■欧米でもフツーにExcel仕事術みたいやで

たとえば　↓

21 Top Careers That Need Microsoft Excel Skills (with Salary Data)

https://www.launchexcel.com/what-jobs-use-excel/

13 advanced Excel skills for business

https://www.fdmgroup.com/news-insights/advanced-excel-skills

ジャップランドで起こりがちなことはアメリカでは無いのかAIちゃんに尋ねてみたらこう言ってたよ

ワイ：
　
質問:
2024年において、アメリカの大企業および中小企業の間で、より一般的なデータ管理の方法はなんですか？
検索して最新のトレンドを教えてください。
　
　
- 方法A:内部データベースからCSVファイルとしてデータをダウンロードし、Excelで修正してから、
ETLツール（例：Informatica PowerCenter、Talend Open Studio）、BIツール（例：Tableau Prep、Microsoft Power Query）、
または他のデータベース（例：OracleDB）などの他のシステムにインポートする。
　
- 方法B:Excelのステップをスキップし、内部データベースを他のシステムに直接接続する。
　
- 方法C:レガシーシステムや複雑なシステムには方法Aを使用し、その他のシステムには方法Bを使用する。状況やシステム要件に応じて使い分ける。
　
　
質問のポイント:
- 大企業におけるExcelの使用:大企業はデータクリーニングのためにExcelを使用するのを完全にやめましたか？それとも、古いメインフレームシステム、ERPシステム、または特定の業務プロセスの問題のためにまだ使用されていますか？
　
- 方法A、B、Cのシナリオ:各方法の具体的なシナリオと製品名を教えてください。
　
- 2024年におけるCSVファイルのダウンロード:2024年現在、ETL/BIツールやクラウドベースのDWHを利用できないどころか、Oracle Gatewayなどの接続手段も利用できないデータベースの使用は完全になくなりましたか？
もしそのようなデータベースが2024年にもまだ存在する場合、直接的なデータ連携が困難なため、CSVファイルでのデータ抽出が唯一の方法となることがあります。
企業は膨大なコストがかかるために移行を延期していますか？それともすでに段階的に対応していますか？
　
- Excelを使い続ける理由:  内部データベースを他のシステムに直接接続した方がシンプルなのに、なぜ一部の企業はデータクリーニングのためにExcelを使い続けているのですか？

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AIちゃんの回答：

米国におけるデータ管理のトレンド：2024年

2024年には、大企業の間でメソッドB（直接接続）へのシフトが顕著になっています。しかし、特定のシナリオに応じてメソッドC（ハイブリッドアプローチ）も採用されています。中小企業においても、直接接続の利便性と効率性が認識され、その採用が徐々に増加しています。しかし、リソースとコストの制約により、Excelを使用したデータクリーニングやハイブリッドアプローチが依然として一般的です。

メソッドA：データをCSVファイルとしてダウンロードし、Excelで修正

使用状況: この方法は、中小企業、レガシーシステム、複雑なデータ構造を含むシナリオで依然として一般的です。Excelはその柔軟性と使いやすさから、データ操作のための多用途ツールとして広く使用されています。

シナリオ:

• レガシーシステム: 最新のETL/BIツールと直接統合できない古いメインフレームシステムやERPシステムを持つ企業。
• 特定の業務プロセス: 手動介入やカスタム計算を必要とする業務プロセスがある企業。

製品:

• ETLツール: Informatica PowerCenter、Talend Open Studio
• BIツール: Tableau Prep、Microsoft Power Query
• データベース: OracleDB

具体的なシナリオ:

• 製造会社:生産ラインの効率を向上させるために、古いメインフレームシステムから生産データをCSVファイルとしてダウンロードし、Excelでデータをクリーンアップ。その後、Talend Open Studioを使用してデータを変換し、Google BigQueryにインポート。最終的に、Lookerを使用して生産効率やボトルネックを分析する。
• 中小規模の製造業者: 複数のセンサーから生産データを収集し、Excelでクリーンアップし、Tableauにインポートして生産トレンドや異常を視覚的に把握する。
• 小規模な多国籍企業: 各国の支店からの財務データをExcelでクリーンアップし、Power BIでリアルタイム分析とレポート共有を行う。

