データ分類に関する情報サイト
データ分類は、情報化社会で欠かせない作業です。
情報はどれだけ有用なものであっても、使いたきときに見つけられなければ意味がありません。
見つけ出すためには、その情報がどのようなものかがわからなければいけません。
その情報を付与して検索性を持たせることで使える情報となります。
一度付与した情報は、いろいろな条件で検索されて区別することが可能です。
最も重要なことは、種類によって識別ができる状態にすることです。
データ分類を実施する目的や方法は？分かりにくいポイントを具体的に解説
データ分類を行う理由は、情報を有効に使えるようにすることです。
ただ単に蓄積された情報は、業務に活用することはできません。
それは検索性がないことで見つけ出したり、分析することが困難だからです。
同じ表紙のタイトルのない本棚から目的の本を見つけ出すような状態です。
知りたいときに該当する情報を短時間で見つけられること、同じ種類の情報をまとめられることがデータ分類の目的です。
データの一つ一つにタグと言われる情報を追加することによってデータ分類を実施します。
検索できる識別を付与することで、並べたり、仕分けることができるデータベースとなります。
結果として、知りたい情報を見つけ出すことが短時間でできるようになります。
情報管理に疑問を感じたらデータ分類が必要
業務で知り得た情報や生成された記録などを見直したり、第三者に提示しなければならなくなったときに多くの時間を費やしているなら、管理方法に疑問を持つべきです。
保持している情報や記録は活用されることで意味があります。
将来見ることのない情報は不要であり、第三者に見せない記録は作る意味がありません。
本来の目的を果たすためには、情報のデータ分類を行って意味あるものにすべきです。
データ分類は情報にタグと呼ばれる新たな情報を追加して、識別できるようにする作業です。
検索が可能な状態にするためにそのための札をつけるような作業になります。
一度つけた札は誰が見てもわかるようになっていて、意味のあるものでなければいけません。
例えばファイルに対してファイル名や作成日や作成者、キーワードなどを付加して見える化を行います。
これでいちいち中身を見なくてもある程度の察しが付くことになります。
無分類では見つけるのに時間がかかっていたデータを短時間で識別して使うことができるようになります。
データの集計や分析も実施できるので、効率化をすすめるときに有効な資源です。
情報を探すのに時間がかかりすぎて本来の仕事が進まない日々を繰り返すよりも良いでしょう。
データ分類はプレゼン資料として必要なものと言える
商品を販売する場合には、事前にデータ分析などを行うことが必要になります。
データ分析やデータ分析を行う場合には、自分たちで行うことができないわけではありません。
しかしそれはある程度大きな会社でそのような部門を設立しなければなかなか難しいでしょう。
つまりデータ分類と言うのは、一朝一夕に指定できるものではなく、熟練の技術や経験が必要になります。
このように考えると、外部の業者に委託するなどして分類をしていく以外にありません。
実はこのデータ分類をする行為は、プレゼン資料にも利用することができます。
この場合には、わざわざ業者に依頼をして行った方がより確実にプレゼンの成功に近づくことができるでしょう。
何故かと言えば、客観的なデータに基づいたものならば信憑性が高いと考えられるからです。
根拠に基づいていないものではなく、数字に出ているものならば、相手に取得する十分な材料になります。
ただし、それだけの資料を揃え体が説得力のある喋り方をすることも重要になるわけです。
データ分類にはスピード感も絶対に欠かせません
データ分類は種々のデータを様々な基準に基づいて仕分けしておくことですが、特に企業活動の場合、分類さえしておけば良いというものではなくそこにはスピード感も必要です。
これは仕事をしていれば自然と感じられることのはずですが、今の世の中はダイナミックに動いています。
例えば10年前のデータ分類が今でも極めて有用な位置を占めている会社とか仕事も中にはあるかもしれませんが、そういう事例はどちらかというと少ないことはまず間違いありません。
10年前どころか2、3年前のものであってももう何の役にも立たないというか、ああ昔はこんなこともあったなあと感慨にふけるくらいは精一杯というケースも多いでしょう。
これに多少なりとも賛同できるのであれば、データ分類の仕事にあまりに長い時間をかけては意味がないことは納得できるはずです。
どれくらいの猶予があるかは仕事とかその情報の性質とか分量にもよるでしょうが、スピード感が大事なことは間違いありません。
的確な情報共有のためにもまずはデータ分類
