ドキュメントをサポートします。

最後の言葉 👩‍🏫

データ分析は複雑なプロセスであり、有意義な推論を引き出し、予測を行うためにデータを適切に整理する必要があります。データ ラングリング ツールは、大量の生データをフォーマットして高度な分析を実行するのに役立ちます。要件に合った最適なツールを選択して、分析のプロになりましょう。

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