メソッドB：データベースへの直接接続

使用状況: この方法は、大企業や技術に精通した中小企業の間でますます一般的になっています。直接接続を利用することで、データワークフローが効率化され、手動エラーが減少します。

シナリオ:

• モダンインフラ: シームレスな統合をサポートするモダンなデータベースやクラウドベースのDWHを持つ企業。
• リアルタイム分析: リアルタイムのデータ処理と分析を必要とするビジネス。

製品:

• ETLツール: Apache NiFi、AWS Glue
• BIツール: Looker、Power BI
• データベース: Snowflake、Google BigQuery

具体的なシナリオ:

• 大企業: 顧客取引のためにOracleデータベースを使用し、Power BIで販売トレンドを分析。ODBCドライバーを使用してPower BIをOracleデータベースに直接接続することで、データの手動抽出や変換が不要になります。

メソッドC：ハイブリッドアプローチ

使用状況: 多くの企業が、レガシーシステムや複雑なシステムにはメソッドAを、その他のシステムにはメソッドBを使用するハイブリッドアプローチを採用しています。この柔軟性により、既存の制約と近代化の努力をバランスさせることができます。

シナリオ:

• 移行フェーズ: レガシーシステムからモダンインフラへの段階的な移行を行っている企業。
• 混合環境: 古いシステムと新しいシステムが混在し、異なるデータ管理戦略を必要とする組織。

製品:

• ETLツール: Alteryx、Matillion
• BIツール: Qlik Sense、Domo
• データベース: Microsoft Azure SQL Database、IBM Db2

具体的なシナリオ:

• 製造会社: レガシーシステムに生産データを保存し、データをCSVファイルとしてダウンロードし、Excelで基本的なフォーマットの不一致を修正し、Talend Open Studioで複雑なデータ変換を行い、さらなる分析のためにDWHにデータを保存。想定されるDWHソリューションには、Amazon Redshift、Google BigQuery、Microsoft Azure SQL Data Warehouse、Snowflake、IBM Db2 Warehouse、Oracle Autonomous Data Warehouseなどがあります。
• 企業: ERPにはSAPを使用し、CRMには別のデータベースを使用。SAPデータをExcelでクリーンアップし、CRMデータをTableauに直接接続。

大企業におけるExcelの使用

データ管理ツールの進歩にもかかわらず、Excelは大企業におけるデータクリーニングと操作のために広く使用されています。これは主に以下の理由によります：

• レガシーシステム: 最新のツールと簡単に統合できない古いメインフレームシステムやERPシステムの問題。
• 特定の業務プロセス: 手動介入を必要とする業務プロセスやワークフロー。

2024年におけるCSVファイルのダウンロード

ETL/BIツールやクラウドベースのDWHと直接統合できないシステムに対して、データをCSVファイルとしてダウンロードすることは依然として一般的です。企業は高コストと複雑さのために移行を遅らせることが多く、段階的に対処しています。

データクリーニングにおけるExcelの使用理由と将来のトレンド

企業がExcelを使用し続ける理由には以下が含まれます：

• 使い慣れたツール: Excelはユーザーフレンドリーなインターフェースを持ち、幅広いユーザーにアクセス可能です。
• 柔軟性: Excelは強力なデータ操作機能を提供し、高度な関数やマクロを含みます。
• コスト効率: 中小企業にとって、Excelは高価なソフトウェアを必要としないコスト効率の良いソリューションを提供します。
• 迅速なアドホックデータ操作: レガシーシステムが限られたデータ抽出機能を持つ環境では、Excelは即時のデータ操作と分析のための便利なツールです。

しかし、直接接続はより効率的で広く採用されており、長期的にはデータ管理におけるExcelへの依存が減少すると予想されます。

クラウドベースのデータ統合ソリューションの台頭により、データ収集、クリーニング、統合がAI/ML技術によって自動化され、手動作業が減少し、データの一貫性と精度が向上しています。AI/MLアルゴリズムは、異常検出、欠損値の補完、パターン認識などのタスクを効率的に処理し、データ品質を向上させます。リアルタイムデータ分析の利点が明らかになるにつれ、直接接続の採用が増加し、より迅速かつ正確なビジネス意思決定が可能になります。

データセキュリティ、コンプライアンス、およびデータガバナンスの重要性が増すにつれ、このトレンドは続くと予想されます。

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anond:20240719174045 anond:20240718215509

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