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データクレンジングは、業務に活用するデータを一貫性のある状態に整え正確性を向上させる作業のことで、データ分析に欠かせないプロセスです。誤記・重複・表記ゆれなどを修正しデータを適切に整備すると正確で精度の高い分析結果を得られ、スムーズな意思決定や業務効率化につながります。
データクレンジング入門ガイド
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本記事では、データクレンジングの基本知識から実施手順、活用ポイントまでを解説しますので、データ分析の精度向上にぜひお役立てください。
データクレンジングとは
データクレンジングとは、業務に活用するデータの正確性を向上する作業のことです。誤記や重複、表記ゆれなどの不整合があるデータを、一貫性のある正確な状態に整えます。
代表的なデータクレンジングの作業例は、次のとおりです。
- 誤記の修正（例：入力ミスや誤って登録されたデータ）
- 重複の削除（例：同じ顧客情報が複数行に登録されている）
- 表記ゆれの統一（例：半角・全角、2025/1/1と2025-01-01の形式が混在している）
- 不要な区切り文字の削除（例：スペース、改行、カンマ）
- 欠損の補完（例：郵便番号が未入力）
- 異常値・外れ値の修正（例：極端に大きい、または小さい売上金額）
- 古いデータの更新（例：移転前の住所が登録されている）
名寄せは、異なる表記で登録された同一人物や法人の情報をひとつの正規レコードに統合する処理を指します。データベース上に同じ企業や顧客のデータが複数存在していると、混乱やトラブルの原因となるため、部門ごとのデータベースを統合する際には、名寄せが必須です。
一方、データクレンジングは名寄せを含めたより広範な概念で、誤字修正や形式統一、欠損値の補完など多様な作業を含みます。名寄せはあくまでデータクレンジングの作業の一部として位置付けられます。
名寄せの際に表記ゆれなどがあると精度が下がるため、誤字修正や形式統一などを行った後に名寄せを行うのが効率的です。
データクレンジングと類似する言葉としてデータクリーニングが用いられることがあります。どちらもデータの品質を高めるという目的で行われ、ほぼ同義語と認識して問題ありません。
ただし、文脈によっては、データクリーニングは誤記や不一致といったエラーを修正する作業を指し、データクレンジングはデータクリーニングを含むより包括的な作業と位置付けられることもあります。
データクレンジングを行うメリット
データクレンジングを行うメリットは次のとおりです。
- データ分析の精度が高まる
- 業務効率化につながる
- 不要なコスト削減できる
- データ活用の幅が広がる
誤記や重複、欠損などの不正確なデータが混在している状態では、予測の誤差が大きくなりやすく、誤った分析結果になる可能性があります。そのため、正確なデータ分析を行うには、事前にデータクレンジングを行うことが不可欠です。
特に、マーケティング施策の効果検証や市場傾向の把握においては、正確なデータをもとにした判断が求められるため、データクレンジングの作業が欠かせません。データクレンジングを経て得られた分析結果は、経営判断や施策立案の意思決定の精度向上にもつながります。
正確なデータを使用すると、検索や集計などの処理を進めやすくなり、業務プロセス全体の効率化につながります。
例えば、データに不備がある場合には、必要なデータの抽出に時間がかかったり、修正や確認作業が発生したりすることがあるでしょう。しかし、データクレンジングを行っておくと、このような不要な作業を軽減でき、日々の業務オペレーションをスムーズに行えます。
無駄な重複データや誤情報による対応コストは、企業活動における負担になりかねません。例えば、営業活動におけるアプローチの重複や、メールマーケティングにおける誤配信、誤送信によるクレーム対応などが発生しているケースが挙げられます。
データクレンジングを実施すれば、このように本来は不必要な対応を削減でき、無駄のない営業・マーケティング活動を行えるようになります。さらに、データストレージの最適化にもつながり、インフラコストの抑制という間接的コスト削減にもつながるでしょう。
データクレンジングにより一定のルールに従って整えられたデータは、汎用性が高まり活用の幅が広がります。
クレンジング後のデータはAIの学習精度が上がるため、AIを用いてより高度な分析を行うことが可能です。また、クレンジングでフォーマットを統一すれば機械的に処理しやすくなり、外部ツールを用いた処理の自動化にも活用できます。
データクレンジングの実施方法
データクレンジングを実施するには、主に次の2つの方法があります。
- 表計算ソフトを使用する
- データクレンジング専用ツールを使用する
それぞれの方法の特徴を理解して、自社に合った方法を選択することが大切です。
データクレンジングは、スプレッドシートやExcelなどの一般的なツールを使って手動で実施できます。
関数を活用すれば、重複の検知や不要なスペース・改行の削除を容易に行えるほか、SQLなどのデータベース言語やスクリプトを使うことで、より柔軟な処理も行えます。
このような処理は、エンジニアやプログラマーが対応すると、効率的に進められます。専門的な人材が不在の場合でも、Excelの基本的な機能や関数を使いこなせれば、一定の範囲の処理に対応できるでしょう。
