データプロファイリングとは何ですか?
データプロファイリングとは何ですか?
データプロファイリングとは、組織のデータを確認して、既存の情報、その保存方法、さまざまなデータセット間の相互関係を理解するプロセスです。大企業は何百、何千ものソースからデータを収集しているため、冗長性や不整合、その他のデータ精度の問題が発生し、将来の分析プロジェクトに影響を与える可能性があります。データプロファイリングは、コンテンツと使用パターンを特定して報告する自動化ツールを使用して、データ品質を評価することを目的にしています。これは、データを分析やビジネスインテリジェンスに利用する前の重要な前処理ステップです。
データプロファイルとは何ですか?
データプロファイルは、企業のデータの属性と、データに含まれる可能性のあるデータ品質の問題に関する詳細な洞察を提供するレポートです。このレポートはメタデータと統計情報に重点を置いていて、研究者にデータの内容の包括的な概要を提供します。
データプロファイルの統計的尺度は、データの品質を判断するのに役立ちます。最小値と最大値、頻度データ、変動、平均と最頻値、パーセンタイル、およびデータ分布に関するその他の情報を提供します。
レポートのメタデータセクションでは、企業が収集するデータの種類に関する洞察が得られます。これには、構造的側面、データセット間の関係を理解するための外部キー分析、さまざまなテーブル間の一貫性を検証するための参照整合性分析が含まれます。
データプロファイリングが重要なのはなぜですか?
データプロファイリングのメリットを次に示します。
データ整理を強化
大企業では、情報が共通するか、同様の詳細が含まれているデータセットが複数存在することは珍しくありません。データプロファイリングを使用することで、企業はデータソースを特定し、どのフィールドが互いに重複しているかを判断できます。冗長性を特定することは、データをクリーンアップし、組織を改善し、より良いデータ主導型プロセスを促進するのに役立ちます。データ品質基準の向上は、重複作業に関連する運用コストを削減しながら、ビジネスのすべてのデータ主導型プロセスを強化するのに役立ちます。
コラボレーションを改善
データプロファイリングレポートでは、所有権と系統に関する情報も生成されます。組織は、誰がどのデータを所有し、どこから入手したのかをより深く理解できるようになります。これがわかることで、説明責任が強化され、より効果的なコラボレーションが促進されます。
ワークフローを効率化
データプロファイリングには、メタデータの識別とデータフローの追跡をしやすくする自動化プロセスが含まれます。データ研究者は、時間のかかる手作業による識別プロセスに費やす時間を減らし、より技術的な専門知識を必要とするタスクに集中できます。重複や不正確さを取り除き、使用されるすべてのデータがより高い基準を満たしていると確認することもできます。
ガバナンスを一元化
データプロファイリングは、データに関する情報を一元化し、データの保存場所、データの所有者、重複する情報を 1 つの画面に表示します。データサイロを克服し、データアクセスを改善できます。データの文書化とマッピングに総合的なアプローチをとることで、組織内の誰もが自分のデータをよりよく理解できるようになります。プロファイリングでは、さまざまなデータセット間の関係を示し、それがシステム内でどのように移動するかを追跡することもできます。これはコンプライアンスにとって重要です。
データプロファイリングにはどのようなユースケースがありますか?
