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COVID-19関連データへのアクセスを容易に--Tableauの取り組みと貢献

新型コロナウイルスに関するデータは、日々膨大な量が生成されており、そのままの状態では利用が難しい。Tableauは、その大量のデータを整理することで、感染拡大の防止に貢献している。

 2019年12月下旬、死に至る危険もある新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大が中国で差し迫っていたとき、データ分析ソフトウェアベンダーTableauの従業員は、このウイルスが中国で自社の職員と事業に及ぼす影響を判断するためのデータを求めて、ニュースの見出しを注意深く分析していた。

 このときTableauの従業員は、ジョンズホプキンス大学が収集、公開していたCOVID-19関連の生データを発見した。同大学は、米政府のほか、世界保健機関(WHO)や米疾病予防管理センター(CDC)といった世界中のソースから、COVID-19の感染増加と伝播に関する情報を収集していた。だが、ジョンズホプキンス大学のシステム科学工学センターが作成したウェブダッシュボードに入力されていたそれらのデータは、複数の形式が存在する乱雑なもので、多くの人にとって使いにくく、理解するには大量のクリーンアップ作業が必要だった。


 ジョンズホプキンス大学はこのデータセットで、確認された感染者数や回復者数、治療中の感染者数など、世界中の状況報告から日々のカウントデータを収集していた、とTableauの広報担当ディレクターであるSteve Schwartz氏は語る。「想像がつくと思うが、約190か国のデータを取り込むと、下部機関などからのデータも取り込むことになる」。同氏はこのように述べ、それらすべてのデータを単一のデータセットに取り込むと、「二重計上、異なる命名規則、言葉の違いが生じる可能性が高い」と指摘した。

 そのため、このデータを精査して現状を把握したい人が利用できるようにするには、ETL(抽出/変換/ロード)によるデータクレンジング処理を大量に実行し、一般の人々に理解しやすいものにする必要があった、とSchwartz氏は述べる。

 たとえば、ジョンズホプキンス大学のダッシュボードのデータでは、バチカン市国と教皇庁が地理的に別の場所として扱われていたが、実際には同じ場所なので、1つにまとめて正確なデータにする必要があった。「データを標準化して、人々が利用できるものにする必要がある」(Schwartz氏)

 データ視覚化ソフトウェアの開発を手がけるTableauは、2月上旬には、ジョンズホプキンス大学のデータがそのままの形式では使いづらいという同じ問題について、一部の法人顧客から問い合わせを受けるようになっていた。「汚れた」データが大量に流れ込んできた顧客たちは、Tableauにデータの整理を手伝ってほしいと依頼した。これはTableauのユーザーコミュニティーで報告されていた問題だ。

 2月中旬に、Tableauのオンラインコミュニティーのメンバーが、データを修正して使いやすくする方法の開発に取り組み始めた。短期間のうちに、その目的を達成する「Python」スクリプトが作成されたが、絶えず流れてくる新しいデータに正確に対応できるだけの拡張性がなく、1日に何度も再コーディングが必要になることがすぐに判明した。同社によると、ジョンズホプキンス大学のデータをクリーニング、整形、転送する作業を通して、この取り組みの実現に特に貢献したのが、世界トップクラスのTableauユーザーから選ばれた精鋭グループのメンバーである4人のTableau「Zen Master」だという。Anya A'Hearn氏、Tamas Foldi氏、Allan Walker氏、Jonathan Drummey氏という4人のメンバーの貢献によって、この困難な作業が可能になり、プロジェクト全体が次の段階に進んだ。

 「そのとき、アプローチを切り替えて、Pythonスクリプトが果たしていた役割を、当社のデータ管理ソフトウェア『Tableau Prep』に引き継がせた」とSchwartz氏は語る。Tableau Prepは視覚化によってデータを結合、整形、クリーンアップし、データの視認性と使いやすさを向上させる。

提供:Tableau
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