ただし、手作業でのデータクレンジングには、時間や労力がかかり、ヒューマンエラーのリスクがともないます。データ量が多い場合は、業務負荷や精度面での限界を考慮し、専用ツールを活用するのがおすすめです。
社内に専門知識を有する人材やリソースが不足する場合であっても、データクレンジング専用のツールや外部サービスを活用すれば、効率的にクレンジングを行えます。
例えば、データの結合・変換・重複排除などを自動で処理し、複雑な作業も短時間で行うことが可能です。導入コストはかかるものの、作業の効率化による人件費の削減と精度の向上が期待できます。
専用ツールの導入時は、複数のツールを比較検討して自社の課題や業務フローに適したものを選ぶことが大切です。
データクレンジングの進め方
データクレンジングを効率的に進めるためにも、事前に手順を理解し、各ステップでのポイントを確認しておきましょう。
データクレンジングでは、はじめに、何のためにデータクレンジングを行うのかという目的を明確にすることが大切です。
業務上の課題を洗い出し、それを解決するための手段を考えると、データクレンジングの成果が出やすくなります。目的を明確にできれば、データの欠損や表記ゆれの発生箇所を調査し、データの保存場所や抽出するデータの種類を判断しましょう。
さらに、クレンジングの優先順位や作業対象の範囲を明文化しておくと、作業を効率的に進められます。
対象のデータが定まれば、社内のデータベースからデータを取得します。ExcelやCSV、PDFなどのさまざまなファイル形式を特定のデータベースや作業環境に取り込みましょう。
データを取得する際に形式を統一しておくことで、以降の処理をスムーズに進められ、変換作業によるミスの発生を防げます。
続いて、取り込んだデータを事前に定めた基準に沿ってクレンジングします。
例えば、次のようなルールで整形します。
- 全角英数字の半角統一
- 電話番号を半角数字ハイフンなしの形式に統一
- 不要なスペースや改行の削除
- 住所の最新化
- 企業名を法人登記の会社名に統一
クレンジングを手動で行う際は、Excelの関数やSQL、専用ツールを使うのが一般的です。作業を複数人で行う場合は、ルールを全員で共有しておきましょう。
データの形式が整えば、名寄せを実施し、重複しているデータを統合します。
データクレンジングを実施した際は、修正内容を記録しておきましょう。
クレンジング対象となったデータの種類・範囲と、修正内容、重複や欠損が生じた原因を明確にすることで、今後の業務改善に活用できます。
同じエラーが多発している場合には、データ収集や入力時のルール、保存方法の見直しが必要です。再度同じエラーが起こらないように、業務プロセスを見直しましょう。
データクレンジングを実施する際のポイント
ここからは、データクレンジングを実施する際のポイントを5つ解説します。
クレンジングは一度きりではなく、定期的に実施することが大切です。対象となるデータの量や更新頻度に応じて実施スケジュールを設定し、継続的に品質を維持できる体制を整えましょう。
将来的には、入力・収集段階でミスが起きにくい環境を構築し、クレンジング自体の頻度を減らしていくことが理想的です。また、データクレンジングを実施するタイミングにあわせて、情報管理ツールを見直すのもおすすめです。
外部データや新規データを取り込むと、想定外の形式のデータが混ざっていることがあります。
このようなケースでは、システムによる自動チェックでは検知できないエラーが発生している可能性があるため、人間による定期的なエラーチェックが必要です。品質を均一化できるだけでなく、細かな表記揺れや例外的なパターンにも対応できるでしょう。
クレンジング後のデータは、現場がアクセスしやすく、有効に活用しやすい形に整えることが大切です。
データを使用する部門の業務内容や分析ニーズをふまえ、出力形式や項目の粒度を調整することで、現場に即した使いやすいデータとなります。
さらに、現場のフィードバックを反映しながら運用を改善していけば、データの品質が担保され、組織全体におけるデータ活用力も向上していくでしょう。
高品質なデータを安定的に維持するためには、データの入力や更新に関するルールを明文化し、組織全体で共有する体制づくりが大切です。表記の統一や修正履歴の記録を徹底することで、情報の整合性が保たれ、業務の信頼性も高まるためです。
データ運用をスムーズかつ安全に行うには、更新作業を行う担当者の権限や役割を明確にし、適切にアクセス管理を行うことも重要です。ルールと体制を整備することで、継続的に安定したデータ管理が実現します。
大量のデータを扱う際は、作業の効率化と自動化のために、RPA（ロボットによる業務自動化）やクレンジングツールの活用がおすすめです。
自社だけで対応が難しい場合は、専門的な外部サービスの利用を検討しても良いでしょう。
専用ツールや外部サービスを利用すると、社内リソースを使わずに自社に適した精度の高いデータ整備を実現できる点が大きなメリットです。
専用のツールでデータクレンジングを効果的に実施しよう
データクレンジングは、ビジネスにおけるデータ活用の基盤を整える重要なプロセスです。特に、最新の顧客情報をすぐに活用できる状態にしておくことは、営業・マーケティング活動の促進に欠かせません。
そこで、データクレンジングを行う際に、顧客情報を管理するツールの見直しも同時に行うことをおすすめします。顧客情報の管理に特化したデジタルツールを導入すると、一貫性が保たれた最新の顧客情報を維持できるためです。
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