データマイニングの連携でつまずく場面と対処｜蓄積基盤・BI・接続手段・整形作業

データマイニングの連携で問題が起きやすい箇所

データマイニングとは、蓄積されたデータから規則性や傾向を見つけ出す手法と、それを支えるツールを指します。他のシステムとつなぐ際は、送る側と受け取る側の両方に条件があります。

接続の条件がそろわなくなる場面

連携は、通信の経路、認証の情報、データの形式という3つの条件がそろって成り立ちます。いずれかが変わると処理が止まります。認証に使う情報に有効期限がある場合、期限切れによって連携が止まる可能性があります。

導入時には、それぞれの条件を一覧にして記録しておきましょう。接続先と使用する経路、認証情報の種類と有効期限、扱うデータの形式と項目を書き出しておくと、問題が起きた際の確認が早まります。有効期限がある情報は、更新時期を管理表へ登録し、複数の担当者が把握できる状態にしておくことをおすすめします。

項目の定義が変わる場面

連携先のシステムで項目が追加されたり、名称や意味が変更されたりすると、取り込んだデータの内容が想定と異なる場合があります。処理自体は成功するため、結果を見るまで気づかないこともあります。

備えとしては、取り込んだ後に件数や合計値を確認する工程を組み込む方法があります。想定と大きく異なる場合に通知を出す設定ができるかも、選定時の確認項目です。あわせて、連携先のシステムを担当する部門から、変更の予定を共有してもらう体制を整えておくと、事前に対応できます。

データ蓄積基盤との連携でつまずく場面

分析の元になるデータを蓄積した基盤から読み込む構成では、読み込みが止まる事象が生じる場合があります。

読み込みが完了しない場合の切り分け

読み込みが終わらない場合、接続そのものができていないのか、接続はできているが処理に時間がかかっているのかを分けて確認します。ツール側の実行記録に、開始と終了、エラーの内容が残っているかを見ましょう。

接続できていない場合は、認証情報の有効期限、通信の経路、基盤側の権限設定を確認します。処理に時間がかかっている場合は、対象としたデータ量や、基盤側の負荷が関係している可能性があります。原因が一方に限られるとは限らないため、基盤の管理者と一緒に状況を確認する進め方が有効です。

取り込む量が大きい場合の事象

毎回すべてのデータを読み込む構成では、量が増えるにつれて処理時間が延びていきます。決めた時間内に終わらず、次の処理と重なる状況が生じる可能性もあります。

対応としては、更新された分だけを取り込む仕組みが使えるかを確認する方法があります。前回の取り込み以降に追加や変更があった行だけを対象にできれば、時間を抑えられます。実行の時間帯を分散する設定や、処理が重なった際の動作もあわせて確認しておきましょう。基盤側の利用が集中する時間帯を避ける調整も検討してください。

BIツールへ結果を渡す際の事象

分析結果を可視化のツールへ渡す構成では、表示された数値についての確認が必要になる場面があります。

数値が食い違って見える場合

同じ指標が両方のツールで異なる値になる場合、集計の条件や対象期間の違いが原因のことがあります。どちらかが誤っているとは限らず、前提が異なるだけという場合も多くあります。

確認したいのは、集計の対象期間、除外している条件、金額や数量の丸め方です。両方の設定を並べて比較すると、差の理由が見えてきます。今後については、どちらのツールでどの指標を出すかを決めて役割を分けておくと、確認先がはっきりします。指標の定義を文書にまとめ、関係者が参照できる場所に保管しておきましょう。

表示が更新されない場合

可視化のツール側で最新の内容が表示されない場合、分析結果の出力が完了しているか、可視化側の取り込みが実行されているかを順に確認します。両者の実行順序が管理されていないと、古い内容のまま更新される可能性があります。

確認したいのは、処理の完了を受けて次の処理を開始する仕組みがあるか、更新の最終時刻を画面に表示できるかという点です。最終更新の時点が分かると、利用者が古いデータで判断する事態を避けやすくなります。更新が失敗した際に管理者へ通知が届く設定も、あわせて確認しておきましょう。