データプロファイリングにはいくつかのユースケースがあります。
データ品質
データ操作が失敗した場合、原因を特定する最も簡単な方法の 1 つは、データをプロファイリングすることです。データプロファイルレポートには、データが不完全か、不正確か、エラーの原因となる可能性のある予期しない文字が含まれているかどうかが示されます。データエンジニアは、データプロファイルを頻繁に実行して、データ操作が期待どおりに機能していることを検証し、データの品質が維持されていることを確認できます。
データの移行
データエンジニアは、データプロファイルレポートを利用して、データシステムにストレスがかかっている時期を特定し、運用効率を向上させるために必要な調整を決定できます。データプロファイルレポートは、クラウドまたは新しい設定への移行を決定する指針になります。データアーキテクトは、より効率的に作業し、データパイプライン開発を合理化するために必要な情報を迅速に収集できます。
マスターデータ管理
マスターデータは、組織全体で使用されるコアデータであり、通常は顧客、製品、サプライヤー、またはその他の主要資産を記述します。マスターデータ管理 (MDM) アプリケーションは、組織がマスターデータの一貫性と正確性を管理および維持できるようにするソフトウェアソリューションです。チームがマスター MDM アプリケーションに取り組むときは、データプロファイルを使用して、どのシステムがプロジェクトに統合されているか、アプリケーションの適用範囲、データに矛盾がないかを把握します。企業はデータプロファイリングを利用して、データ品質上の問題、null 値、エラーをできるだけ早く特定できるため、データの標準化と MDM のサポートが促進されます。
データプロファイリングにはどのような種類がありますか?
データプロファイリングにはいくつかの異なる手法があります。
構造検出
構造検出データプロファイリングは、データベース全体ですべてのデータの一貫性を確保するための方法です。特定のフィールドのすべてのデータを検査して、正しい形式であり、フィールド内の他のすべてのエントリと一貫して構造化されていることを確認します。例えば、構造検出では、リスト内のすべての携帯電話番号の桁数が同じであることを確認し、欠落している値や互換性のない値がある場合はフラグを立てることが考えられます。
コンテンツ検出
コンテンツ検出データプロファイリングは、データ内のシステム上の問題を探す方法です。これらのエラーは、データベース内の値が正しくないか、個々の要素が不適切に構造化されているという形をとることがあります。
リレーションシップ検出
リレーションシップ検出データプロファイリングは、さまざまなデータセットがどのように接続され、どのデータセットが他のデータセットとともに使用されていて、データセットがどのように重複しているかを追跡します。このスタイルのプロファイリングでは、まずメタデータを調べてデータセット間のどのリレーションシップが最も顕著かを判断し、次にフィールド間のつながりを絞り込んで、リレーションシップの全体像を示します。
メタデータ検出
メタデータ検出データプロファイリングは、メタデータを評価することにより、データを期待される構造と比較します。データが期待どおりに動作し、機能することを確認します。例えば、フィールドが数値であるはずなのにアルファベット順の応答を受け取った場合、メタデータ検出はこの不一致をエラーとしてフラグ付けし、後で確認できるようにします。
フィールドベースのプロファイリング
フィールドベースのプロファイリングは、データ型と特性が一致していることを確認することで、単一のフィールドのデータ品質問題を特定する方法です。このアプローチは、データ内の不一致や、データを偏らせる可能性がある外れ値を特定するのに役立ちます。
マルチフィールドプロファイリングでは、2 つの異なるフィールド間の関係を理解するために同様の方法を採用しています。クロスフィールドプロファイリングまたはクロステーブルプロファイリングとも呼ばれ、2 つのフィールドのデータが相互に依存している場合に互換性があるかどうかを検証します。例えば、州が顧客の住所リストで該当する郵便番号と一致しているかどうかを確認できます。
データプロファイリングはどのように機能しますか?
データプロファイリングの主な段階は次のとおりです。
準備
準備とは、データプロファイリングで達成したいことの概要を記述することです。これは、まずどの形式のデータプロファイリングがビジネス目標を達成するのに最も効果的かを特定することから始めます。この段階では、調査したいメタデータフィールドの特定も行います。
データ検出
次に、システムにどのようなデータがあるかを特定します。この段階の目的は、データの構造、形式、内容、およびデータセット間の潜在的な関係に関する情報を収集することです。この段階では、統計分析を行って特定のデータ機能を判別できます。
標準化
標準化することで、すべてのデータの形式と構造を確実に一致させることができます。この段階では、重複データをすべて除去し、冗長性を排除して、次のステップでクレンジングする必要のあるデータの総量を減らします。ビジネスルールを適用してデータを標準化する必要がある場合、ここでデータルールの検証が行われます。
クレンジング
クレンジングには、エラーの検出と削除、他のデータソースとの接続によるデータの強化、幅広いデータセットの不整合の修正が含まれます。
改善
最後に、データプロファイリングプロセスは改善に重点を置いています。これには、問題が可能な限り迅速に解決されるように、データ品質を監視することが含まれます。特定のデータガバナンスまたはデータ戦略の目標がある場合は、この段階でコンプライアンスを確保し、データが組織全体に正しく取り込まれて配布されていることを検証できます。
一般的なデータプロファイリング機能とは何ですか?