企業活動で情報共有が重要なことは言うまでもありません。
企業は一人の人間が動かしているわけではなく複数人で有機的な活動を行って初めて成果が出せるのですから、必要な情報を複数の人で共有することは欠かせないわけです。
ただ、何でもかんでも共有しさえすれば良いというわけではありません。
中には、とにかく何にでも首を突っ込みたがる人とか、教えてもらえることは何でも全て聞きたがるような人もいることは事実ですが、これは効率的とは言えません。
必要なものに限ってとすることが効率的です。
また、当然ながら機密もあり、これは社外の人だけではなく社内であっても考えられることですから注意しなければなりません。
このような観点からデータ分類は非常に重要だということが分かります。
貴重なものであってもごちゃまぜにしていては良くないということで、データ分類によってはじめて本当の意味での情報共有が可能になる側面があることを忘れてはいけません。
データ分類ができるITツールを紹介します
ここでは、データ分類ができるITツールを紹介します。
近年、企業が保有するデータ量(データ分類)は年々増加しており、情報の取り扱いも厳しくなっています。
Googleはサードパーティのデータのサポートの終了を発表しており、世界中の国々が個人情報の保護に関する規制を強化することを検討。
また消費者のニーズの多様化に伴い、効率的な管理を実現するためにはデータの活用が重要視されています。
データ利用の文脈では、DMPとCDPという用語がよく使われますが、この2つの違いを正しく説明できる人はほとんどいません。
そのためこの記事では、DMPとCDPの基本を確認し、それらの違いをさまざまな観点から説明します。
社内でのデータ利用を検討されている方は、最後までご覧ください。
DMPは「データ管理プラットフォーム」の略で、インターネット上のサーバーに保存されているさまざまなデータを管理し、その後のマーケティング活動に使用するためのプラットフォームです。
DMPに保存されるデータは、顧客の属性・Webサイトでの顧客の行動履歴、広告配信データなどさまざまです。
これらを適切に活用することで、お客様一人ひとりの特性に合わせた最適な対応を検討することができます。
DMPには主に「パブリックDMP」と「プライベートDMP」の2種類です。
データ分類方法の1つ時間とはなにかについて
データ分類というと様々な方法がありますが、時間も1つの方法として重要といえるのではないでしょうか。
例えば年齢や性別といった分類は定番ですが、属性や好みのようなデータ分類も広く用いられています。
また特定の年代で区切ったり、年代別に比較してデータを分析するやり方もあります。
いずれにしても、データ分類の違いはデータを見る角度の違いと表現できますし、不可逆的な進行方向に関するものも分類に用いることができます。
時間は代表的な分類方法の1つで、それは特定の物事の開始のタイミングだったり、特定の作業を終えるのに掛かった長さなどデータ分類のやり方は様々です。
しかし量的、質的な分類方法と共に活用することで、データから新たな何かが見えてくる可能性が出てきます。
大切なのは物事を一面で捉えるのではなく、多角的に様々な分類を組み合わせて分析することです。
物事の見方が1つ増えるだけで、より多くのことが分かりますし、活用の可能性が広がるのではないでしょうか。
大切な顧客は業種によってデータ分類の実施を
日々仕事をしていると大切な顧客が少しずつ誕生していくので、その分やりがいを持って業務に取り組んでいる方は非常に多いはずです。
それが積み重なって会社の利益へと繋がり、優秀な人材の拡充や新たな業務へと少しずつ縁を紡いでいきます。
今後も着実に会社の成果を積み上げていくためにも、あらかじめ業種によってデータ分類をしておくと良いのではないでしょうか。
取引先とこれまでの仕事のやり取りで生まれた大小様々なことをしっかりとデータ分類を実施しておくことにより、仕事をスムーズに進行させることはもちろん、前もって厄介なトラブルを避けることが可能になります。
データ分類には専用のソフトもありますが、有料のものがありますしその分コストもかかってしまいます。
そのためパソコンにあらかじめ備わっているものを使用し。しっかりとデータ管理をしておきましょう。
これなら互換性があるので、会社にあるすべてのパソコンでデータの共有ができます。
社内の人間なら誰でも使えるようになるので、ぜひ活用してみましょう。
データ分類は専用のソフトを利用するのが便利
かつてデータ分類を行う際は目視でデータを確認して人力で振り分けるのが一般的ですが、昨今では各社から専用のソフトがリリースされています。
