データ処理の説明生データからLiDARインサイトへ

データ処理サイクルの6つの基本ステップ

効果的なデータ運用は、通常このデータ処理サイクルに沿って行われる。各ステップは全体的な成功のために極めて重要である。

1.データ収集

この初期段階では、センサー、フォーム、顧客とのやり取り、ビジネスシステム、電子記録、特殊な収集装置、LiDARスキャナーのような機器など、関連するデータソースから未加工データを体系的に収集します。入力の質はすべての結果に影響します。包括的で正確な収集は意味のある分析にとって最も重要です。

2.データの準備（クリーニング）

多くの場合、最も時間のかかる段階であるデータ準備では、生データの整理が行われる。エラーの修正、重複の除去、欠損値の処理、その後の処理と 分析のための一貫したフォーマットの作成などである。ここで高いデータ品質を確保することで、コストのかかる下流のエラーを防ぐことができる。このステップは、信頼できる洞察を得るために不可欠である（「ガベージ・イン、ガベージ・アウト」）。

3.データ入力

クリーンなデータを目的のデータ処理システム（特定のソフトウェア、MySQLのようなデータベース、またはクラウドストレージサービス）に入力する。データは、システムが読み込んで理解できる形式である必要があり、これには変換やエンコーディングが含まれる場合がある。

4.アクティブデータ処理

アルゴリズムやAIは、ルールや目標に基づいてデータを処理し、計算、並べ替え、分類、パターンの発見などを行い、価値ある洞察を引き出す。多くの場合、強力なコンピューティング・リソースが必要となる。自動化が果たす役割は非常に大きく、定義された手法と専用ツールを使用することで、手作業による分析よりもはるかに速く複雑なタスクを処理することができる。

5.データ出力

処理された情報を、レポート、分析用ダッシュボード、構造化ファイル、またはアラートによって有用に提示すること。効果的な意思決定のためには、出力は明確で、ユーザーや他のシステムが容易に解釈できるものでなければなりません。多くの場合、ビジュアライゼーションは結果の伝達に役立ちます。

6.データ保管

将来の使用、コンプライアンス監査、またはさらなる分析のために、処理された結果や時には生データを安全にアーカイブします。適切なデータストレージ戦略により、可用性と堅牢なデータ保護が保証されます。最適化されたストレージ・ソリューション（オンプレミスまたはクラウド）は、コストとセキュリティを管理する上で極めて重要です。

これらの6つのステップは、要求の厳しい3Dスキャニング・プロジェクトを含め、単純なデータセットや複雑なビッグデータ解析を扱うための基礎となるものです。