データクレンジングの徹底解説

データクレンジングは、自社のデータを正確で信頼性の高い状態に保つ重要なプロセスです。

特に、企業のIT部門やマーケティング部門においては、社内外から集まった様々なデータをもとに戦略を立案・実行することが多く、データの品質が戦略の成否に直結するため、この手法の理解と実践が求められます。

 

 

データクレンジングとは

本来、データは企業にとって貴重な資産ですが、その中に正しくないデータが存在すると意思決定や戦略実行に悪影響を及ぼします。

データクレンジングとは、データの中から重複、不正確、不完全、あるいは無関連な情報を抽出し、修正または削除するプロセスです。

例えば、顧客情報のデータベースにおいて同じ人物が複数回登録されている場合、これを抽出し統合することが出来れば、より正確な顧客セグメンテーションが可能になります。

 

 

データクレンジングのメリット

営業・マーケティング活動の効率化

例えば、一つの会社が「エフエムディービー」、「FMDB」、「エフ・エム・ディービー」と表記ゆれで登録されていた場合、顧客管理システム上では別会社として扱われてしまい、１社に対して３回アプローチを行ってしまう恐れがあります。こういったケースでは、データクレンジングを実行して３件の重複する顧客情報を1件に名寄せすることで、無駄なアプローチを減らしてマーケティング活動を効率化することができます。

顧客インサイトの正確な分析に寄与

さらに、データクレンジングはデータ分析の精度も高めます。上述のように同一企業が重複して登録されているケースでは、企業情報に紐づく営業情報もバラバラに扱われてしまうため、顧客の実態を把握することが難しくなってしまいます。

１件に名寄せし統合した正確なデータを利用することで、正しく顧客情報を把握し、顧客インサイトを分析することが出来るようになりますので、適切なタイミングで正しい打ち手を実行することが出来るようになります。

 

顧客との信頼関係構築に寄与

データベースの正確性を維持することは企業の信頼性を高めることにもつながります。顧客や取引先とのコミュニケーションにおいて、正確なデータを基にすることで、ビジネス関係が強化され、長期的な信頼を獲得することができます。

簡単な例でいえば、請求書の宛名をいつも間違えて送ってくる取引先や、自社の業務に全く関係ない商品をお勧めするメール配信を繰り返す取引先にうんざりすることは想像に難くありません。また、個人情報保護が重視される昨今では、データの正確性は法的なリスクを軽減するためにも欠かせない要件です

これらの理由から、データクレンジングはマーケティングオートメーションやCRM、SFAを運用する企業にとって欠かせないプロセスであり、質の高いデータが確保されることで、企業の競争力が向上し、顧客満足度も高くなるでしょう。データクレンジングが、現代ビジネスにおける成功の鍵となるのはこのためです。

 

 

データクレンジングの手法

では、データクレンジングは具体的にどのように取り組んだらいいでしょうか。

その手法は多岐にわたりますが、主に重複データの名寄せ、データの標準化、欠損値の処理を行うことが挙げられます。これらの手法はデータの品質を向上させ、分析結果に信頼性をもたらします。

重複データの名寄せ

まず、重複データの名寄せについてですが、名寄せのプロセスは主に二つのステップに分かれます。

最初は「重複している可能性のあるデータを特定すること」です。会社名、住所、電話番号などのデータを比較し、重複の可能性があるものを見つけ出します。

次に「データを統合すること」に進み、重複した情報を一つのエントリにまとめます。この統合の過程で、誤った情報が含まれていないかを確認することが重要です。

取引先情報などを営業担当者が手入力する運用を行っている場合は、入力時のミスなどで表記ゆれが発生しているケースが多く、複数の項目を組み合わせて重複チェックを行うことも重要です。

データの標準化（正規化）

データの標準化（正規化）も考慮する必要があります。異なるフォーマットや定義がある場合、データが正確に比較できません。

例えば顧客情報を管理する際に、電話番号の表記が異なっている場合を考えてみましょう。一つは国番号付きで記載されており、もう一つはローカル番号のみが含まれている場合、これらをそのままでは同一の顧客情報として扱うことができません。全ての電話番号を統一した形式に変更することで、データの整合性が保たれます。

また、日付の表記に関しても同様です。日付が「YYYY/MM/DD」や「MM-DD-YYYY」の形式で保存されていると、情報の比較や分析が難しくなります。標準化（正規化）によってデータを一貫した形式に統一するは欠かせない作業です。

