BIツールを導入したものの、
「データがバラバラで分析に使えない」
「部署ごとに管理方法が違い、統合できない」
と悩む企業は少なくありません。
BIツールを有効活用するには、ツールの操作方法だけでなく、分析しやすいデータの形に整えるためのデータ統合・データクレンジングが欠かせません。
本記事では、EXCEL女子が支援したMotionBoard運用支援事例をもとに、部署ごとに分散したデータを統合する際の課題や、データクレンジングの進め方を解説します。
近年、売上データや顧客データ、営業活動データなどを可視化するために、BIツールを導入する企業が増えています。BIツールを活用すれば、複数のデータをダッシュボード上で可視化し、経営判断や営業戦略、マーケティング施策の改善に役立てることができます。
しかし実際には、BIツールを導入しただけでは十分に活用できないケースも少なくありません。
よくある課題として、次のようなものがあります。
BIツールは、データを見やすく可視化するためのツールです。
そのため、もとになるデータが整理されていなければ、正確な分析や意思決定につなげることは難しくなります。
企業内のデータは、もともと全社で統一管理されているとは限りません。
営業部門ではSalesforce、
管理部門ではExcel、
マーケティング部門ではMAツール、
カスタマーサポート部門では問い合わせ管理ツール
など、部署ごとに異なるツールを使っているケースも多くあります。
それぞれの部署が業務に合わせて最適な方法でデータを管理しているため、個別業務としては問題なくても、全社横断で分析しようとしたときに課題が表面化します。
たとえば、次のような状態です。
データクレンジングとは、データの誤りや重複、表記ゆれ、欠損などを整理し、分析や活用に適した状態へ整える作業のことです。BIツールで正確な分析を行うためには、データの量だけでなく、データの品質が重要です。
たとえば、同じ会社を表すデータでも、次のように表記が分かれていることがあります。
人が見ると同じ企業だと判断できても、システム上では別のデータとして扱われる場合があります。
また、顧客名、住所、部署名、担当者名、商品名などに表記ゆれがあると、集計や分析の精度が下がります。
データクレンジングでは、こうしたデータを整理し、BIツールで扱いやすい形に整えていきます。
主な作業は次のとおりです。
データクレンジングは地味な作業に見えますが、BIツール活用の土台をつくる重要な工程です。
部署ごとにバラバラなデータを統合する際は、いきなりデータを集めるのではなく、事前に整理すべきポイントがあります。
まず重要なのは、データ統合の目的を明確にすることです。
たとえば、次のような目的が考えられます。
目的が曖昧なままデータを統合しようとすると、
必要な項目や優先順位が決められず、作業が複雑化してしまいます。
次に、各部署がどのようなデータを持っているのかを確認します。
確認すべき項目は、次のとおりです。
この棚卸しを行うことで、どのデータを統合すべきか、どの項目を共通軸にできるかが見えやすくなります。
データを統合する際には、複数のデータをつなぐための「共通キー」が必要です。
たとえば、顧客データであれば次のような項目が共通キーになります。
ただし、会社名や担当者名は表記ゆれが発生しやすいため、可能であればIDなど一意に判別できる項目を使うことが望ましいです。
データ統合後も、入力ルールがバラバラなままだと、再びデータの品質が低下してしまいます。
そのため、データクレンジングとあわせて入力ルールの整備も必要です。
たとえば、次のようなルールを決めておくとよいでしょう。
BIツール活用を継続するには、一度きれいにするだけでなく、
きれいな状態を維持する仕組みづくりが欠かせません。
ここからは、BIツール活用に向けたデータクレンジングの進め方を解説します。
まず、各部署や各ツールに分散しているデータを集めます。
Excel、CSV、Salesforce、基幹システム、MAツールなど、データの保管場所を確認し、対象となるデータを抽出します。
このとき、すべてのデータを一度に統合しようとすると負荷が大きくなるため、最初は目的に直結するデータから始めるのがおすすめです。
たとえば、顧客分析をしたい場合は、顧客情報、商談情報、契約情報などから優先的に整理します。
次に、収集したデータの状態を確認します。
確認すべきポイントは、次のとおりです。
この段階では、データの問題点を洗い出すことが目的です。
どの項目にどのような不備があるかを把握することで、後続のクレンジング作業を効率的に進められます。
