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データブレンディングとは、複数のソース[1]からのビッグデータを単一のデータウェアハウスまたはデータセットに統合するプロセスです。[2]
データブレンディングにより、ビジネスアナリストは、高品質のビジネスインテリジェンスに基づいて重要なビジネス上の意思決定を行うために必要なデータの拡大に対処できます。[3]データブレンディングは、データアナリストがソースを非常に迅速にマージする必要があるため、データサイエンティストによる実際的な介入が間に合わないため、データ統合とは異なると言われています。[4] 2015年にForrester Consultingが行った調査では、52％の企業が50以上のデータソースをブレンディングしており、12％が1,000を超えるソースをブレンディングしていることがわかりました。[5]
抽出、変換、ロード
データブレンディングは、抽出、変換、ロード（ETL）に似ています。ETLとデータブレンディングはどちらも、さまざまなソースからデータを取得して組み合わせます。ただし、ETLは、データをマージして構造化し、ターゲットデータベース（多くの場合、データウェアハウス）に使用します。データブレンディングは、特定のユースケースのデータを特定の時間に結合させることを目的とするため、若干異なります。[7]一部のソフトウェアでは、データはデータベースに書き込まれません。これは、ETLとは大きく異なります。たとえば、Google Data Studioなどです。[8]
ソフトウェア製品
アナリストがデータソースを組み合わせることへの需要が高まっていることを反映して、複数のソフトウェア企業が大きな成長を遂げ、数百万ドルを調達しており、[9]市場に早期参入した企業の中には現在では上場企業となっている企業もある。[10]例としては、 AWS、Alteryx、Microsoft Power Query、[11]、Incorta [12]などがあり、これらはテキストファイル、データベース、XML、JSON、その他多くの形式の構造化データや半構造化データなど、さまざまなデータソースからのデータの結合を可能にしている。[13] [14] [15] [16]
タブロー
Tableau ソフトウェアでは、データ ブレンディングは、複数のデータ ソースからのデータをデータ視覚化で組み合わせる手法です。[17]重要な差別化要因は、データ結合の粒度です。データを 1 つのデータ セットにブレンドする場合、SQL データベース結合が使用されます。これは通常、可能な場合は ID フィールドを使用して、最も粒度の細かいレベルで結合します。[18] Tableau でのデータ ブレンドは、最も粒度の細かいレベルで行われる必要があります。[19]
ルッカースタジオ
Google の Looker Studio では、1 つのデータ ソースのレコードを最大 4 つの他のデータ ソースのレコードと結合することでデータ ソースが結合されます。Tableau と同様に、データのブレンドはレポート レイヤーでのみ行われます。ブレンドされたデータは、個別の結合データ ソースとして保存されることはありません。[20]
データブレンディングの課題
最も一般的なカスタムメタデータの質問は、「このデータセットを他のデータセットとどのようにブレンド（結合または統合）できますか？」です。[21]
参照
参考文献
- ^ Alteryx Analytics が予測データとビッグデータの力を市場にもたらす
- ^ データブレンディングとは、複数のソースからのデータを組み合わせて機能するデータセットを作成するプロセスです。
- ^ 「データブレンディング」。Trifacta.com。2017年8月24日。
- ^ データブレンディングとは何ですか? また、どのツールを使用すると簡単にできますか?
- ^ 「分析のためのデータ マッシュアップ」。Pentaho。
- ^ 「ETL の仕組み」（ドイツ語）。Databricks 。2021 年 2 月 27 日閲覧。
- ^ 「データブレンディングとは何か、そしてそれを簡単にするツールはどれか？」。ソフトウェアアドバイス。2016年8月25日。 2021年2月27日閲覧。
- ^ 「Google Data Studio の概要」。datastudio.google.com。2021年 2 月 27 日閲覧。
- ^ 「Incorta、ETLフリーのデータ処理ソリューション向けにシリーズCで3000万ドルを調達」TechCrunch 。 2021年2月27日閲覧。
- ^ 「 Alteryx、新規株式公開の価格を発表」。Alteryx 。2021年2月27日閲覧。
- ^ Corporation、Microsoft。「Microsoft Power Query」。powerquery.microsoft.com 。 2021年2月27日閲覧。
- ^ 「Direct Data Analytics Software」. Incorta . 2021年2月27日閲覧。
- ^ 「データ ソース」。docs.incorta.com。2021年 2 月 27 日閲覧。
- ^ davidiseminger. 「Power Query を使用して複数のソースからデータを整形および結合する」. docs.microsoft.com . 2021 年 2 月 27 日閲覧。
- ^ 「サポートされているデータソース: Amazon QuickSight」。docs.aws.amazon.com 。 2021年2月27日閲覧。
- ^ 「データソース」。Alteryx ヘルプ。2021 年 2 月 27 日閲覧。
- ^ 「Blend Your Data」. help.tableau.com . 2021年2月27日閲覧。
- ^ 「SQL 結合の説明」。SQL 結合の説明。2021年 2 月 27 日閲覧。
- ^ TAR Solutions (2021-01-20). 「Tableau でのデータブレンディング」. TAR Solutions . 2021-02-27閲覧。
- ^ 「データ ブレンディングについて - データスタジオ ヘルプ」。support.google.com。2021年 2 月 27 日閲覧。
- ^ Heer, Jeffrey; Hellerstein, Joseph; Kandel, Sean; Rattenbury, Tye (2017 年 7 月)。データ ラングリングの原則。O'Reilly Media。