データ処理とは

従来、企業は小規模なデータセットを管理するために手動のデータ処理と計算機に頼っていました。しかし企業が生成するデータの量が増大するにつれて、高度なデータ処理方法が不可欠になりました。

この必要性から電子データ処理が登場し、高度な中央処理装置（CPU）と自動化が可能になり、人間の介入を最小限に抑えるようになりました。

人工知能（AI）の導入が進むにつれ、効果的なデータ処理がこれまで以上に重要になっています。クリーンで適切に構造化されたデータはAIモデルを強化し、これにより企業がワークフローを自動化し、より深い洞察を引き出せるようにしています。

2024年のIBM Institute for Business Valueのレポートによると、自社の企業データが生成AIの効率的なスケーリングをサポートできるだけの品質、アクセシビリティー、セキュリティー基準を満たしていることに強く同意するテクノロジー・リーダーは29%のみです。しかし、高品質の処理システムがなければ、AI駆動型アプリケーションの出力は非効率的で、偏りのある、信頼性の低いものとなりがちです。

今日では、機械学習（ML）、AI、並列処理、つまり並列コンピューティングによって、大規模なデータ処理が可能になっています。これらの進歩により、組織はMicrosoft AzureやIBM® Cloudなどのクラウド・コンピューティング・サービスを使用して洞察を得ることができます。

データ処理方法はさまざまですが、未加工データを使用可能な情報に体系的に変換するには、大まかに分けて6つの段階があります。

1. データ収集： 企業は、モノのインターネット（IoT）センサー、SNS、サードパーティー・プロバイダーなどのソースから大量のデータを収集する場合があります。このステップでデータ管理プラクティスを標準化すると、後続のデータ処理タスクを効率化できます。
   
   
2. データ準備： このステップでは、高品質のデータセットを維持するためのデータのクリーニング、検証、標準化が行われます。Pythonスクリプトを活用したMLアルゴリズムは、異常を検知し、欠損値にフラグを付け、重複レコードを削除することで、分析とAIモデルの精度を向上させます。
   
   
3. データ入力： キュレーション後、未加工データはSQLクエリー、ワークフロー、またはバッチ・ジョブを通じてApache Sparkなどの処理システムに取り込まれます。取り込み中にデータ保護を優先することで、規制の厳しい環境でも、企業はコンプライアンスを徹底できます。
   
   
4. 分析： アルゴリズム、並列処理、またはマルチ処理によって、ビッグデータ内のパターンを発見できます。ここにAIを統合することで、手作業による監視の必要性が減り、データ分析が高速化されます。
   
   
5. データ出力：利害関係者は、グラフ、ダッシュボード、レポートを使用することで、データ分析結果を可視化することができます。意思決定の早さは、特に予測やリスク管理において、これらの貴重な洞察をユーザーがどれだけ簡単に解釈できるかにかかっています。
   
   
6. データ保存：処理されたデータは、後でアクセスできるようにデータウェアハウス、データレイク、またはクラウド・コンピューティング・リポジトリに保存されます。一般データ保護規則（GDPR）などの規制に準拠して適切にデータを保存することは、、企業がコンプライアンスを維持するために役立ちます。

データ処理は、組織がデータを貴重な洞察に変えるために役立ちます。

企業の収集するデータが増える中で、効果的な処理システムは意思決定の改善とオペレーションの合理化に役立ちます。また、データの正確性を確保し、セキュリティー機能を充実させ、高度なAIアプリケーションに対応することにもつながります。

AIおよびMLツールは、データセットを分析して、組織が価格戦略を最適化し、市場動向を予測し、運用計画を改善するために役立つ洞察を引き出します。グラフやダッシュボードなどのデータの可視化ツールにより、複雑な洞察を利用しやすくなり、未加工データが利害関係者にとって実行的なインテリジェンスに変換されます。

コスト効率の高いデータ準備と分析は、マーケティング・パフォーマンス・データの集約から在庫予測の改善まで、業務の最適化に貢献します。

さらに、Microsoft AzureやAWSなどのクラウド・プラットフォーム上に構築されたリアルタイム・データ・パイプラインにより、企業は必要に応じて処理能力を拡張できます。この機能は、大規模なデータセットを高速かつ効率的に分析するために役立ちます。

頑健なデータ処理により、組織は機密情報を保護し、GDPRなどの規制に準拠することができます。データウェアハウスやデータレイクなどのセキュリティーが充実したデータ・ストレージ・ソリューションは、データの保存、アクセス、保持の方法を制御することでリスクを軽減するのに役立ちます。自動処理システムはガバナンス・フレームワークと統合してポリシーを適用し、一貫性と準拠性を維持したデータ処理を維持できます。

高品質で構造化されたデータは、生成AIモデルやその他のAI駆動型アプリケーションに不可欠です。データサイエンティストは、高度な処理システムを利用してデータをクリーンアップ、分類、拡充します。この準備により、AIトレーニング用にデータが正しくフォーマットされることが保証されます。

AIを活用した自動化により、企業はデータ準備を加速し、MLおよび生成AIソリューションの性能を向上させることもできます。

処理システムの進歩により、組織が情報を分析および管理する方法が再定義されました。

初期のデータ処理は、手入力、基本的な計算機、バッチ処理ベースのコンピューティングに依存しており、これが非効率性やデータ品質の一貫性欠如につながりがちでした。時間が経つにつれて、SQLデータベース、クラウド・コンピューティング、MLアルゴリズムなどのイノベーションが、企業はデータ処理方法の最適化を推進するようになりました。