欠損値の処理（H３）

最後に、欠損値の処理が挙げられます。データセット内で情報が欠けていると、分析結果や予測が影響を受けます。欠損値に対しては、削除や補完の手法を用い、データの完全性を保つことが求められます。これらの手法を適切に組み合わせることで、効果的なデータクレンジングが実現できます。

 

 

データクレンジングの進め方

データクレンジングの進め方には、いくつかのステップがあります。

ステップ1: データの現状把握

ステップ1では、データの現状把握を行います。この段階は、データクレンジングを効果的に進めるための基盤を築く重要なプロセスです。まずは、クレンジング対象となるデータの種類や形式を確認し、データの収集元や利用目的を理解します。

収集されたデータがどのように生成され、どのシステムで管理されているのかを把握することは、エラーを特定する手助けになります。また、各データ項目の重要性を評価し、ビジネスのニーズにどのように関連しているかを考慮することも必要です。

次に、データセット全体を通じて、どの情報が欠けているのか、または重複しているのかを洗い出します。

これらの結果をもとに今後のクレンジングプロセスにおける優先順位を決定します。

ステップ2: クレンジングルールの設定

データクレンジングを効果的に行うためには、クレンジングルールの設定が不可欠です。このステップでは、どのような基準でデータを評価し、修正するのかを明確に定めます。

まず、重複データの扱いについて考えます。例えば、顧客情報が異なるデータベースに重複して存在する場合、どの情報を主とするかを決定し、他の情報を無視または削除するルールを設ける必要があります。

次に、不正確な値についてもルールを設定します。たとえば、特定のデータフィールドには一定の範囲内の数値しか受け付けない場合があります。このようなルールを設けることで、入力エラーを防ぐことができます。

さらに、欠損値に対する対処方法も決めましょう。欠損値の補完には平均値や中央値を用いる方法や、専門的な知識が必要な場合はより高度なアルゴリズムを使って推測することも可能です。

クレンジングルールを明確にし、実行可能なものにすることで、データの整合性と信頼性が向上し、ビジネス分析において正確なインサイトを提供できるようになります。

ステップ3: データクレンジングの実行

この段階では、前のステップで特定した問題点に対して、具体的なクレンジング作業を実施します。

例えば、データの重複を見つけた場合、その重複データをどのように削除するかを決定し、実際に削除を行います。これには、クレンジングツールを使用することが一般的です。

次に、データの誤った値や欠損値に対して適切な修正を行います。ここで重要なのは、修正後のデータが本来の意味を損なわないように注意を払うことです。たとえば、数値の範囲やフォーマットが正しいかを確認しながら、値を修正します。このステップを通じて、データの品質が向上することを目的としています。

ステップ４：クレンジング作業の検証

最後に、実行したクレンジング作業を検証します。修正後のデータを再評価し、問題が解消されているかを確認します。この確認作業によって、今後のデータ活用において信頼性の高い基盤を築くことが可能になります。

 

 

データクレンジングにおける注意点

データクレンジングを行う際にはいくつかの注意点があります。まず第一に、誤った修正を行わないように注意が必要です。特に、データの修正や削除を行う際には、必ずファイルのバックアップを取ることを推奨します。誤って重要なデータを削除してしまった場合、その影響は深刻です。

次に、クレンジングの基準を明確にしておくことが重要です。どのデータが有効でどれが無効か、具体的な基準を設定することで、作業の効率が向上します。また、基準を共有することで、チーム内での認識のズレを防ぎ、一貫性のある作業を実現できます。

さらに、クレンジング作業には時間がかかる場合があります。特に、大量のデータを扱う場合は、分析目的や必要な結果を明確にし、優先順位をつけて取り組むことが大切です。これにより、作業の効率を上げつつ、重要なデータの品質を維持できます。

これらの注意点を押さえることで、データクレンジングの効果を最大限に引き出すことができるでしょう。

 

 

まとめ

データクレンジングは、企業におけるデータ管理の基本的なプロセスであり、その重要性はますます高まっています。高品質なデータがなければ、正しいビジネス判断を下すことは難しくなります。

第一に、データクレンジングは業務効率の向上に寄与します。誤った情報や重複データを排除することで、マーケティングや営業活動をスムーズに運営できるようになります。例えば、重複した顧客データを削除することで、余計なコストを省け、顧客へのアプローチが一層効果的になるでしょう。

また、データクレンジングを行うことで、データ分析の精度が向上します。正確なデータをもとにしたインサイトは、戦略的な意思決定に資する重要な鍵となります。信頼性の高いデータがもたらすビジネス成果は、企業にとって欠かせない要素です。

このように、データクレンジングを徹底することは、企業の競争力を高めるために不可欠です。