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データ サイエンティストとしての旅を通じて、あなたは問題に遭遇し、それを克服することになります。 あるプロセスが他のプロセスよりもどのように優れているか、また、当面のタスクに応じて異なるプロセスを使用する方法を学びます。 

これらのプロセスは連携して機能し、データ サイエンス プロジェクトが可能な限り効果的に進行し、意思決定プロセスの重要な要素となることを保証します。 

プロセスの XNUMX つはデータ管理です。 データ主導の世界では、組織がデータ資産を活用し、その有効性を確保するためにデータ管理が重要な要素となります。 

これは、データが正確であり、必要な人がアクセスでき、データ サイエンス プロジェクトのライフサイクル全体にわたって信頼できるものであることを保証するために、データを収集、保存、整理、維持するプロセスです。 他の管理プロセスと同様に、ポリシーやテクノロジーによって裏付けられサポートされる手順が必要です。 

データ サイエンス プロジェクトにおけるデータ管理の主要なコンポーネントは次のとおりです。

• データの収集と取得
• データのクリーニングと前処理
• データストレージ
• データのセキュリティとプライバシー
• データガバナンスと文書化
• コラボレーションと共有

ご覧のとおり、いくつかの重要なコンポーネントがあります。 現時点では難しそうに見えるかもしれませんが、データ サイエンティストとして期待されることの概要を説明するために、それぞれについて説明していきます。 

データの収集と取得

現在、世の中にはたくさんのデータがありますが、データ収集は依然としてデータ サイエンティストとしての役割の一部です。 データの収集と取得は、Web サイト、調査、データベースなどのさまざまなソースから生データを収集するプロセスです。 データの品質は結果に直接影響するため、このフェーズは非常に重要です。 

さまざまなデータ ソースを特定し、要件を満たすものを見つける必要があります。 これらのデータ ソースにアクセスするための適切な権限があること、データ ソースの信頼性、および形式が範囲に適合していることを確認してください。 データは、手動データ入力、データ抽出などのさまざまな方法で収集できます。 

これらの手順全体を通じて、データの整合性と正確性を確保する必要があります。 

データのクリーニングと前処理

データを取得したら、次のステップはデータのクリーニングです。これには多くの時間がかかる場合があります。 データセットを精査し、問題を見つけて修正する必要があります。 このフェーズの最終目標は、データを標準化して変換し、分析できるようにすることです。

データ クリーニングは、欠損値、重複データ、不正なデータ型、外れ値、データ形式、変換などの処理に役立ちます。 

データストレージ

データのクリーンアップが完了し、データの品質が高く、分析の準備ができたら、保存してください。 掃除してゴールドスタンダードに到達させるために費やした時間を無駄にしたくないでしょう。 

データベースやクラウド ストレージなど、プロジェクトや組織に最適なデータ ストレージ ソリューションを選択する必要があります。 繰り返しますが、これはすべてデータ量と複雑さに基づいています。 効率的なデータ取得と拡張性を可能にするアーキテクチャを設計することもできます。

実装できるもう XNUMX つのツールは、データのバージョン管理とアーカイブです。これにより、すべての履歴データと変更を維持して、データ資産と長期的なアクセスを維持できます。 

データのセキュリティとプライバシー

この時代においてデータがいかに重要であるかは誰もが知っているので、何としてもデータを保護してください。 データ侵害やプライバシー侵害は深刻な結果をもたらす可能性があるため、この問題に対処する必要はありません。 

データのセキュリティとプライバシーを確​​保するには、アクセス制御、暗号化、定期的な監査、データのライフサイクル管理など、いくつかの手順を実行できます。 データを保護するためにどのような手段をとる場合でも、データが GDPR などのデータ プライバシー規制に準拠していることを確認したいと考えています。 

データガバナンスと文書化

データのライフサイクル全体を通じてデータの品質と説明責任を確保したい場合、データ管理プロセスにはデータ ガバナンスと文書化が不可欠です。 このプロセスには、データが適切に管理され、すべての資産が保護されるようにするためのポリシー、プロセス、ベスト プラクティスの整備が含まれます。 この主な目的は、透明性とコンプライアンスを提供することです。 

データがどのように構造化され、保存され、使用されるかについての洞察を提供するために、これらすべてのポリシーとプロセスを包括的に文書化する必要があります。 これにより、組織内で信頼が構築され、リスクを回避して新しい機会を見つけるための意思決定プロセスを促進するためにデータをどのように使用するかが決まります。

プロセスの例には、包括的なドキュメント、メタデータの作成、監査証跡の維持、データ系統の提供などが含まれます。 

コラボレーションと共有

データ サイエンス プロジェクトは共同作業のワークフローで構成されており、これがどれほど面倒なことになるか想像できるでしょう。 XNUMX 人のデータ サイエンティストが同じデータセットで作業し、別のデータ サイエンティストがさらにクリーニングを行っているとします。 

チーム内でのデータ管理を確実に行うには、タスクが互いに重ならないように、またはある人が他の人よりも優れたバージョンのデータセットを所有しないように、タスクを伝達することが常に重要です。 

データ サイエンス チーム内のコラボレーションにより、さまざまな関係者がデータにアクセスでき、価値のあるデータが得られるようになります。 データ サイエンス チーム内でのコラボレーションと共有を改善するには、データ共有プラットフォームを用意し、Tableau などのコラボレーション ツールを使用し、アクセス制御を導入し、フィードバックを許可します。 

データ管理の主要なコンポーネントについて説明したので、次に、データ サイエンス プロジェクトのライフサイクルに役立つデータ管理ツールとテクノロジーのリストを作成します。 

リレーショナル データベース管理システム (RDBMS):

• MySQL
• PostgreSQL
• Microsoft SQL サーバー

NoSQL データベース:

• MongoDBの
• カサンドラ

データウェアハウス

• Amazonレッドシフト
• Google ビッグクエリ
• スノーフレーク

ETL (抽出、変換、ロード) ツール:

• アパッチNiFi
• タレンド
• Apache Spark

データの視覚化とビジネス インテリジェンス:

• タブロー
• Power BI

バージョン管理とコラボレーション:

• Gitの
• GitHubの

データのセキュリティとプライバシー:

• ヴァロニス
• 特権

データ管理はデータ サイエンス プロジェクトの重要な要素です。 それはあなたの城を支えている基礎であると考えてください。 データ管理プロセスがより良く、より効果的であればあるほど、より良い結果が得られます。 データ管理について詳しく学ぶために読むことができる記事のリストを提供しました。

 
 
ニシャ・アリア KDnuggets のデータ サイエンティスト、フリーランス テクニカル ライター、およびコミュニティ マネージャーです。 彼女は特に、データ サイエンスに関するキャリア アドバイスやチュートリアル、およびデータ サイエンスに関する理論に基づく知識を提供することに関心を持っています。 彼女はまた、人工知能が人間の寿命を延ばすためのさまざまな方法を探求したいと考えています。 熱心な学習者であり、他の人を導く手助けをしながら、技術知識とライティング スキルを広げようとしています。
 

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• 情報源： https://www.kdnuggets.com/data-management-principles-for-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-management-principles-for-data-science