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Spotifyで学んだ初級データサイエンティストのための5つの重要なレッスン（パート1）

大学を卒業し、今はゲームを変えている成功者たちが集まる世界に飛び込んでいます確かに、あなたはまだその中の一人ではないかもしれませんが、あなたはまさに旅立ったばかりです

Spotifyで学んだ初心者データサイエンティストのための5つの重要なレッスン（パート2）

この記事は「データサイエンティストの新入生クロニクル」シリーズの第2部ですまずは第1部をチェックしてください！これによって、チームや利害関係者との信頼関係を築くのに役立ちます

データ管理とは何か、そしてなぜ重要なのか？

イントロダクションデータは、ある意味でビジネス界においてすべてです。少なくとも、データ分析、予測、そして適切に計画を立てることなしに世界を想像するのは難しいです！Cレベルのエグゼクティブの95%がビジネス戦略にデータが必要不可欠だと考えています。結局のところ、より深い知識が必要で、より大きな可能性を引き出し、意思決定を改善するためには、どの組織も知っておく必要があります。しかし、すべてを手に入れるには、この中でデータ管理の欠かせない役割を理解する必要があります。データ管理とは何か？それについてすべて知るために読み続けてください！組織におけるデータ管理とは何ですか？データ管理とは、組織のデータ分析業務に必要なデータの収集、整理、変換、および保存です。このプロセスは、様々な目的、例えば洞察を得たり、マーケティングキャンペーンを計画するためのクリーンできちんと管理されたデータのみを保証します。データが見つけやすく、視覚化や微調整ができる場合、組織は具体的な洞察を得て、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。主要なコンポーネントと目標効果的なデータの取り扱いと制御は、データ管理のいくつかのコンポーネントと目標の結果です。各要因が特定の計画や次の行動を促進するようになっています。だから、あなたがそれが何であるかを知っているなら、次に、実践を導入するさまざまな側面と目標があります：データ品質データの品質と正確性を保証することは、主要な目的の1つです。これには、データを検証しクレンジングするためのプロセスとコントロールを実装し、エラーを特定して修正し、一貫性のないレコードを排除することが含まれます。高いデータ品質基準は、正確な情報の信頼性を強化し、意思決定、報告、および分析を支援します。データセキュリティデータ管理の目的について答えることができないのは、セキュリティについて言及しないことです。認可されていないアクセス、侵害、および損失からのデータ保護は、データ管理の重要な目的です。これには、暗号化、ユーザー認証、アクセス制御、およびデータバックアップ戦略などのセキュリティ対策が含まれます。データを保護することで、組織は顧客の信頼を維持し、データ保護規制に準拠し、潜在的なリスクに対処できます。データガバナンスデータガバナンスとは、組織内のデータ資産の総合的な管理と制御を意味します。データを管理するための役割、責任、およびプロセスを定義するためのポリシー、手順、およびフレームワークを確立することを目的としています。データガバナンスを実践している組織は、そうでない組織よりも42％自信があります。これには、データの所有権を定義し、データ基準を確立し、規制に準拠することが含まれます。データアクセシビリティデータ管理では、認可されたユーザーがデータに簡単にアクセスできるようにすることに重点が置かれています。組織は、効率的なデータストレージと取得のメカニズムを確立し、データアーカイブとバックアップ戦略を実装し、データインフラストラクチャとシステムを最適化して、利用可能性とアクセシビリティを簡単にします。これにより、運用効率が向上し、意思決定が改善されます。データ管理ライフサイクルデータ管理ライフサイクルとは、異なる段階でデータを管理することです。データの最大の可能性を引き出すためのさまざまなプラクティスをカバーしています。ここでは、ライフサイクルの概要を示します：データ収集：基礎的な段階で、内部システム、外部パートナー、または公開リポジトリなどからデータを収集します。データの正確性と完全性を確保するために、データ品質チェックと検証プロセスを実行することがあります。データストレージ：データが収集されたので、それを保存して整理する時が来ました。この段階では、適切なデータストレージツールと技術、データベース設計、データモデリング、およびインデックス戦略を決定することが含まれます。この段階では、アクセス制御や暗号化などのデータセキュリティ対策も実装されます。データ変換：データは、適切な分析のために包括的な形式に統合および変換する必要があることが多いです。このDMLCの段階には、データクレンジング、データ統合、データ変換、およびデータエンリッチメントのプロセスが含まれます。データアーカイブ：データが主目的を果たした後、将来の使用またはコンプライアンス要件のためにアーカイブまたは保持するのが最善です。このプロセスには、データ保持ポリシーを確立し、ストレージ中のデータのセキュリティを確保し、長期的なデータ保存のためのさまざまな戦略を実装することが含まれます。データ廃棄：データがもはや必要ではありませんか？目的に到達しましたか？はいなら、廃棄する時間です。最後の段階で、組織は関係のないデータを廃棄します。これは主にプライバシーを保護し、データ保護規制に準拠するためのものです。主要なコンセプトデータ管理では、データの整理、処理、利用を効果的にするために必要なさまざまな重要なコンセプトが結集しています。以下に、4つの基本的なコンセプトを示します：データ・ガバナンス…