データ・オートメーションとは

多くの組織は、データ管理戦略の重要な要素としてデータ自動化に依存しています。

IBMの「データの差別化要因 」では、組織のデータの 68% が分析されず、企業がそのデータのメリットを十分に享受できないと報告されています。

オートメーションは、企業が業務効率を向上させ、増え続けるデータを処理することで、貴重な洞察を抽出し、より迅速に、より適切な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

具体的には、データ・オートメーションは、企業がデータを使用する前に、しばしば通過しなければならないETLプロセスを合理化するのに役立ちます。ETLには、ソースからデータを抽出し、使用可能な形式に変換し、ターゲット・アプリまたはデータベースにロードすることが含まれます。

データ自動化テクノロジーは、従来は手動による介入を必要としていた時間のかかる反復的なタスクを排除することで、データ エンジニアやデータサイエンティストがデータ分析や人工知能(AI)、機械学習(ML) プロジェクトなどの優先度の高い作業に集中できるようにします。

データの自動化により、データ処理中の人為的エラーの可能性が最小限に抑えられ、データ品質も向上します。

データ・オートメーションは、複数のデータ・ソースから急速に拡大するデータ量を処理、分析、対応しなければならない企業にとって重要です。毎日およそ4億274万テラバイトのデータが生成されており、その多くはデータ処理なしではITシステムが読み取るのが困難な生のフォーマットや非構造化のフォーマットで構成されています。 ¹

企業は、オペレーションやサプライチェーン、マーケティングと販売、コーポレート・ガバナンスなど、さまざまなユースケースでクリーンで正確なデータを必要としています。今日、多くの企業が人工知能 (AI) の取り組みを開始しているため、大規模言語モデル(LLM) をトレーニングするには、さらに膨大な量のデータが必要になります。

データが自動化される前は、データの処理は複雑で、多大な労力を要し、エラーが発生しやすいものでした。データ準備やデータ統合などのワークフローは、手作業でコード化されたスクリプトに依存しており、作成、保守、頻繁な更新が必要でした。さまざまなデータ ソースを組織のデータ パイプラインの他の部分と互換性を持たせるには、カスタム コーディングが必要でした。

自動化されたデータ処理ツールは、これらの問題に対するノーコードの解決策を提供できます。データ・オートメーション戦略を採用する企業は、処理時間の短縮、作業者の生産性の向上、データ品質の向上、より多くのデータの迅速な分析が可能になります。AI とビッグデータ分析の時代において、データの自動化は不可欠な機能と考えられています。

データ・オートメーションは、さまざまなソースからデータを自動的に収集し、使用するデータを処理して、必要なリポジトリーやツールに配信するデータ・パイプラインを確立することで機能します。

データ ソースには、データベース、アプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)、クラウド・サービス、その他さまざまなソースが含まれます。データの最終的な宛先はデータウェアハウス、分析アプリケーション、ビジネス・インテリジェンス・ツール、またはAIまたはMLモデルになります。

データがデータ・パイプラインを通過するにつれて、さまざまなオートメーション・テクノロジーが連携して、各ステップを完了します。

たとえば、データ・コネクターは、カスタム・コードや手作業を必要とせずに、あらゆるソースからデータを取得できます。ロボティック プロセス オートメーション(RPA) は、スプレッドシートや請求書内の特定のデータを検索してアプリケーションに移動するなどの反復的なタスクを実行できます。

人工知能 と機械学習もデータ・オートメーションにとって重要なテクノロジーです。複雑なデータ入力タスクを自動化し、高度なデータ変換を実行し、状況やビジネス・ニーズが変化したときにデータ処理パラメーターを自動的に適応させます。

データ セットを処理して使用するための主な方法の 1 つは、 ETL (抽出、変換、ロード) として知られています。データ・オートメーションは、データ管理ライフサイクルにおけるこういった重要なステップを合理化するのに役立ちます。

• データ統合： 異種のデータ・ストアを統合する。
• データ抽出： さまざまなソースから未加工データを収集します。
• データ変換： 使用目的に合わせてデータを変換すること。
• データ・ロード： 変換されたデータをターゲットの場所に移動すること。
• データ分析： データから洞察を生成する。

データ統合は、複数のソースからのデータを結合し、調和させることで、さまざまな分析、オペレーション、意思決定の目的に利用できる統一された一貫性のある形式にすることを意味する総称です。