現在、主なデータ処理テクノロジーには次のようなものがあります。

クラウドベースの処理システムはスケーラブルなコンピューティング能力を提供し、企業が多額のインフラストラクチャー投資を行わずに膨大な量のデータを管理できるようにします。Apache HadoopやSparkなどのフレームワークはリアルタイムのデータを処理し、企業がサプライチェーンの予測からパーソナライズされたショッピング体験まで、あらゆるものを最適化できるようにします。

機械学習アルゴリズムの登場により、データ処理は変革しました。TensorFlowなどのAIを活用したツールは、データ準備を効率化し、予測モデルを強化し、大規模なデータ分析を自動化します。Apache Kafkaなどのリアルタイム・フレームワークは、データ・パイプラインを最適化し、不正検知、動的価格設定、eコマースの推奨エンジンなどのアプリケーションを改善します。

レイテンシーを削減し、リアルタイムのデータ分析を改善するために、エッジコンピューティングは情報をそのソースの近くで処理を行います。これは、一瞬の決断が大きなリスクを伴う医療などの即時の意思決定を必要とする業界にとって不可欠です。

ローカライズされたデータ処理により、遅延を最小限に抑えることで顧客とのやり取りや在庫管理も強化できます。

量子コンピューティングは、従来のコンピューティング機能を超えた複雑な最適化問題を解決することで、データ処理に革命をもたらすものと思われます。ユースケースの数が増えるにつれ、量子コンピューティングは、暗号化、ロジスティクス、大規模シミュレーションなどの分野を変革し、データ処理の未来を形作りながら洞察を加速させる可能性を秘めています。

企業は、運用要件と拡張性の要件に応じて、さまざまなデータ処理方法を採用できます。

• バッチ処理：この方法では、スケジュールされた間隔で未加工データを処理し、人間の介入を最小限に抑えながら反復的なワークロードを実行するためのコスト効率の高いオプションとなります。バッチ処理は、取引の集計や給与計算などの日常的なタスクに最適です。
  
  
• リアルタイム処理：ヘルスケア監視や不正アクセス検知など、即座のデータ出力が必要な、時間的制約のあるアプリケーションにはリアルタイム処理が不可欠です。自動データ検証、機械学習、低遅延ツールは、組織が発生するイベントに対応するために役立ちます。
  
  
• マルチプロセッシング： マルチプロセッシングは、データ処理タスクを複数のCPUに分散し、ビッグデータを効率的に処理します。このアプローチは、複雑なデータ分析を並行して実行するデータ・エンジニアにとって、全体の処理時間短縮に役立ちます。
  
  
• 手動データ処理：名前が示すように、手動データ処理には人間の介入が伴います。この方法では、処理速度は遅くなりますが、規制関連の状況や、専門的な監査や重要なデータ入力作業など、エラーを回避するために人間の正確な判断が必要な場合に必要になることがあります。
  
  
• オンライン処理：オンライン処理は、SNSや電子商取引などの環境で継続的なリアルタイムのデータやり取りをサポートします。データセットを継続的に更新することで、オンライン処理はユーザー行動分析を動的なシステム応答と一致させ、MLアルゴリズムをデプロイしてエクスペリエンスをリアルタイムで改善することができます。

組織は、大量のデータを管理する際に、次のような課題に直面します。

• 品質の問題
• 拡張性における制約
• 統合の複雑さ
• 法規制への準拠

データのクリーニングや検証が不適切だと、意図せぬ冗長性、不完全なフィールド、一貫性のない形式など、不正確さが生じる可能性があります。これらの問題は、貴重な洞察の価値を低下させ、予測の取り組みを妨げ、企業に深刻な影響を与える可能性があります。

Unity Softwareが「粗悪な独自の顧客データ」による「自業自得の失敗」により、時価総額約50億米ドルを失ったことを考えてみてください。厳格なデータ品質基準を維持し、手作業による監視を減らすことで、組織はデータ・ライフサイクル全体にわたって信頼性を高め、倫理的なプラクティスを守ることができます。

旧来の処理装置や旧式のアーキテクチャは、データセットの拡大によって圧倒される可能性があります。それでも、2028年までに、世界のデータ・スフィアは393.9ゼタバイトに達すると予想されています。¹ これは、地球上の砂粒の約50,000倍のバイト数です。

効率的なスケーリング戦略がなければ、企業はボトルネック、クエリーの遅延、インフラストラクチャー・コストの上昇などのリスクにさらされます。最新のマルチプロセッシングおよび並列処理方式では、ワークロードを複数のCPUに分散できるため、システムは膨大な量のデータをリアルタイムで処理できます。

さまざまなプロバイダー、オンプレミス・システム、クラウド・コンピューティング環境からの未加工データを統合するのは難しい場合があります。PythonをディストリビューとしているAnaconda社が発表した「2023年度データサイエンスの現状」レポートによると、データ準備は依然としてデータサイエンスの実践者にとって最も時間のかかるタスクであることがわかっています。²特に規制の厳しい業界では、リネージュを維持しながらデータを統合するために、さまざまな種類のデータ処理が必要になる場合があります。

慎重に設計されたソリューションにより、断片化を減らし、パイプラインの各段階で意味のある情報を維持することができ、標準化された処理手順は複数の環境間で一貫性を確保するために役立ちます。

GDPRなどの規制により、データ保護は最優先事項となっています。規制違反に対する罰金は、2024年に合計で約12億ユーロに達しました。³データ処理が拡大するにつれて、規制上のリスクも拡大し、組織はデータ主権、トラッキングにおけるユーザーの同意、自動コンプライアンス報告などの要件をうまく扱う必要があります。

パフォーマンスに重点を置いた処理手順とは異なり、規制ソリューションではセキュリティーとデータ品質が優先されます。データ最小化や暗号化などの手法は、企業がプライバシー法を遵守しながら未加工データを処理するのに役立ちます。