一般的なデータプロファイリングのツールと機能を次に示します。
数学関数
データプロファイリングでの数学関数は、データの完全性を計算し、データセット全体に存在するパターンを特定する方法です。例えば、absolute value、power、log などです。
集計関数
集計関数は、行または列から複数のフィールドを収集し、単一の値を返してその情報を要約することに重点を置いています。例えば、average、count、maximum、variance などです。
テキスト関数
テキスト関数は、アルファベット順のデータエントリを検査する方法であり、このような文字列フィールドのデータ品質を評価して操作するのに役立ちます。例えば、find、char、trim などです。
日付と時刻の関数
日付と時刻の関数は、研究者がこのようなフィールドを含むデータを調べることができるようにします。特定の日付や時刻を調べたり、日付間の差を計算したり、これらのフィールドから特定の情報を返したりできます。例えば、タイムゾーンを変換したり、特定の日付の月、年、日を返したりします。
ウィンドウ関数
ウィンドウ関数を備えたデータプロファイリングツールを使用すると、列ベースの情報を調査できます。ローリングデータウィンドウ全体でクロスカラムプロファイリングとカラムプロファイリングを実行できます。例えば、ローリングウィンドウカウント、最大数などです。
ウェブ関数
ウェブ関数は XML コンテンツを含む文字列を操作します。ウェブサービスに接続されているあらゆるデータについて、これらの関数は効果的な調査ツールです。例えば、データフィールドを変換したり、JSON オブジェクトから値を抽出したりします。
AWS はデータラベリング要件をどのようにサポートできますか?
Amazon SageMaker Catalog には、データソースの完全性、適時性、正確性などのさまざまな品質指標を理解するのに役立つデータ品質スコアが用意されています。Amazon SageMaker Catalog は AWS Glue Data Quality と統合し、サードパーティのデータ品質ソリューションのデータ品質メトリクスを統合するための API を提供します。データユーザーが、サブスクライブしているアセットのデータ品質指標が時間の経過とともにどのように変化するかを確認できます。データ品質ルールを作成して実行するには、AWS Glue Data Quality などの任意のデータ品質ツールを使用できます。SageMaker Catalog のデータ品質指標を使用すると、データ利用者がアセットと列のデータ品質スコアを視覚化できるため、意思決定に使用するデータへの信頼を築くことができます。
AWS Glue は、分析、AI/ML、アプリケーション開発のためのデータの検出、準備、結合のプロセスを簡素化するサーバーレスのデータ統合サービスです。データ統合に必要なすべての機能を備えているため、数か月ではなく数分でデータの分析と使用を開始できます。
AWS Glue DataBrew は、データプロファイリング機能を提供する AWS Glue のビジュアルデータ準備機能です。次のことが可能です。
- 250 を超える事前構築された変換から選択して、コードを記述することなくデータ準備タスクを自動化できます。
- 異常を自動的にフィルタリングし、データを標準形式に変換し、無効な値を修正します。
- 準備したデータを分析や AI/ML プロジェクトにすぐに使用できます。
データパイプラインを監視するコードを記述してデータ品質ルールを手動で作成することは、データプロファイリングの大きな課題です。 AWS Glue Data Quality は、統計を自動的に計算し、データ品質ルールを推奨し、問題を検出したときに監視し、警告するもう 1 つの機能です。
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