データ統合には、データ抽出、データ変換、データ・ロード、データ分析を含む一連のステップとプロセスが含まれます。これらについては、以下で説明します。

未加工データは、SQLおよびNoSQLデータベース、Webアプリケーション、API、クラウド・サービス、スプレッドシートなどのさまざまなソースからコピーまたはエクスポートされます。抽出されるデータのタイプには、JSON、XML、リレーショナル・データベース・テーブルなど、非構造化データ形式と構造化データ形式の両方が含まれる場合があります。

自動データ抽出ツールは、人間による介入やカスタム・コーディング不要で、これらの異種ソースからデータを認識して抽出できます。ビジネス文書、Eメール、Webページなど、大量の非構造化データ内の特定の情報を見つけて取得できます。一部の抽出ツールは、手書きのテキストや低解像度の画像でも機能します。

データ変換は、データ統合プロセスの重要な部分であり、未加工データを統一された形式または構造に変換します。データ変換により、ターゲット・システムとの互換性が確保され、データ品質と使いやすさが向上します。データは、宛先に応じて、使用できるように複数の変換を行うことができます。

データ・オートメーション・ツールは、エラーや不整合を排除するためのデータのクリーニングや、スプレッドシートから列を削除するなどのデータの再フォーマット、複数のレコードを結合するデータ集約などのデータ変換を実行できます。オートメーション・ツールは、他のソースからの関連情報を追加することでデータを強化することもできます。

データが変換されると、その保存先（多くの場合、データウェアハウス、分析アプリ、またはユーザーがデータにアクセスして操作できるようにするその他のツール）にロードされます。通常、これには全データの初期ロードが含まれ、その後、増分データの変更の定期的なロードが行われ、頻度は少ないですが、ウェアハウス内のデータを消去して置き換える完全なリフレッシュが行われます。

オートメーション・ツールは、1日1回や2回などの時間間隔に基づいて、データの読み込みを自動的に実行するようにスケジュールできます。また、新しいデータがストレージに追加されたときや、ドキュメントが更新されたときなど、トリガーが有効になったときにデータの読み込みを開始することもできます。一部のツールでは、カスタム・コードを自動的に生成して、さまざまな種類のデータ資産を適切に読み込むこともできます。

抽出、変換、読み込みが終わったら、データを分析して傾向、パターン、相関関係を明らかにし、企業がデータに基づいた意思決定を行えるようにします。データ・オートメーション・ツールは、多くのデータ分析タスクを自動的に実行し、データサイエンティストがより迅速かつ効率的に作業できるようにします。

オートメーション・ツールは、データをエンコードまたは数値形式に変換し、データをサブセットに分割し、変数を分離し、欠損値を代入し、大規模なデータセットを高レベルの抽象化に一般化することができます。ビジネス・ユーザーの場合はデータのオートメーションによってデータの可視化を作成し、データ駆動型の洞察を理解して活用できるようになります。

データ・オートメーションの主なメリットは次のとおりです。

• 効率性の向上
• 信頼性の高いデータ品質
• コストの削減：
• より迅速なビジネス洞察
• より迅速な意思決定
• データ・セキュリティーの強化
• 柔軟な拡張性

データ・パイプラインを介して大量のデータを移動および処理することは、複雑で時間のかかるプロセスとなる可能性があります。データ・パイプライン全体の多くのタスクを自動化すると、処理時間が大幅に簡素化され、短縮されます。

大量のデータの処理から人間の介入を排除することで、人為的エラーの可能性も排除できます。データオートメーションツールは、データのエラーを防ぎ、ビジネスルールとの整合性を維持するためにデータ検証を実行することもできます。

データ・オートメーションにより、従業員がデータ処理タスクに費やす時間と労力を削減できます。例えば、オートメーション・ツールは、データ入力、エラーの修正、データのフォーマットによって他のシステムやツールとの互換性確保に役立ちます。

データ・オートメーションにより、これまでデータ・チームによる手動介入が必要だった分析タスクを自動化することで、多くの場合、データ駆動型のビジネス洞察をリアルタイムで迅速に発見できるようになります。

ビジネス洞察が高速化するということは、企業がリアルタイムでデータ駆動型の意思決定を行い、新たな機会を捉え、顧客体験を向上させ、潜在的な結果を理解せずに行動するリスクを軽減できることを意味します。

データ・オートメーション・ツールは、機密データを自動的に暗号化し、規制に準拠するためにデータを認証および監査し、データ・ソースへのアクセスを制限することで、処理中のデータを保護するのに役立ちます。

データ量が増加し、ビジネス・プロセスが進化するにつれて、データ・オートメーションにより、組織は性能要件を維持しながら、データ処理の取り組みを拡張できるようになります。