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データは、ビジネスで重要な役割を果たしています。
しかし、その価値を最大限に引き出すためには、適切なオンボーディングプロセスが必要です。今回は、データ活用におけるオンボーディングの重要性とその手順について記事にしました。
データ活用のオンボーディング
オンボーディングは、新たなデータソースが出てきた際に、既存のITサービスやシステムに統合するプロセスです。
統合には、データソースがどこにあるのか？接続するためにどんな対応が必要なのか？だったり既存のシステムの項目と紐づける場合にはデータの形式が一致しているのか？していなければクレンジング処理をする必要も出てきます。
また、接続できた後には、データを統合することで目的は達成できるのか検証も必要となってきます。
この一連のプロセスをデータオンボーディングと呼びます。
データオンボーディングの重要性
データオンボーディングにより、データは分析可能な形式に変換され、BIツール等を通じて情報を把握することが可能になります。適切なデータオンボーディングは、データの品質を保証し、データ分析の精度を向上させるために不可欠です。
具体的なデータオンボーディングの手順
- データソースの識別
データオンボーディングの最初のステップは、データソースを特定することです。これには、システムから出力可能なファイルの形式や保存先のデータベース、APIの有無などがあります。
- データマッピング:
次に、データの構造を理解し、どのデータがどのフィールドに対応するかをマッピングします。
- データクレンジング:
データは、情報が不足しているレコード、重複、誤った情報などの問題を解決するためにクレンジングします。
- データ統合
クレンジングしたデータは、既存のデータベースやBIツールと統合します。
- データ検証
最終的にデータが正しいか？、またビジネス目標を達成するために必要な洞察を提供できることを確認します。
まとめ
データオンボーディングは、データドリブンな意思決定を可能にする重要なプロセスです。
適切なオンボーディングを行うことで、組織はデータの価値を最大限に引き出し、ビジネスの成功を確実にすることができます。
システム間での連携や分析などデータ活用でお困りの課題がございましたらお問い合わせください。
