ビジネスの現場におけるデータ分析が急速に普及する中で、「3K」という概念が注目されています。

これはデータ分析に関わる業務が持つ特性を表すもので、「きつい・汚い・危険」といった従来の3Kとは異なる意味で用いられます。

具体的には、「大量のデータを集める（K=収集：Kaisyu）」「構造化して整える（K=加工：Kakou）」「価値ある情報で導き出す（K=解析：Kaiseki）」の3つのプロセスを指すのが、データ分析における3Kの考え方です。

この3Kは分析の結果を有効に活かすための基礎であり、どれか一つが欠けても正確で意味のあるインサイトは得られません。

近年はAIやBIツールの導入により分析自体の技術的ハードルは下がりましたが、依然でこの3Kのプロセスには時間と労力がかかります。

特に収集フェーズでは社内外のさまざまなソースからデータを取得する必要があり、その整合性を保つことが課題となるのです。

加工フェーズでは欠損値や異常値の処理、形式の統一など地道で注意深い作業が求められます。