データクレンジングとは？内容から進め方などを解説

IT技術の進歩により、データの管理や扱いが重要視されるようになりました。そういった背景から「データクレンジング」を進める動きが目立っています。この記事では、データクレンジングとは何か解説すると共に、実際にどのように進めるのかご紹介します。データベースの整理や管理に悩みを抱えている方はぜひ参考にしてください。

データクレンジングとは

データクレンジングとは、企業や個人で管理しているデータベースの各データを整理・標準化することで、効率の良い活用ができるよう管理することを意味します。データクレンジングを行わないと、企業で使用しているCRMやMAツールなど、業務効率化システムにデータを取り組む際、登録データが重複したり漏れてしまうなど、エラーが起こりやすいです。例えば、データベースに保存しているラベル（名前）が「取引先」や「顧客」「クライアント」など、ばらばらに管理している場合、分析時に混乱してしまう可能性があります。上記の例だと、全てのデータベースで相手方のことは「取引先」にする、と全体で共有して管理することを、データクレンジングと呼びます。データ管理のセキュリティ対策や企業で所有しているデータの信頼性を高めるためにも、データクレンジングの活用が注目されています。

データクリーニングとの違いは？

似たような言葉に「データクリーニング」というものがありますが、特に違いはありません。名前の付け方や呼び方が違うだけで、どちらもデータベースを「綺麗にする」といった意味を持っています。

データクレンジングの進め方

データクレンジングとは何か理解できた所で、次はデータクレンジングの進め方を解説していきます。企業によって取り組み方が異なるので、「進め方の一つ」といった認識で捉えるようにしましょう。

各データを取り込む

まずは、企業が所有している各データを集めてデータベースに取り込みます。データの形式は「CSV」や「XMLファイル」など、さまざまだと思いますが、一旦全てのデータを取り込むようにしましょう。全てのデータを一つのデータベースにまとめることで、重複しているデータや足りないデータ、今まで気づいていなかったが事業に活用できるデータを見つけるなど、新しい発見があります。また、各データの関係性が見えてくるでしょう。関連性のある内容と思っていたデータの繋がりは実は違った、関係無いと思うデータが実は繋がっていたなど、可視化することができます。ただし、適当にデータの統合を行うとデータ同士の不具合や矛盾性など新たな問題が起こる可能性があります。データを取り込む際は細心の注意を払って実行するようにしましょう。

基準に沿ってデータの整理をする

データを取り込んだら、いきなり活用できる形にせず、一定の基準に沿って整形を行いましょう。例えば、名前などのデータ重複、別名での保存はよくある問題です。企業内で呼び方を統一する、複数登録されている場合は削除するなど、おおまかなカテゴリーに分類し整形を行います。数値データに関しては、全角と半角で同じ内容が異なる形で保存されていることが多いです。計算ミスに繋がるものなので、この時点で修正しておくようにしましょう。このとき、似たデータを扱っているテーブルを統合する作業も行います。まとめることでデータの可視化や活用時に利用しやすく、分析の精度向上に役立ちます。

データを活用するために整理し直す

最後にデータを活用できる形に整理します。事業でよく利用するデータを、分析に直接活かせる形式に修正してまとめます。他には、場面ごとに参照するデータはリスト形式に整形することで、活用の幅が一気に広がるでしょう。

データクレンジングのメリット

データクレンジングを行うメリットはさまざまです。以下では3つに絞ってご紹介するので、気になる方は参考にしてください。

データ分析の精度を改善

データクレンジングの最大のメリットは、分析しやすい形でデータベースを管理するため、欲しいデータを必要な分だけ選択し、精度の高い分析を行えることです。実際、マーケティング分野では、データクレンジングを行ったデータの活用が前提になっています。無作為なデータは情報収集に費やすコストが高く、費用対効果が低いことや重複データの存在など、ミスを誘発する原因にもなります。このような課題点を事前に解決できる点は、データクレンジングのメリットです。

生産性の向上

企業データが活用しやすくなることで、顧客へのアプローチ方法や施策の検討など、さまざまな業務に影響を与えます。顧客データをフォーマット化し、社員一人一人で分析し行動を起こせるようになると、会社全体の生産性向上に繋がるでしょう。また、データの集計や修正する手間を減らすことができ、無駄な作業からの解放でパフォーマンス向上も見込めます。

開発費・保守費のコスト削減

データクレンジングには開発費・保守費のコスト削減でもメリットがあります。正確性のない間違ったデータの蓄積は、無駄な運用コストになるだけでなく、貴重なビジネスチャンスを逃すことにも繋がります。日々のデータ管理から見直すデータクレンジングは、人為的なミスを減らすことで、貴重なデータの精度を高めていけるでしょう。

データクレンジングの活用で事業の成長に繋がる

この記事では、データクレンジングについて解説しました。現在は企業が保有しているデータをどこまで活用できるかがとても重要です。データクレンジングは持っているデータを最大限に活用できる方法の一つで、エラーを未然に防ぐなどさまざまな魅力があります。データの扱いで悩みを抱えている方は、データクレンジングの活用をおすすめします。