データ解析 2023: 定義、利点、および課題!

アナリストが持つ必要があるさまざまな重要な能力があります。 通常、すべてのアナリストが持つべき基本的な知識が定義され、その後にアナリストを区別する専門分野が続きます。

データ解析は、データ アナリストが開発を検討すべきスキルの 1 つです。

なぜ？

非構造化データは、使用する前に整理されたデータまたは新しいデータに変換する必要があります。 多くの場合、データ パーサーはデータ解析を実行して、生データを理解しやすく、使用しやすく、保持しやすい型に変換します。

データ解析とは

データの解析には、ある形式から別の形式へのデータの変換が含まれます。 コンピュータ コードを読み取ってマシン コードを生成する必要がある場合、それらはコンパイラで頻繁に使用されます。

プログラマーがハードウェアで実行されるコードを作成する場合、これは頻繁に発生します。 SQL エンジンにはパーサーも含まれます。 SQL クエリは、実行されて結果が生成される前に、SQL エンジンによって解析されます。

これは通常、Web スクレイピングによって Web ページからデータが取得された Web スクレイピングの場合に発生します。

Web からスクレイピングした後、データを読みやすく分析しやすくすることは、チームが結果を適切に利用できるようにするための次のステップです。

データ解析の利点

データ解析には、多くの分野に適用できるいくつかの利点があります。 データ処理を使用する必要がある上位 5 つの理由を見てみましょう。

1.費用対効果が高く、時間がかかりません

データ解析を使用して反復作業を自動化することで、時間と労力を大幅に節約できます。 さらに、データをより読みやすいタイプに変換することで、チームはデータをより迅速に把握し、より簡単に職務を遂行できるようになります。

2. データの汎用性の向上

さまざまな理由で、解析されて人間にわかりやすいバージョンに変換されたデータを再利用できます。 一言で言えば、データ解析はデータ操作の範囲を広げます。

3. 高品質のデータ

通常、データをより整理された形式に変換するには、データのクリーニングと標準化が必要です。 これは、データの解析によって全体的な品質が向上することを意味します。

4. データ統合の簡素化

データ解析では、さまざまなソースからのデータを独自の形式に変換できることが求められます。 これにより、さまざまなデータ ソースを 1 つの宛先 (アプリケーション、手法、または手順など) に組み込むことができます。

5. 強化されたデータ分析

整理されたデータを操作することで、データの調査と分析が簡素化されます。 これにより、より詳細で正確な分析が可能になります。

データ解析ツールの作成と購入

当然のことながら、データ解析プロセスの有効性は、使用するパーサーのタイプによって決まります。

その結果、技術スタッフにデータ パーサーの作成を任せるか、Bright Data などの既存のビジネス上の救済策を単純に採用することが望ましいかという問題が生じます。

独自のパーサーを開発すると、カスタマイズが容易になりますが、時間と労力がかかります。一方、パーサーを購入する方が高速ですが、選択肢が少なくなります。 明らかに、状況はそれよりも複雑です。

それでは、データ パーサーを開発するか、購入するかを検討してみましょう。

データ処理者の作成

この場合、あなたの会社には、カスタム データ パーサーを作成できる社内開発チームがあります。

長所：

• 特定の要件を満たすように変更できます。
• あなたはデータ パーサー コードを所有しており、その開発に関して完全な権限を持っています。
• 頻繁に使用する場合、将来的には既製品を購入するよりも安価になる可能性があります。

短所：

• 開発、プログラム管理、およびサーバー ホスティングのコストを見逃すことはできません。
• 開発者チームは、その設計、構築、および保守にかなりの時間を費やす必要があります。
• 特に効率的なサーバーの支出計画が制限されている場合は、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。

特に複雑な要件や特定の要件を満たす必要がある場合は特に、ゼロから解析ツールを構築することには常に利点があります。

同時に、これにはかなりの労力とリソースが必要です。 その結果、資金を調達できなかったり、高度なスキルを持つチームにそのようなツールの開発に時間を浪費させたくない場合があります。

データ プロセッサの購入

この状況では、必要なデータ解析機能を提供する商用ソリューションを購入します。 これには通常、ソフトウェア ライセンスを購入するか、API 呼び出しごとに少額の料金を支払う必要があります。

長所

• 開発チームが時間やリソースを無駄にすることはありません。
• 秘密はなく、コストは最初から明らかです。
• ツールの更新と保守は、スタッフではなくプロバイダーが担当します。

短所

• このツールは、将来の要件を満たさない可能性があります。
• ツールに対する影響力はありません。
• 意図したよりも多くのお金を投資してしまう可能性があります。

解析アプリケーションの購入は迅速かつ簡単です。 数回クリックするだけで、データの解析を開始する準備が整いました。 同時に、十分に進歩していないツールを選択すると、すぐに不十分になり、将来のニーズを満たすことができなくなる可能性があります.

お気づきのように、構築するか購入するかの決定は、目的とニーズに大きく影響されます。

この質問に対する最も適切な答えは、カスタマイズされたデータ パーサーの作成を支援できるビジネス ツールを用意することです。 幸いなことに、それは存在し、 Web Scraper IDE として知られています。

Web Scraper IDE は、構築済みの解析ツールとアプローチを備えたフル機能の開発者ツールです。 これにより、開発時間を短縮し、より効果的にスケーリングできます。

また、Bright Data のプロキシ ブロック解除機能も含まれており、個人的に Web をスクレイピングできます。

これが複雑すぎると思われる場合は、Bright Data が Data as a Service を提供していることを覚えておいてください。 お客様の要件に適したカスタム データセットを作成するよう、Bright Data に具体的に依頼することができます。

これは、要求に応じて、または定期的に提供される予定です。 Bright Data は基本的に、必要なときに必要なインターネット データを取得すると同時に、速度、品質、および配信を保証します。 これにより、データ処理がさらに簡素化されます。

クイックリンク：

• データ集約とは?
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最終的な考え: データ解析 2023

データ解析により、生データをより使いやすい形式に即座に変換できます。 これは、データ品質を向上させながら、労力と時間を節約することを意味します。

結果として、データ分析はよりシンプルで効率的になります。 同時に、データの解析には、特殊文字や入力ファイルの誤りなど、いくつかの問題があります。

その結果、効率的なデータ パーサーを作成するのは簡単な作業ではありません。 これが、Bright Data の Web Scraper IDE などの商用データ解析ツールへの投資を検討する必要がある理由です。

また、Bright Data には、すぐに使用できるデータベースの大規模なコレクションがあることにも注意してください。