データは、業務、効率、顧客エクスペリエンス、意思決定を向上させることができる重要な資産です。
これに向けて、企業や組織はさまざまなソースから大量のデータを生成、収集、保存しています。ただし、データ量が増加するにつれて、特に情報が整理されておらず、さまざまな場所に分散している場合には、最も有用な情報を抽出することが困難になる可能性があります。
これらの課題を克服する 1 つの方法は、データを適切なデータ リポジトリに保存することです。これにより、フィルタリングされ、検索可能で、すぐに分析およびレポートできる情報を含む統合データ ソースが提供されます。
ここでは、データ リポジトリを定義し、その利点、さまざまなタイプ、ベスト プラクティスについて学びます。
データリポジトリとは何ですか?
データ リポジトリは、研究または業務運営における分析およびレポート機能をサポートするデータを含むライブラリまたはアーカイブです。実際には、データ リポジトリは、データが保存される集中的な場所を指す一般的な用語です。これは、単一のストレージ デバイスを指すことも、さまざまなデバイスにまたがるデータベースのセットを指すこともあります。
一般的な運用では、組織は POS、CRM、ERP、スプレッドシート、その他のソースから異種データを収集することがあります。次に、それをデータ リポジトリに移動し、そこで並べ替え、クリーニング、検証、フォーマット、整理、および保存されます。
通常、組織は分析やレポートの目的で、特定の種類のデータを分離してリポジトリに保存することがあります。また、これは長期保存されるため、さまざまな種類の分析を実行するために何度も再利用できます。
一般的なデータ リポジトリには 3 つの主要な層があります。
- データソース層
- データ処理層またはウェアハウス
- ユーザー、アナリスト、レポートなどで構成されるターゲット アプリケーション層
データ リポジトリが必要な理由は何ですか?
データは、顧客タッチポイント、インターネット、リサーチ、マーケティング、アプリケーション、その他多くのソースから入手できます。ただし、通常は生の形式であり、組織は目的の達成に役立つ有用な情報を抽出するための適切なツールを必要とします。データ リポジトリを作成してデータを整理し、分析や他のアプリケーションに利用できるようにすることをお勧めします。
リポジトリを使用すると、承認されたユーザーは、検索、クエリ、その他のツールを使用して、データに簡単かつ迅速にアクセス、取得、管理できます。その結果、ユーザーと企業は分析、調査、共有、レポートを実行できます。これにより、業務を合理化し、データに基づいてより適切な意思決定を行うことが可能になります。
組織内のどの部門に最も多くの運用コストがかかっているかを確認したいとします。リース、セキュリティ、エネルギーコスト、光熱費、その他の経費のデータ リポジトリを作成できます。データを一元的な場所に保管すると、最も多くの出費が発生している部門を分析して特定できるため、コストを削減したい場合に、より多くの情報に基づいて焦点を絞った意思決定を行うことができます。
データ リポジトリは研究機関や科学機関でよく使用されますが、一般の組織や企業にも適用できます。
データ リポジトリの利点
現在、大多数の組織は、データをより効率的に管理および利用する手段としてデータ リポジトリを使用しています。データ リポジトリの概念は、情報への簡単なアクセス、管理、分析、レポート作成などの利点により、人気が高まり続けています。
その他の利点は次のとおりです。
- 可視性の向上: データを中央の信頼できる場所に保存すると、いつでもアクセスできるようになります。対照的に、データを非共有アプリケーションやローカル サイロに保存すると、個人または少数の人だけがデータを利用できることになります。これにより、視認性と使いやすさが低下します。その結果、チームはデータにアクセスするのに時間がかかり、追加のリソースが使用される可能性があります。
- 有用なデータへの簡単なアクセス:デジタル形式のデータは検索やアクセスが簡単です。リポジトリ内のデータにメタデータを追加すると、ユーザーはデータをよりよく理解し、使用できるようになります。
- データの保護と標準への準拠が容易: データは、さまざまな場所に分散している場合とは異なり、一元的に保護する方がはるかに簡単です。さらに、データ リポジトリにより、さまざまな規制基準に準拠することが簡単かつ低コストになります。
- 再利用可能なデータ:データ リポジトリには、分析とレポート用のさまざまなデータが含まれています。アナリストと研究者は、同じデータを使用してさまざまな種類のレポートを生成できます。
