データの価値を最大限に引き出し、チームでの共同研究やモデリング、大規模な分析を効果的に行うためには、データの標準化が不可欠です。多様化が進むデータソースに対応するため、業界や分野を問わず、標準化へのニーズが急速に高まっています。今日のビジネスにおいては、大規模なデータの標準化を実現することが、成功を左右する鍵となります。
データの標準化・正規化とは？
データの標準化は、コンピュータがデータを読み取れるように標準の形式に変換する作業です。このようなデータを一貫した形式に整えるデータの標準化（正規化）によって、アナリストやデータ業務担当者は効率的にデータを調査・分析し、活用できるようになります。
統計における正規化では、異なる変数を同一のスケールに揃え、多様なタイプのデータを客観的に比較できるようにします。例えば、100点満点中75点を取った生徒と50点満点中42点を取った生徒の成績を比較する必要があるとします。
MicrosoftのExcelで標準化を行うと、両者を同じ基準で評価することが可能になり、42点は低い数字に見えるものの、実際には高いことがわかります。このように、標準化によって異なるデータを公平に比較・分析できるようになります。企業では通常、さまざまなデータソースから情報を収集しますが、その形式が統一されていることは稀です。データアナリストがデータを標準化することで、データ全体を共通形式に整え、価値あるインサイトを得る基盤が整います。
なぜデータの正規化が重要なのか
データは、現代社会でのビジネスの意思決定に欠かせない基盤です。医療や小売、マーケティングなど、どの業界でもデータを活用せずに発展することは困難です。しかし、データを有意義に活用するためには、データの分析や比較が欠かせません。データを正規化することで、アナリストはデータを比較し、そこから得た知見を最大限に活かせるようになります。
データを標準化することで、以下のメリットが得られます。
データ品質：データの標準化は、データ品質の向上・維持に欠かせません。データセットを標準化することでエラーの検出が容易になり、精度を確保し、信頼性の高い情報に基づいて的確な意思決定を下せるようになります。
データの一貫性：
データを標準化することで、データの一貫性が向上し、関係者全員が同じ基準で情報を理解できるようになります。これにより、ミスの発生を減らし、誰もが常に正確な情報に基づいて意思決定を行うことができるようになります。
データ統合：
今日のビジネス環境では、顧客情報や製品情報、取引データなど、多様なデータを統合する必要があります。データの標準化により、異なるシステムやアプリケーションのデータをスムーズにまとめ、全体を一貫した形で管理・活用できるようになります。
データ分析：
データの標準化により、組織全体で洞察力に富み、信頼性のあるデータ分析が可能になり、分析やレポート作成の手間も大幅に削減されます。また、データの形式や構造を統一することによって、誰もが重要な発見を得やすくなり、データに基づく意思決定がさらに促進されます。
規制の遵守：
データの標準化は、規制やコンプライアンス基準への準拠に不可欠です。データ形式を統一し、正確性を保つことで、組織は規制や業界標準、法的義務を確実に遵守できます。さらに、管理体制が強化されるようになり、情報漏えいや法的リスク、信用低下の防止にも役立ちます。
データを正規化する方法
データの正規化にはさまざまな手法があり、Microsoft Excelなど複数のツールやプログラムで行うことができます。それぞれに異なる特徴があり、正規化を支援する手法もあれば、かえって作業を複雑にするものもあります。ここでは、データを正規化するための基本ステップをご紹介します。
基準を決める：どのデータセットを正規化し、どの形式に整えるべきかを判断します。標準化されたデータセットの具体的なイメージを明確化することで、その後の正規化やデータ準備の指針がクリアになります。
データの出所を確認する：データアクセスのポイントを把握することで、正規化の際に分析担当者が直面する可能性の高い課題を明らかにできます。
すべてのデータの入力経路を特定し、それぞれの実現性を評価することで、プロセスを大幅に簡素化できます。データの入力経路を評価する際に考慮すべき要素には、次のようなものがあります。
