データベースとは、取得・参照・編集などを目的に体系立ててコンピュータ上に蓄積・保管されたデータの集まりのことです。
データの集まりとは、例えば注文データ、顧客データ、あるいはもっと対象範囲が広い販売業務に関わるデータ、会計業務に関わるデータ、全社で取り扱うデータなどがあげられます。
また、データベースを効率的に管理するためのソフトウェアのことをデータベース管理システム（DBMS：Data Base Management System）と言います。

なお今日では極端な例を除いてDBMSなしにデータベースを管理することはできないので、DBMSのことを”データベース”と呼ぶことが多いようです。
DBMSにはそこに保管するデータの種類や管理の仕方からいくつかの種類が存在します。
1970年代・80年代まではネットワーク型DBMS、階層型DBMSが主流でしたが、データモデルとの親和性の高さから1990年代以降リレーショナルDBMS（RDBMS）が主流となっています。
ORACLEやMySQlがRDBMSの代表です。

また近年ではキーバリュー型DBMSやドキュメントの保管に適したDBMSなど新たなDBMSが登場してきています。
これらは、Webやビッグデータの発達により大量データを高速の処理する必要があること、多様なデータを取り扱うニーズが生じたことなどを背景として登場しました。
DBMSの使用にあたっては、取り扱うデータの種類やデータの使い方の特徴を考えて適切なDBMSを選択しましょう。

企業では日々、様々なデータが生成され、そのデータ量は年々増え続けます。
この膨大なデータをただ業務運営だけに利用するのではなく、高度な分析をし経営戦略に役立てたり、新たなビジネス創出に役立てたいというニーズは当然あります。

しかしながら、いざデータ分析を進めようとしても、肝心の対象データがどこにあるのかわからなかったり、連携する様々なシステム内に散在し集約が必要だったりして、正確に対象を捉えることすら難しい場合があります。
このような時、事前の状況把握や準備に時間や手間がかかりすぎ、肝心のデータ分析に至る前に挫折をしてしまうケースも多々あります。

NTTデータ バリュー・エンジニアでは、データサイエンティストが本来の解析業務を行う前の、「データ整備」を行います。
現状データの状態を紐解き構造化し、分析可能な状態にまで引き上げます。
これらの作業は、大変地道な作業の繰り返しとなり、膨大な時間と労力を費やす上に、データの個性を読み解く力、データの取扱いについてのノウハウなくしては、有用なデータを作り上げることはできません。

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