- 有用な洞察を提供します:データ リポジトリで適切なツールを使用すると、さまざまな場所で情報を分析するのではなく、データの多次元ビューを取得できます。
データリポジトリの種類
データ リポジトリは、情報アーカイブを指す一般用語です。ただし、対象となるアプリケーションや目的に応じて異なるリポジトリがあります。以下に、主な 4 つのタイプのデータ リポジトリを示します。
#1.データウェアハウス
データ ウェアハウスは、最大のデータ リポジトリ タイプの 1 つです。このカテゴリでは、企業は複数のソースから異なる形式でデータを収集する場合があります。一般的なデータ ウェアハウスには、さまざまなソースからの大量のデータが保存されます。その構造により、組織はデータを簡単に整理し、分析し、レポートを作成できます。これにより、チームはデータに基づいてより適切な意思決定を行うことができます。
データ ウェアハウス内の情報は複数の主題をカバーする場合があり、通常は特定の用途に合わせてクリーニング、フィルタリング、および定義されます。
#2.データ市場
データ マートは、データ ウェアハウスの分離されたセクションです。主題指向のデータ リポジトリには、財務、サポート、購買、マーケティングなどの特定のビジネス機能または部門に焦点を当てたデータのサブセットが保存されます。
通常、データ マートのサイズは小さくなります。これにより、より短期間で関連データにアクセスできるようになり、ビジネス プロセスが高速化されます。これらは、実用的な洞察を迅速に得るための費用対効果の高い手段を提供します。
#3.データレイク
データ レイクは、あらゆる形式のデータを含む大規模なアーカイブです。これには、非構造化データ、半構造化データ、および構造化データが含まれます。メタデータを使用してデータを分類し、ラベル付けしますが、データはほとんど構造化されていません。データ レイクは、データ ウェアハウスよりも完全な制御と優れたデータ ガバナンスを提供します。
#4.データキューブ
データ キューブは、他のタイプではサポートされていない複雑なデータに重点を置いた多次元データ リポジトリです。これらには 3 つ以上のディメンションがあり、それぞれが日次、月次、年間のコストや売上などの特定の特性を表します。データレイクを使用すると、研究者はさまざまな観点からデータを評価できます。
こちらもお読みください:データ レイクとデータ ウェアハウス: 違いは何ですか?
データ リポジトリの設計と保守のベスト プラクティス
一般的なデータ リポジトリには、情報を保存、管理、保護するためのツールが備わっています。アクセス制御、インデックス作成、圧縮、レポート作成、暗号化などの機能があります。
データ リポジトリを設計および作成するときは、データ パイプライン エンジニア、データ アナリスト、その他の専門家と協力することに加えて、いくつかのハードウェアおよびソフトウェアの要素を考慮する必要があります。ドメインによっては、業界の専門家を関与させる必要があります。たとえば、臨床データ リポジトリを作成する場合は、医師や他の医療専門家と協力することになります。
効果的なデータ管理戦略には次のものが含まれます。
✅ ファイルの整理
✅ 安全なストレージと適切なアクセス制御
✅ バージョンとドキュメントの管理
✅ コラボレーションをサポート
✅ 再利用と共有に関する明確なポリシー
✅ 将来の参照または使用のためにデータをアーカイブおよび保存します。
データ リポジトリを設計、作成、管理する手順は業界や組織によって異なる場合がありますが、以下にいくつかのベスト プラクティスを示します。
初期段階で範囲を制限する
最初は、より小さい範囲のデータ リポジトリを使用することがベスト プラクティスです。 1 つの戦略は、使用する対象領域とデータセットの数を減らし、範囲を徐々に増やすことです。
適切なツールを選択する
データ リポジトリの作成、保存、共有、分析、管理にはツールが不可欠です。そのため、データの品質と分析は使用するツールによって異なります。さまざまな機能を備えたさまざまなタイプのツールがあるため、選択したものがニーズを満たしていることを確認してください。
可能な限り多くのプロセスを自動化する
可能であれば、ロードおよびメンテナンスのタスクを自動化して効率を向上させ、時間の無駄とエラーのリスクを軽減します。
柔軟でスケーラブルなリポジトリを設計する
データ量の増加、データ型と形式の進化に対応するには、スケーラブルなリポジトリを設計して作成することがベスト プラクティスです。このようなシステムは、現在のニーズに応え、将来的にはデータの種類と量の増加をサポートできるようになります。また、さまざまなツールや新しいテクノロジーを柔軟に操作できる必要があります。