キーワードを指定すればそれが含まれているデータを自動的に検出して振り分けることが可能で、作業の能率が飛躍的に向上しました。
また、強制的にあるカテゴリに分類したい場合や、自動検出できなかった場合などにはタグを付け加えることで、データ分類をすることが可能なのも便利です。
もちろんこれらのルールに該当しないデータや、例外として分類したい場合には手動で強制的に設定できるなど、柔軟性の高いデータ分類を実現できるのも、フレキシブルに利用できる専用のソフトならではの強みです。
分類されたデータは英数字順や番号順、入力した日付などでソートできるほか、キーワードやタグで検索をして瞬時に呼び出すことも可能です。
それらのデータはワープロやプレゼンテーションなどのファイル形式にコンバートしてから出力することもでき、様々なシーンで利活用できます。
日々の業務によるトラブルを蓄積してデータ分類を
毎日仕事に取り組んでいると、きっと様々なトラブルに見舞われるはずです。
顧客との間で出てきたケースはもちろんですし、業務に使用する機器の不具合の場合などもあるでしょう。
こうした問題はしっかりと蓄積させておき、自社の社員同士で共有する体制を整えておく必要があります。
そのためぜひ各パソコンやスマートフォン内にデータ分類を実施し、どのような問題が発生しても確実に対処できる体制をあらかじめ構築しておきましょう。
これが良いマニュアルになってくれますし、それ以降の業務にもしっかりと活かせるからです。
データ分類には前もって付属されているものがありますし、すぐに利用してみると良いです。
しかしもっと万全の状態を整えておきたいなら、有料ソフトの導入を検討してみると良いかもしれません。
これだと担当者によるサポートが受けられますし、どのようなトラブルが起こってもその都度アドバイスをしてもらえるので本当に助かります。
会社の利益を着実に伸ばしていくためにも、データ分類作業を積み重ねていくことが大切です。
データ分類は放置せずに日頃から小まめに行う
集積されたデータはすぐに利活用するならデータ分類を行いますが、特にその時点で問題が無ければ放置してしまいがちです。
しかし、いざ必要になった時にどれがどのカテゴリなのか分からず、抽出するのに一苦労するケースも少なくありません。
そのデータをいつか利活用することが確実なら、後から困らないように日頃から小まめにデータ分類をしておくことが大切です。
ありがちなのは当時データ収集に携わっていた人物が転勤や退職などでいなくなった時に、当時の事情を知る者が居ないことからデータの所在や存否が分からなくなってしまうケースです。
そんな時でも保存する段階で再び取り出すことを強く意識し、管理番号やタグを付与するなどして検索しやすくしておけば、必要な時にいつでも簡単に見つけることが可能です。
これならばデータを取り扱う人員が異なっても、共通のルールの下で必要なデータを取り出すことが可能となります。
データの利活用はデータ分類が鍵を握っていると言っても過言ではなく、日頃からの取り組みが重要です。
データ分類は思い切って処分することも大事
例えばAIが参照するビッグデータは内容が充実するほど精度を増しますが、その一方で使われることのないデータも一部に存在していることは確かです。
その一方で機械学習を継続している限りはデータベースは肥大化し続け、保存や管理だけでも多大なリソースを消費します。
これが豊富な予算と保存領域が用意されている研究分野ならまだしも、ことビジネスの現場となればより低コストで高効率であることが求められます。
データ分類を行う際には、そのデータは果たして今後利活用する可能性があるのかを検討し、もしも必要無ければ思い切って処分するのもひとつの方法です。
例えば、かつてはデータ分類をして活用したものの、現在では何十年もコンタクトがなく、今後一切商談の場に上がることのない顧客データや、生産終了から何年も経過して入手の必要が考えられない機器のデータなど、活用されることが無いデータを処分することでデータベース全体のスリム化と、処理や検索などを行う際の効率を飛躍的に高めることができます。
機械学習を利用すればデータ分類を容易に分析できるようになる
機械学習を利用したデータ分類のサービスというのは、すでに提供されています。実際に、人間の介入を無くしてパターンを学習して分類させていくことで、大量のデータを収集したり分析することができるようになります。
まず、データを収集してその処理を行うことでそれぞれのデータがどういった分布になっていくのかっていうのを学習させていくことができます。
機械学習にはモデルが存在しますので、そのサービスを提供している企業に依頼を出すことができれば、それを使って学習させていくことができるからです。
