「データサイエンスのデータ管理原則」

Data Management Principles in Data Science

データサイエンティストとしての旅の中で、困難に直面し、それらを乗り越えます。一つのプロセスが他のプロセスよりも優れていることを学び、手元のタスクに応じて異なるプロセスを使いこなす方法を学びます。

これらのプロセスは、データサイエンスプロジェクトができるだけ効果的に進行し、意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たすように連携します。

データ管理とは何ですか？

一つのプロセスはデータ管理です。データ駆動型の世界に生きる中で、データ管理は組織がデータ資産を活用し、効果的に利用するための重要な要素です。

データ管理は、データサイエンスプロジェクトのライフサイクル全体で正確で必要な人がアクセスでき、信頼性のあるデータを収集、保存、整理、維持するプロセスです。他の管理プロセスと同様に、ポリシーと技術に基づいてバックアップされ、サポートされた手順が必要です。

データサイエンスプロジェクトにおけるデータ管理の主要な要素は以下の通りです：

データの収集と取得
データのクリーニングと前処理
データの保存
データのセキュリティとプライバシー
データのガバナンスとドキュメンテーション
コラボレーションと共有

ご覧の通り、いくつかの主要な要素があります。現時点では大変に見えるかもしれませんが、それぞれの要素を説明して、データサイエンティストとしての期待について概観します。

データの収集と取得

今日はたくさんのデータがありますが、データサイエンティストとしての役割の一部として、データの収集が必要です。データの収集と取得は、ウェブサイト、アンケート、データベースなど、さまざまなソースから生データを収集するプロセスです。このフェーズは非常に重要であり、データの品質は結果に直接影響を与えます。

異なるデータソースを特定し、要件に合ったデータソースを見つける必要があります。これらのデータソースにアクセスするための適切な許可、データソースの信頼性、および形式がスコープに合致していることを確認する必要があります。データの収集は、手動のデータ入力、データ抽出など、さまざまな方法で行うことができます。

これらの手順を通じて、データの整合性と正確性を確保する必要があります。

データのクリーニングと前処理

データを手に入れたら、次のステップはクリーニングです – この作業には多くの時間がかかる場合があります。データセットを調査し、問題を見つけて修正する必要があります。このフェーズでは、データを標準化し、解析の準備ができるように変換することが目標です。

データのクリーニングは、欠損値、重複データ、不正確なデータ型、外れ値、データ形式、変換などの処理に役立ちます。

データの保存

データをクリーニングし、品質が良好で解析に適した状態になったら、保存しましょう！クリーニングに時間を費やし、ゴールドスタンダードに到達するための努力を無駄にすることは避けたいです。

プロジェクトと組織に最適なデータ保存ソリューションを選択する必要があります。たとえば、データベースやクラウドストレージなどです。再度、これはデータのボリュームと複雑性に基づいて決定されます。効率的なデータの取得と拡張性を可能にするアーキテクチャの設計も行うことができます。

データのバージョニングとアーカイブも実装できるツールであり、これによってすべての履歴データと変更が保持され、データ資産と長期的なアクセスが保護されます。

データのセキュリティとプライバシー

現在の時代において、データの重要性は誰もが知っていますので、どんな代償を払ってもそれを守る必要があります！データの漏洩やプライバシーの侵害は重大な影響を与える可能性があり、この問題に対処することは避けたいです。

データのセキュリティとプライバシーを保護するために、アクセス制御、暗号化、定期的な監査、データライフサイクル管理などの手順を取ることができます。データの保護に選択する方法がデータプライバシーの規制（例：GDPR）に準拠していることを確認する必要があります。

データガバナンスとドキュメンテーション

データ品質と責任をデータのライフサイクル全体において確保したい場合、データガバナンスとドキュメンテーションはデータ管理プロセスにおいて重要です。このプロセスには、データが適切に管理され、すべての資産が保護されるようにするための方針、プロセス、ベストプラクティスの設定が含まれます。これの主な目的は透明性とコンプライアンスの提供です。

これらの方針とプロセスは、データの構造、保存方法、使用方法について詳細に文書化されるべきです。これにより、組織内での信頼構築や、リスク回避や新たな機会の発見に向けた意思決定プロセスへのデータの活用方法に対する洞察が提供されます。

プロセスの例としては、包括的なドキュメンテーションの作成、メタデータ、監査トレイルの維持、データの系統の提供などがあります。

データサイエンスプロジェクトは協力的なワークフローで構成されており、その中でどれだけ混乱するか想像できるでしょう。あるデータサイエンティストがデータセットに取り組んでいる間に、別のデータサイエンティストがさらにクリーニング作業を行っている例を考えてみてください。

チーム内でデータ管理を確保するためには、タスクを共有し、互いに重複しないようにするか、または誰かが他の人よりも優れたバージョンのデータセットを持っていることを防ぐことが常に良いです。

データサイエンスチーム内のコラボレーションにより、データが異なる利害関係者にとってアクセス可能で価値のあるものになります。データサイエンスチーム内でのコラボレーションと共有を向上させるためには、データ共有プラットフォームを使用し、Tableauのような共同作業ツールを活用し、アクセス制御を行い、フィードバックを許可することができます。

データ管理ツールとテクノロジー

さて、データ管理の主要な要素を説明しましたので、データサイエンスプロジェクトのライフサイクルで役立つデータ管理ツールとテクノロジーのリストを作成します。

関係データベース管理システム（RDBMS）:

MySQL
PostgreSQL
Microsoft SQL Server

NoSQLデータベース:

MongoDB
Cassandra

データウェアハウス:

Amazon Redshift
Google BigQuery
Snowflake

ETL（抽出、変換、ロード）ツール:

Apache NiFi
Talend
Apache Spark

データ可視化とビジネスインテリジェンス:

Tableau
Power BI

バージョン管理とコラボレーション:

Git
GitHub

データセキュリティとプライバシー:

Varonis
Privitar

まとめ

データ管理はデータサイエンスプロジェクトの重要な要素です。それはあなたの城を支える基礎と考えてください。データ管理プロセスがより優れて効果的であればあるほど、結果も良くなります。データ管理についてさらに学ぶために読むことができる記事のリストを提供しました。

リソースとさらなる学習

5つのデータ管理の課題と解決策
トップ5のデータ管理プラットフォーム
CS639での無料データ管理とデータサイエンスの学習
データサイエンスにおけるデータ管理の重要性はなぜですか？

Nisha Aryaは、VoAGIのデータサイエンティスト、フリーランスのテクニカルライター、およびコミュニティマネージャーです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論に基づくデータサイエンスの知識の提供に興味があります。また、人間の寿命の長さに人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。彼女は学習熱心であり、他の人々を指導する一方で、技術知識と執筆スキルを広げることを目指しています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

SQL

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful