データクレンジングとは？メリットや必要性、成功事例などを具体的に解説！

もし「データ活用をしたいが何から始めればいいかわからない」とお困りの場合、データクレンジングから始めてみてはいかがでしょうか。

データクレンジングとは、自社データ品質を向上し、データ運用や分析の精度を高めるために重要なプロセスです。

本記事では、データクレンジングとはなにか、目的やメリット、進め方のポイントなどを初心者にもわかりやすく解説します。

後半では具体的な成功事例もご紹介しますので、将来のAIやビッグデータの活用に向け、この記事でデータクレンジングについて学んでおきましょう。

データクレンジングとは

データクレンジングとは、データベースに蓄積された各種データを、分析・活用しやすいように最適化するプロセスのことです。

エラーや重複、誤記などを修正し、分析に適した形式に整えることで、データの価値向上や、ITツールやAIのスムーズな導入につながります。

具体的には、以下のようなデータ不備が対象です。

データクレンジングは重要な処理ではあるものの手間がかかるため、データ量に応じて手作業で行うか、AWSなどのデータクレンジングツールで自動化するかを検討することが大切です。

名寄せ・データクリーニングとの違い

データクレンジングと混同されやすい言葉に、「名寄せ」や「データクリーニング」があります。

名寄せとの違い

「名寄せ」とは、複数のデータベースにわかれた重複データを統合・削除して、ひとつにまとめる作業のことです。

データクレンジングのプロセスの一部として行われることもありますが、基本的には「データクレンジング＝データ整理・修正」「名寄せ＝データ削除・統合」といった形で使い分けされています。

データクリーニングとの違い

「データクリーニング」は古くなった情報を削除・更新することで、データクレンジングとほぼ同じ意味です。

作業内容も同じなので、単語の違いに混乱しないよう、同義語として理解しておきましょう。

データクレンジングの目的や必要性

データクレンジングは、企業のデータ活用の効率化や、分析の高度化を目的に実施します。

ITツールやAIなどの導入が進むなか、企業にとって信頼性の低い「ダーティーデータ」を修正し、蓄積したビッグデータを意思決定に反映可能な形式に整理することは急務です。

自社データに一貫性をもたせることができれば、分析結果の正確性があがるだけでなく、CRMやMAによる重複営業の防止につながるため、顧客への信頼性・価値の向上にも期待できるでしょう。

顧客満足度や企業全体の品質を向上させるためにも、定期的なデータクレンジングは欠かせないのです。

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データクレンジングのメリット

ここでは、データクレンジングの代表的なメリットを4つみていきましょう。

データ分析の精度が上がる

データクレンジングの最大のメリットは、自社データの品質向上です。

データの不備・欠陥の修正はデータ分析の精度向上につながるため、顧客のニーズ・購買行動の多様化にマッチしたマーケティング施策を立案しやすくなります。

定期的なデータクレンジングは、スムーズで精度の高いデータ運用のための第一歩といえるでしょう。

生産性向上

適切なデータクレンジングは、企業全体の業務効率化につながります。

なぜなら、データクレンジングにより社内のデータ品質が向上すると、誤記や不備がなくなるため、必要なときに正確な情報をすぐ入手可能な環境が整うからです。

無駄な作業が減るうえ、データ運用業務が円滑化するため、社員はより生産的なコア業務に集中できるようになるでしょう。

コスト削減

データクレンジングでは、データベース統合やデータ形式の統一を行うため、サーバー維持費やデータ抽出ツールにかかる費用などが削減できます。

また、社内のデータ運用がスムーズになれば、そのぶん保守点検費やデータ入力にかかる人件費・残業代などのコストカットも可能です。

加えて、CRMなどの顧客データの整理が進めば、重複情報や誤データに基づいた営業活動をなくすことができるため、無駄な労力削減につながることも大きなメリットです。

意思決定力の向上

企業の持つデータの品質は、意思決定や戦略の精度を大きく左右します。

データは時間経過とともに品質や正確性が低下しやすいため、古いデータに基づいて議論しても、効果的な施策立案にはつながりません。

定期的なデータクレンジングは、企業の意思決定力をあげ、最適な戦略を策定するためにも欠かせないのです。

データクレンジングの進め方

ここでは、具体的にデータクレンジングの方法を解説します。

なお、進め方は企業や組織の状況によって異なるため、自社の実情にあわせて行うようにしましょう。

１．データクレンジングの目的を定義する

データクレンジングを実施する場合、すべての蓄積データを見直すのは非効率的です。

そのため、まずはデータクレンジングの目的や、どのようにデータを活用するかを定義し、そこから逆算してクレンジングの範囲や品質、ルールなどを明確にしましょう。

不要なデータまで対象にすると無駄に工数が増えてしまうため、目的達成に必要な部分に絞って効率よくデータクレンジングを実施することが大切です。

２．データを集約する

次に、複数部署やデータベースに散らばったデータを、ひとつのデータベースにまとめましょう。

1か所に集約すればデータクレンジングの効率が上がるだけでなく、データ同士の関連性の把握や重要データの絞り込みも簡単です。

またこのタイミングで、目的に合わないデータや関連性の低いデータを除外すれば、データクレンジングの精度を高めることができます。

３．データクレンジングをする

データクレンジングは、前処理・クレンジング・最適化の3つのステップで行います。

まずは前処理として、データ品質をざっくりと確認し、整形や重複・不要データを排除する「名寄せ」処理を実施しましょう。

次に、クレンジング作業としてデータ欠損の修復や追加、データ更新、表記の修正・統一などを行います。

最後に、クレンジングしたデータを管理・分析しやすい形に最適化することも忘れないようにしましょう。

４．プロセスの標準化

データの精度維持には、定期的なデータクレンジングが不可欠です。

しかし毎回やり方が変わるとデータの一貫性が保てないため、データクレンジングの手法やプロセスは標準化し、マニュアルとして統一ルールを作っておくとよいでしょう。

主に、データクレンジングの頻度ややり方、ツールでの自動化範囲、担当者などを明記しておくことが大切です。

まとめ

企業の生産性向上のためにも、データクレンジングの必要性は高まり続けています。

しかし、データベースの情報量が膨大で「なかなかクレンジングに着手できない」「データ整理に割ける労力がない」とお困りの企業が多いのも事実です。

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