ただ、データ分類を行う時にはデータの質そのものが非常に重要になります。学習をさせる段階でこういったサービスを利用すると、品質の悪い状態になってしまうので信用性が低くなります。ですから、きちんとしたモデルを準備してそこから学習を進めていかなくてはいけません。
その企業のデータの特徴に合わせた形で成長させる必要があるので、この点に注意をしてデータ分類を進めることが大切です。
データ分類の作業はプログラミングができなくても可能
データ分類の作業と聞くと、様々なデータを一定の項目に従って分類し、最終的には分析を行うための資料とするイメージがあります。
そのためこれを分析するためのプログラムを動作させる能力を持っていないと、十分な成果を上げることができないと言われることも少なくありません。
実際にプログラミングの能力を持っていた場合には事前に必要なデータ分類の作業の方法が推測できるので、効率よく進めることができる可能性も高まります。
しかし一般的にデータ分類を依頼する側その手順や方法などを事前に丁寧に説明してくれ、その要求通りに作業を行うことを目的としているため、プログラミング技術を持っていなくても充分その期待に応えることができるようになっています。
作業によっては逆にその能力を持っていると用途やその他の様々な情報が推測されてしまうため、このような人材を拒否するといった場合も少なくありません。データ分類の作業を行う場合には、依頼者の目的を十分に理解することが大切です。
コンピューターでデータ分類を行う方法の特徴と手順
コンピューターでデータ分類を行う方法には、主に手動と機械学習の2つがあります。
手動の場合は人間がデータを目視で行う方法で、データの特徴が明確でかつデータ量が少ない場合に有効ですが、データ量が多い場合やデータの状況が不明確な場合は手動では困難になります。
機械学習ではコンピューターがデータを学習して行う方法で、データ量が多い場合やデータの状況が不明確な場合でも高い精度で行うことができますが、機械学習による場合はデータの準備や機械学習モデルの構築に時間と労力がかかります。
手順は、データの準備、特徴量の抽出、分類器の選択と学習と評価となります。データの準備では、データの欠損値を補正したりデータの異常値の除去を行います。
特徴量の抽出では、データの中から必要な特徴量を抽出し、分類器の選択ではデータの状況やデータ量に応じて適切なものを選択します。学習では分類器にデータを学習させ、その評価でその性能の評価を行います。
データ分類はデータの分析や処理を行う上で重要な技術で、データの中から必要な情報を抽出したりデータの中からパターンを検出したりすることができます。
データ分類を外注にすれば品質の向上とコスト削減の両方を実現できる
データ分類は自社で行おうとせずに外注で進めることによって、効率的に企業利益を向上させることができるようになります。
まず、品質の向上を比較的簡単に実現できるという点が大きいです。そもそも、データ分類を行う時にはその情報を明確にして情報分析を行うことができるように準備を整えておかなくてはいけません。
データを扱うためには、その品質をきちんと確認して分類していく必要がありますので、専門性が非常に高いスキルが求められるからです。外注をしておけば、こういった条件を満たすことができるのでより高度な分析作業を進めていくことができます。
そして、これが次のマーケティングの役に立ちます。同様に、コスト削減に大きく繋がるというのもメリットです。
データ分類には専門性が求められるので、きちんとした人材を教育しなくてはいけません。自社でこれらの準備を行わなくても、専門家に任せることができればこの部分のコストを効率的にカットできます。
ですから、結果的に企業の利益を大きくできるようになります。
情報化社会でデータ分類の教育が重要である理由
インターネットの発展により、データを大量に収集することが容易になりました。ただし、集めただけでは意味がなく、それらを解析して知見を引き出さなければなりません。
その最初の工程として欠かせないのがデータ分類で、適切にカテゴライズすることで傾向をチェックできます。
しかし収集や解析ばかりに注目が集まり、データ分類は軽視される傾向があります。そもそも、この工程の必要性を理解していないケースも珍しくありません。
そのようなスタンスで臨んでも正しい知見を効率的に引き出せないでしょう。よって、正しく分類できる人材を教育していく必要性が高まっています。とはいえ、実際は人が手作業で分けていくわけではありません。
専用のアルゴリズムを構築し、プログラムで自動で実施させることが一般的となっています。たとえば、画像認識の技術で花などの種類ごとに分けるといった具合です。このようなツールを活かすためにも、基本的な知識に関してはやはり教育が不可欠です。