データクレンジング

データ分析に欠かせないデータクレンジング|必要性や進め方を解説します

企業は、日常的に顧客情報や経営に関するさまざまなデータを扱い、日々新しいデータが蓄積されていきます。

しかし、データの品質は様々であり、時間を経るごとにデータの品質が落ちていく傾向にあります。

データの品質を保つためには、継続的な改善が必要であり、そのための手段としてデータクレンジングがあります。

データクレンジングとは何なのか、なぜ必要なのか、詳しくみていきましょう。

データクレンジングとは

データクレンジング

データクレンジングとは、データベースに保存されている各種データを整理・統一化すること。

データクリーニングとも呼ばれます。

企業において、情報の品質は利益や業績を左右すると言っても過言ではありませんが、情報の品質は、データの品質が下がるほど下がってしまいます。

そのため、品質が下がってしまう原因として考えられるデータ上の問題を解決し、スムーズに活用できるようにするのがデータクレンジングです。

データクレンジングはなぜ必要?

データクレンジングが必要な理由として、

  • データが正しくないから
  • データが汚いから

という2つが挙げられます。

それでは、詳しくみていきましょう。

データが正しくないから

データの欠損が起こった場合や、誤った情報を入力してしまった場合など、正しいデータではなくなることがあります。

また、何らかの変更があったのに、そのデータの更新を行っていないことで、データが誤ったものとなってしまっていることもあります。

そうした正しくないデータが蓄積すると無駄なコストを発生させてしまったり、顧客に不信感を抱かせてしまうことによって信頼度低下を招く恐れがあります。

データが汚いから 

データは正しくても、会社名や電話番号の表記が微妙に違っていることで表記ゆれが起きてしまうことがあります。

顧客データの正式名称と通称・俗称などが入り混じっている、いわゆるデータが汚い状態になっていても、システム運用には支障が出ないことも多くあります。

しかし、データが汚いと、同じ情報であっても別の情報と判断されてしまうことも少なくありません。

特に、新システムを導入した場合、汚いデータのままだと検索しても出てこなかったり、重複して抽出されてしまったりする可能性があります。

データの汚れが進むと、大切かつ重要なデータが使えないデータとなってしまうので、データクレンジングをして使えるデータに戻す必要があります。

データクレンジングのメリットとは

データクレンジングによってデータの品質を高めることによるメリットには、次の3つが挙げられます。

  • 業務の効率が高まる
  • 顧客の信頼度を失わない
  • コストが削減できる

1つずつ詳しくみていきましょう。

業務の効率が高まる

データクレンジングを行うメリットの1つが、データの統一と整理を行うことで業務の効率も高めることができるということです。

さまざまなツールが乱立する環境において、正しくないデータがあったり、データが汚れていたりしていると、ロスの原因となり業務効率の低下を招いてしまいます。

データクレンジングによってデータの最適化をすれば、企業全体の業務効率を向上させることができます。

顧客の信頼度を失わない

誤ったデータやフォーマットが統一されていないデータの蓄積は、業務の効率を下げるだけでなく、顧客との継続的なつながりを維持することを困難にしてしまいます。

また、顧客データに間違いがあったことで届け先を間違えてしまったりすれば、顧客に不信感を持たれる原因となってしまいます。

データクレンジングを行えば、日ごろの入力ミスや誤表記によって生じたデータ不備の修正ができ、顧客の信頼を損なわずに済むでしょう。

また、データクレンジングすることは、顧客へのサービスレベルの強化にも繋がります。

コストが削減できる

データの不具合があると、無駄なコストを増大させてしまうケースが多くあります。

過去の実績データを参考にする際に、データの汚れをそのままにしていたことで間違った判断をしてしまう可能性もあります。

データクレンジングをすることによって無駄な費用や時間的コストを削減することが可能です。

データクレンジングの方法

データクレンジング 方法

ここからは、データクレンジングを実行する際にはどういった手順で行えばよいのか、データクレンジングの具体的な方法について解説していきます。

データの取り込み

データクレンジングを行う際に、まずやらなければならないのが、データクレンジングを行う各種データの取り込みです。

これまで運用してきた各種データファイルを、1つのデータベースに取り込みましょう。

目的は、データの確認をしやすくするためですが、これまで別々の場所で個別に管理していたデータファイルを1つのデータベースにまとめることにより、これまで把握できていなかったデータ同士の関連性を見つけることができます。

データの確認

蓄積されているデータの中には、データクレンジングの必要のないデータもあります。

データ同士に関連性があるデータをそのまま統一・統合してしまうと、データクレンジングをしたことで逆にデータの品質を低下させてしまう可能性や不具合の原因となってしまうことがあるので、取り込んだデータの確認が必要です。

データの修正と統一

データの確認をして、正しくないデータがあった場合は修正を行っていきます。

また、汚いデータは一定の基準にしたがって統一していきましょう。

例えば、市町村の合併により新住所となったのに、合併前の表記のままになっていたら、旧住所を新住所への変更が必要ですし、複数登録されてしまっている同一企業名を1つに統一するなどしなければなりません。

また、何年も取引のない顧客データなどの古くなったデータは削減してもよいでしょう。

そして、汚いデータとなる原因で多いのが、英数字の全角と半角が統一されていないことや、空白文字や区切り記号の有無です。

特に、数値情報は全角表記となっていると数値として認識しないことがあるので、英数字を統一する場合は、半角表記で統一するようにした方がよいでしょう。

データの整理

データの整理は、厳密にはデータクレンジングを行った後にすることですが、データクレンジングをする場合は、このデータの整理までを一連の流れで行うことをおすすめします。

データクレンジングしたデータは、統一した基準・ルールでリスト化するなど整理しておけば、データの品質をより高めることができ、有用なデータとして活用することができます。

データの整理をする際は、そのデータをどういった使い方をするか、後で使うときのことを考えながら整理するようにしましょう。

まとめ

日々蓄積されていくデータは、業務上の支障がほとんどなければ、ついそのまま放っておいてしまうことが多いもの。

しかし、不具合のあるようなデータをそのままにしていると、企業戦略に悪影響を及ぼすことに繋がったり、無駄なコストを増大させてしまう可能性があります。

保存されているデータのなかから、重複や記載ミス、表記のゆれなどを探し出して、それを削除・修正・統一化するのは手間がかかる作業ではありますが、データクレンジングをすることで企業が得られるメリットは大きいもの。

正しくないデータや汚いデータはできるだけ早急にデータクレンジングをすることをおすすめします。


参考