DXで必須なデータの正規化
【データを活用するために必要なこと】
AIによる自動化で必須なことは、データドリブンできる形にする
ことである。
サーバーから提供されるデータやローカルで作成したデータ
（個別のエクセルデータ）は、データドリブンする上で、
必要な項目が、他のデータに分散していたりしており、
即、使用できる形にはなっていないことが多い。
特に、ローカルデータにおいては、キー項目で結び付け、
データテーブルに集約し、使用できる形にすることが重要である。
【データの標準化（正規化）】
AIによる自動化で必須なことは、データの正規化であるが、
一概に正規化するには、項目の統一や、内部で使用するマスターの
標準化が必要であり、人力作業では、時間も労力も多分にかかる
また、DXと叫ばれる中、本来、最も重要であり、主として使用され
ている下位の末端データの正規化が進んでいない状況がある。
上位データの正規化ができていても、下位の末端データの正規化が
進まなければ、理想と現実のギャップが埋まらず、現実離れする結果
となるため、末端データの正規化やマスターの標準化を推奨する。
それができた上で、正規化されたデータを用いて、
傾向データを作成していく（自動作成）。