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接続手段の制限にかかわる場面

外部のプログラムから操作する構成では、実行回数や扱えるデータ量の条件が動作に影響します。

実行回数の上限に達する場合

APIとは、外部のプログラムからシステムを操作したり情報を取得したりするための接続手段です。多くの製品では、一定時間あたりの実行回数に上限が設けられています。上限を超えると要求が受け付けられず、処理が完了しない状態になる可能性があります。

設計の段階で、想定する処理の回数と頻度を算出し、上限に収まるかを確認しましょう。細かい単位で何度も取得するのではなく、まとめて取得する方式に変えると回数を減らせる場合があります。上限を超えた際にどのような応答が返るか、時間をおいて再実行する仕組みを組み込めるかも、開発を担当する部門や委託先と確認してください。

一度に扱えるデータ量に制限がある場合

接続手段では、1回のやり取りで扱えるデータの件数や容量に上限が設けられている場合があります。大量のデータを一度に取得しようとすると、途中で打ち切られる可能性があります。

確認したいのは、上限の値と、分割して取得する仕組みが用意されているかという点です。分割の方法が仕様書に記載されているかを確認し、抜けや重複が生じない形で取得できるかを確かめましょう。取得した件数を後から突き合わせる工程を組み込むと、欠落に気づきやすくなります。

整形の作業が手作業で残る場面

データを整える仕組みを導入していても、すべての工程が自動化できるとは限りません。

自動化しにくい処理が残る理由

表記のゆれの統一や、業務上の判断が必要な分類は、規則として書き出しにくい場合があります。例えば、同じ取引先が複数の表記で登録されている場合、どれとどれが同一かは業務の知識にもとづく判断が必要です。

対応としては、判断の結果を対応表として蓄積し、次回以降は自動で適用する方法があります。ツールを選ぶ際は、外部の対応表を読み込んで変換に使えるか、規則を追加していける作りかを確認しましょう。手作業が残る部分については、担当者と頻度、確認の手順を決めて文書に残しておくことが大切です。

作業の分担を整理する

整形の処理は、データを蓄積する側で行う方法と、分析ツール側で行う方法があります。両方で似た処理を行うと、結果が食い違った際にどちらを直せばよいか分からなくなります。

整理の方法としては、処理ごとにどちらで行うかを決めて一覧にする方法が有効です。全社で共通して使う整形は蓄積側、分析ごとに変わる整形はツール側というように分けると、役割がはっきりします。決めた内容は文書に残し、担当する部門の間で共有しておきましょう。

連携の仕様を確かめたいデータマイニングツール

取り込みの経路や結果の受け渡しでつまずかないよう、仕様を事前に確認しておきたいところです。条件を比べたいツールを紹介します。

Flyle（フライル）

株式会社フライル

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データマイニングに関するFAQ

データマイニングツールの連携で生じる事象について、よく寄せられる質問と回答をまとめました。

Q1： 読み込みが終わらない場合、どこから確認しますか？

接続できていないのか、処理に時間がかかっているのかを実行記録から分けて確認します。原因が一方に限られるとは限らないため、基盤の管理者とあわせて状況を確認しましょう。

Q2： 分析ツールとBIツールで数値が違います。

集計の対象期間や除外条件、丸め方の違いが原因のことがあります。両方の設定を並べて比較し、どちらでどの指標を出すかを決めて役割を分けておくとよいでしょう。

Q3： 接続手段の実行回数に上限はありますか？

製品によって設定されている場合があります。仕様書を確認し、記載がなければ想定する処理の回数と頻度を伝えて、上限と超過時の動作を確認してください。

Q4： 整形の作業をすべて自動化できますか？

業務上の判断が必要な処理は、規則として書き出しにくい場合があります。判断結果を対応表として蓄積し、次回以降に適用する方法で範囲を広げていくとよいでしょう。

まとめ

データマイニングツールの連携で生じる事象は、接続の条件と項目の定義という2つの観点から確認すると整理しやすくなります。蓄積基盤とは実行記録と取り込み方式、BIツールとは集計条件と更新順序、接続手段は上限と分割の方法が焦点です。手作業が残る整形は担当と手順を文書に残しておきましょう。連携の要件を整理したうえで、複数の製品資料を取り寄せて比較検討を進めてください。