データ分析フロー

データ分析フロー

１．原データ

２．格納

３．ETL（抽出➡変換・加工➡保存）

４．分析

※１～３番までがデータ分析基盤構築の工程

１．原データ

操作ログや入力ログ、走行ログなどのデータが機械には一時的に保存されている。

（永久ではない）

ログ：コンピュータの世界における、やったことや起こったことの記録

２．格納

原データを取り出して貯めておくところ

構造データ（ある程度整理されているデータ）と

非構造データ（文字、数字の羅列）が存在する

データは、文字ではなく数字で整理し、共通マスタとする

マスタデータ：システムを動かす前から入れておく必要のある基礎となるデータ

トランザクションデータ：システムを動かすことによって蓄積されていくデータ

ex)出退勤管理システムであれば、社員の情報はシステム活用時点で、

　すでにシステムに入っているであろうデータがマスタ、

　出退勤管理システムが使われることで蓄積されていくデータがトランザクション

３．ETL（抽出➡変換・加工➡保存）

格納してあるデータの状態では、分析のための形にはなっていないので、

①必要データを抽出して、②必要な個所のデータを変換し、データどおしを紐づけ、

③分析に活用できるキレイな状態で保存する（cloud上）

４．分析

データどうしを照らし合わせて、施策、提案を行う

正しく言えば、行いたい分析戦略から逆算して、

現データの取得方法を工夫する必要がある

1～４それぞれに適したツールが存在する

ex)1➡２ツール：トレジャーデータ

たくさんツールを活用することは、扱える人材が希少でありコストも多く発生するが、

扱えるのであれば、速く正確なデータ分析基盤を作り上げることができる