データの状態を確認したら、表記ゆれや重複データを整理します。
特に顧客データでは、会社名や担当者名、住所、電話番号などに表記ゆれが発生しやすくなります。
たとえば、株式会社の表記を「株式会社」に統一するのか、「（株）」にするのかなど、ルールを決めたうえで整理します。
また、同じ顧客が複数登録されている場合は、どのデータを正とするのかを決め、必要に応じて統合します。
BIツールで活用するためには、見た目が整っているだけでは不十分です。
BIツール上で集計・フィルタ・グラフ化しやすい形式に整える必要があります。
たとえば、Excelでよくある次のような形式は、BIツールでは扱いにくい場合があります。
こうしたデータは、BIツールで扱いやすいように、項目を分けたり、形式をそろえたりする必要があります。
データクレンジングは、一度実施して終わりではありません。
日々の業務で新しいデータが追加・更新されるため、継続的にデータ品質を維持する仕組みが必要です。
たとえば、次のような運用ルールを決めておくとよいでしょう。
BIツールを活用し続けるには、ダッシュボードを作ることだけでなく、データを維持・更新する運用体制まで設計することが重要です。
ここで、実際の支援事例をご紹介します。
EXCEL女子では、MotionBoardを導入したばかりの不動産流通企業に常駐し、複数部門が独自に管理していた顧客データの統合・データクレンジングを支援しました。
対象企業では、各部門がExcelやSalesforceなど異なるツールでデータを管理しており、入力項目も統一されていないことが課題でした。さらに、データをまとめた後にMotionBoardで分析するための「分析しやすいデータの形」がイメージできていない状態でした。
このようなケースでは、単にデータを一か所に集めるだけでは不十分です。
各部署のデータ構造を確認し、共通軸を整理し、表記ゆれや重複を整えたうえで、BIツールで分析しやすい形に加工する必要があります。
部署横断のデータ統合やクレンジングは、社内だけで進めようとすると大きな負担がかかります。
特に次のような場合は、外部支援を活用することでスムーズに進めやすくなります。
外部支援を活用するメリットは、単に作業を代行できることだけではありません。
第三者の視点で、各部署のデータ管理状況を整理し、分析に必要な項目や運用ルールを客観的に設計できる点も大きなメリットです。
また、Excelでの管理や現場業務を理解している支援者であれば、現場担当者とのコミュニケーションも取りやすくなります。
BIツール活用を成功させるためには、次のポイントを押さえることが大切です。
BIツールは、導入すれば自動的に成果が出るものではありません。
正確なデータを取り込み、目的に応じて可視化できる状態をつくることで、はじめて活用が進みます。
部署ごとに入力ルールや管理方法が異なる場合、全社共通で使えるデータにするためのルール設計が必要です。
特に、顧客ID、会社名、商談ステータス、商品分類など、分析軸になる項目は統一しておくことが重要です。
データ整備のルールが複雑すぎると、現場で運用が続かなくなります。
入力しやすさ、更新しやすさ、確認しやすさを考慮し、現場に定着する仕組みをつくることが大切です。
最初から全社のすべてのデータを統合しようとすると、プロジェクトが大きくなりすぎることがあります。
まずは、営業データ、顧客データ、売上データなど、目的に直結する範囲から始め、段階的に対象を広げていくとよいでしょう。
BIツールを導入しても、部署ごとにデータがバラバラなままでは、十分な活用につながりません。
Excel、Salesforce、基幹システムなどに分散したデータを統合し、表記ゆれや重複を整理し、分析しやすい形に整えることで、はじめてBIツールの効果を発揮できます。
特に、部署横断でデータを活用したい場合は、データクレンジングや入力ルールの整備、運用体制づくりが欠かせません。BIツール活用において重要なのは、「導入すること」ではなく、「使えるデータを整え、継続的に活用できる状態をつくること」です。
コクーでは、Excelや各種業務ツールに分散したデータの整理、データクレンジング、BIツールで活用しやすい形への整備を支援しています。
部署ごとにバラバラなデータを統合したい、BIツールを導入したものの活用が進んでいない、ダッシュボード作成前のデータ整備で困っているという方は、ぜひお気軽にご相談ください。
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