- データの品質：質が高く、信頼でき、正確か。
- データ形式：希望する形式に簡単に変換できるか。
- データ量：管理可能な量か。
- データ入力ポイント：データ入力ポイントが明確に定義されており、使いやすいか。
データの正規化とクリーニング：データの統一性を確保するためには、正規化プロセスの一環としてクリーニングを行い、無効・誤り・重複・冗長なデータを削除することが重要です。ここでいう無効なデータとは、特定の項目の条件に合致しないデータを指します。
利用しているプラットフォームに備わったツールを使い、データ全体をクリーンアップし、標準化を行います。たとえばExcelのSTANDARDIZE関数を使うと、平均と標準偏差を基にした正規化された数値（zスコア）を得ることができます。
しかし、分析担当者が『エクセルでデータを標準化する方法』を調べる際、標準化には別の定義もあることを念頭に置いているかもしれません。最近では、データの標準化において、数値データだけでなく文字データの表記ゆれの統一も重要視されるようになっています。
たとえば、データセット内で『Ave.』『ave』を『Avenue』に、『Calif』『california』『CA』を『California』に統一するといった具合です。データを分析しやすい形に整えるため、数値や文字データを統一することは、データの正規化において欠かせないプロセスの一部となっています。
Excelでデータを標準化する際の課題
Excelで名前などのデータを正規化する作業は簡単ではありません。スペルミスや表記ゆれを直すための簡単な計算式や設定がExcelには存在しないため、何度も「検索/置換」機能を使うか、別の方法やアドオンを試すといった選択肢を選ばざるを得ません。こうしたことから、Excelでデータの正規化をしようとすると、数時間から数週間もかかることは珍しくありません。さらに、データ量が増えるほど作業は複雑になり、時間も多くかかります。
近年、Excelでのデータの正規化の作業の課題に対応する新しいソリューションが市場に登場しており、データの正規化が「データ準備」の一環として行われるようになっています。例えばTrifactaのようなデータ準備プラットフォームでは、機械学習を活用して「類似しているが一致しない」データを検出し、適切な置換候補を自動提案することで、データの正規化のプロセスを効率化できます。
政治家や政治活動団体がコミュニティを拡大するためのソフトウェアプラットフォームであるNationBuilderでは、Excelでのデータの正規化の代わりにAlteryxを活用し、州や郡の多様な機関から提供される不揃いな形式の有権者データのクレンジングを行っています。Alteryxの導入により、NationBuilderはデータの正規化プロセスを簡単かつ反復可能にし、データの再フォーマットにかかる時間を劇的に削減することに成功しました。
Alteryx DesignerとExcelでのデータの正規化の比較
Excelでテキストデータを正規化するには、アナリストがデータシートを細かく確認し、表記ゆれを一つひとつ特定し、正しい表記に置き換える作業が必要です。このプロセスはかなりの集中力を要するだけでなく、データ量が増えるにつれて膨大な時間がかかることになります。
Excelでのデータの正規化と異なり、Alteryx Designerでは正規化が必要なデータを選択するだけで、システムによって自動的にデータが分析され、適切な置換候補リストが提示されます。これによりデータの正規化のスピードが大幅に向上するだけでなく、機械学習のサポートによって、エラーのないデータを確実に分析に活用することができます。
Designerの視覚的なツール、使いやすい機能、自動化プロセスを取り入れることで、データの標準化にかかる時間やエラー、スケールの問題を一挙に解消できます。これにより、Designerの導入企業は、多様化するデータセットを迅速かつ簡便、さらに低コストで選別・構造化・分析するニーズに応えることが可能になります。
Alteryx Designerが表計算ソフトでのデータの標準化の課題の解決にどう役立つか、実際の業務活用例をご紹介させていただきますので、お気軽にお問い合わせください。また、30日間の無料トライアルでその効果をぜひご体感ください。