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データカスタマイズ(Data Customization) | Webクローラ | ScrapeStorm

2024-09-09 09:45:58
38 ビュー

摘要:データカスタマイズとは、特定の目的や要件に応じてデータを加工・変形・構造化し、利用者のニーズに合った形でデータを提供するプロセスを指します。データのカスタマイズは、データの質や価値を最大限に引き出し、特定のビジネスニーズに応じた分析や意思決定をサポートするために行われます。 ScrapeStorm無料ダウンロード

ScrapeStormとは、強い機能を持つ、プログラミングが必要なく、使いやすい人工知能Webスクレイピングツールです。

概要

データカスタマイズは、収集された生データを特定の条件や用途に基づいて変換・修正・調整するプロセスです。たとえば、データ形式の統一、重複データの排除、特定フィールドの追加・削除、フィルタリング、正規化などが含まれます。このプロセスを通じて、利用者やシステムが効率よくデータを利用できるように調整されます。

適用シーン

データを分析しやすい形にカスタマイズすることで、BIツールでのレポートやダッシュボードの精度が向上します。顧客データをセグメント化し、ターゲティング広告や個別オファーの最適化に役立てるためにカスタマイズします。異なるシステムやプラットフォームから取得したデータを統合する場合、フォーマットの調整やスキーマのマッピングが必要です。モデルのトレーニング用にデータを前処理する段階で、フィーチャーエンジニアリングやスケーリングを行います。

メリット:特定の目的に合わせてデータを最適化することで、分析結果やレポートの精度が向上します。不要なデータやノイズを取り除き、必要なデータだけを抽出することで、効率的なデータ処理が可能になります。異なるシステムやデータベースの間でデータを統合し、共通のフォーマットに変換することで、異なるソース間でのデータの互換性を確保できます。カスタマイズされたデータを利用することで、パーソナライズされたサービスや製品を提供でき、顧客満足度が向上します。

デメリット:カスタマイズのプロセスには専門的な技術やツールが必要となり、それに伴う人件費やツールの導入コストが発生します。データのカスタマイズにより、システムの複雑さが増し、管理やメンテナンスが難しくなる可能性があります。大量のデータや複雑なカスタマイズ要件がある場合、処理に時間がかかるため、リアルタイムなデータ活用が難しくなることがあります。不適切なカスタマイズや変換によって、データが失われたり、誤った形式に変換されたりするリスクがあるため、細心の注意が必要です。

図例

1. データの整形、カスタマイズ。

2. データ型置換のカスタマイズ。

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データ転送

データリカバリ

データアーカイブ

データプッシュ

参考リンク

https://www.ibm.com/docs/ja/db2/11.1?topic=models-customizing-results-data

https://www.iqvia.com/ja-jp/locations/japan/solutions-and-services/technologies/data-service/customized-data

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quicksight/latest/user/adding-a-SQL-query.html

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