常にデータを保護する
不一致、侵害、盗難は不正確な分析結果や誤った決定につながる可能性があるため、データの整合性とセキュリティを確保してください。適切なアクセス ルールを設定し、権限のあるユーザーに職務の実行に必要な権限のみを与えます。さらに、保存中および転送中のデータを暗号化します。追加の保護層を追加するために、多要素認証などの他の対策を検討してください。
標準データモデルを使用する
データ モデリングは、データを、研究者やビジネス リーダーがより深く理解できる貴重な情報に変換するのに役立ちます。通常、データ リポジトリ内の情報は再利用可能です。
組織は同じデータを使用して、さまざまな分野で有用な情報を抽出できます。データには、さまざまなプロセスや分析アプリケーションでの使用方法に基づいて、さまざまなコンテキストがあります。そのため、組織はさまざまな分析ニーズに応えるために複数のデータ モデルを使用する場合があります。
データのインデックス作成
データ リポジトリ テーブルにインデックスを作成すると、クエリのパフォーマンスが向上するため、標準的な方法として行う必要があります。特定の属性に基づいて、特定のデータの場所を指すエントリを含む整理されたルックアップ テーブルを提供することで、クエリの速度が向上します。
データ リポジトリのインデックス作成は、使用状況に応じて異なる場合があります。用途に応じて、軽量にも広範囲にも対応できます。理想的には、インデックス作成戦略は ETL プロセスの高速化に重点を置く必要があります。データを変換するときのベスト プラクティスの 1 つは、インデックスが有用なデータを欠落したり、不必要に大きくなったりすることなく、必要な情報を提供できるようにすることです。
データ リポジトリのクエリ パフォーマンスの向上と、インデックス作成に関連するオーバーヘッドおよびメンテナンス コストとの間のトレードオフのバランスをとることも重要です。
こちらもお読みください: SMB が使用するのに最適な ETL ツール。
データリポジトリの例
データ リポジトリは、次のさまざまなカテゴリに分類されます。
- テキサス A&M 大学図書館によるテキサス データ リポジトリなど、研究者の機関のための機関リポジトリ (IR) 。
- 専門分野またはドメイン固有のリポジトリ (DR):これら これらはドメイン固有であり、DataCite のRegistry of Research Data Repositories (re3data) や、複数の学術オープンアクセス リポジトリで構成されるDirectory of Open Access Repositories (OpenDOAR) などの研究者コンソーシアムまたは専門組織によって運営されています。
- Dryad 、 Figshare 、 Harvard Dataverseなどのオープンまたは汎用リポジトリ。
データリポジトリの使用例
フィンテック、ヘルスケア、電子商取引、サプライ チェーン、その他の業界は、データ リポジトリを使用することで利益を得ることができます。収集および生成した大量のデータを最大限に活用することで、サービスを最適化し、より優れたより迅速なサービスを提供するためのより良い洞察を得ることができます。
臨床研究
臨床研究はデータ集約的な分野です。データを最大限に活用することは、医療業界を正しい方向に導くのに役立ちます。ビッグデータを分析することで、科学者やその他の専門家は臨床試験を深く掘り下げて、医療の改善と命の救出に役立つ洞察を得ることができます。
金融業務
金融サービス業界は、保有する大量のデータを分析することで利益を得ることができます。この分析により、サービス、効率、収益を向上させるために使用できる洞察が得られます。金融機関がデータ リポジトリを使用できる領域には、次のようなものがあります。
- 一元的な場所からデータを分析して財務レポートを作成するため。
- AI を活用した自動意思決定を可能にします。
最後の言葉
データは意思決定において不可欠な資産です。ただし、大量のデータを保存する組織には、データを収集、保存、管理、分析するための適切なソリューションが必要です。
これに向けて、データ リポジトリは重要なデータを統合して管理するソリューションを提供します。リポジトリを使用すると、組織はデータを分析し、洞察を取得し、データに基づいてより適切な意思決定を行うことができます。
データ リポジトリは、さまざまな種類の情報を論理的に一元的に保管し、アクセス、検索、分析、管理を容易にします。また、組織がデータの整合性と品質を保護、共有、維持、保証し、規制基準に準拠するのにも役立ちます。
次に、中規模から大規模のビジネスに最適なデータ管理ツールを確認してください。