データ集約（データアグリゲーション）とは？仕組みと活用メリットを解説

データ集約（データアグリゲーション）とは

データ集約（データアグリゲーション）とは、さまざまなデータを収集し、統計分析などに活用できるよう要約形式でまとめるプロセスのことです。データマイニング手法の一種であり、収集したデータをレポート形式やサマリー形式で提示することで、特定のビジネス目標の達成、業務プロセスの改善、人による分析を支援します。

データ集約の目的

データ集約は、手作業でも専用ソフトウェアを使っても実施できます。その目的は、年齢、職業、収入といった特定の変数に基づいて、特定の集団（セグメント）に関するより多くのデータを取得することにあります。

こうして収集された集団ごとのデータは、ウェブサイトのパーソナライズに活用できます。データを収集した対象の集団に属するユーザー一人ひとりに対して、興味を引きそうなコンテンツや広告を選んで表示することが可能になるのです。

データ集約の具体例

たとえば、音楽CDを販売するサイトでは、顧客の年齢やその年齢層の集約データに基づいて、特定のCDの広告を表示できます。また、オンライン分析処理（OLAP）もデータ集約の一種で、販売業者がオンラインの分析メカニズムを使ってデータを処理する手法です。

ユーザーベースのデータ集約

データ集約には「ユーザーベース」のものもあります。個人向けデータ集約サービスは、他のウェブサイトに散在するユーザー自身の個人データを一か所でまとめて管理できる、単一の窓口を提供します。ユーザーは個人のマスター暗証番号（PIN）を使って、金融機関、航空会社、書籍や音楽のクラブなど、複数のアカウントにアクセスできます。この種のデータ集約は「スクリーンスクレイピング」と呼ばれます。

データアグリゲーターのビジネス

データアグリゲーター（データ集約事業者）にとって、データはビジネスの副産物ではなく、ビジネスそのものです。データを購入し、変換し、スクラブし、クレンジングし、標準化し、マッチングし、検証し、分析し、統計的に予測し、販売することができます。そのためには、事業運営の基盤として、堅牢なデータ集約ソリューションが不可欠です。

データ集約ソリューションがもたらす3つのメリット

• 業務の自動化による生産性向上
  データ集約プロセスの重要なステップを完全に自動化することで、ITチームの生産性を高め、納期を短縮し、コストを大幅に削減できます。この自動化により、企業は競合他社との差別化要因である独自のデータサンプリング、データ予測、データ組み立てといったコアコンピテンシーに集中できます。

• あらゆるデータへの柔軟な対応
  あらゆる形式・あらゆるソースからのデータを変換できるため、新市場向けの新製品を生み出すことができます。

• データ品質問題の早期検出
  データ品質の問題を早期に検出できるため、高品質なマーケティングリサーチや販売時点（POS）分析などのデータ製品を、より迅速かつ低コストで作成できます。