データクレンジングの仕組みを徹底解説！重要性やデータ変換との違いなど

データクレンジングとは、データに含まれる重複や欠損などの不具合を取り除くための処理です。顧客情報や購買履歴などの膨大なデータを適切に扱うためには、データクレンジングが欠かせません。

この記事では、データクレンジングの仕組みや重要性、データクレンジングの活用方法などについて解説します。データクレンジングを行い、様々な形式のデータを扱いやすい形に整理したい方はぜひ参考にしてください。

データクレンジングの仕組み

データクレンジングは、専用のツールや、データベースを取り扱うためのプログラム言語などを使って実施することが可能です。どのような方法でデータクレンジングを行う場合もおおまかな流れは変わりません。次のような仕組みでデータクレンジングの処理が進みます。

クレンジング対象データの取り込み

データクレンジングの最初のステップは、対象データの取り込みです。部門ごとに異なる形式で保存しているデータや、複数のシステムに格納されているデータなどを取り込み、一箇所にまとめます。

データの加工

次に、取り込んだデータに重複して含まれている情報や、表記ゆれなどのエラーを適切な形に加工します。データをどのように加工するか、予め決めておくことがポイントです。

データの整理

最後に、加工したデータを活用しやすい形式に整理し、データベースなどに格納します。

これらの仕組みにより、エラーや重複などを含むデータのクレンジングが可能です。

データクレンジングの重要性

企業においてデータクレンジングが重要である理由として、次のような項目が挙げられます。

施策の精度を高めるため

顧客や競合他社に関するデータに基づいて、マーケティング施策や商品開発などに取り組む場合、参照するデータの精度が重要です。参照するデータに誤りがあると、戦略を正しく立案することができません。施策の精度を高めるために、データクレンジングが重要です。

余計なコストを削減するため

データクレンジングを行わないと、余計なコストがかかってしまうリスクがあります。例えば、郵送DMによる施策で送付先リストに誤りがあると、送料やDM制作費などかけても狙い通りの成果が得られません。このほか、手戻りによる無駄な人件費などを削減するためにも、データクレンジングは重要だといえます。

業務効率を高めるため

部門ごとにデータの形式が異なっていると、情報のすり合わせに時間がかかってしまいます。データクレンジングによって社内で扱うデータの形式を統合しておけば、業務を効率的に進めることが可能です。

データクレンジングとデータ変換の違い

データクレンジングとデータ変換は似ている部分があるものの、用語が指す内容は異なります。

データ変換とは、コンピューターで扱う各種データの形式を変える処理のことです。データ変換の例として、次のような処理が挙げられます。

データ変換の例

• DOC形式で保存された文書データをPDF形式に変換する
• JPEG形式で保存された画像データをGIF形式に変換する
• MOV形式で保存された動画データをMP3形式の音声データに変換する

一方、データクレンジングはデータ内に含まれる不具合を取り除き、整理するための処理です。

データクレンジングで形式が異なる複数のデータを扱う場合は、プロセスの一部としてデータ変換が実行されることもあります。

データクレンジングの主な利用用途

データクレンジングでは、ビジネスで扱う様々なデータの不具合を修正することが可能です。データクレンジングの利用用途として、次のようなものが挙げられます。

表記ゆれの統一

データクレンジングを行っていないデータでは、表記ゆれが含まれる場合があります。例えば、企業名に含まれる「株式会社」が「（株）」となっていたり、カタカナ表記とローマ字表記が混在していたりするケースが一般的です。

表記ゆれが含まれていると、同一の対象者を別の顧客と誤認するなどのトラブルに繋がってしまいます。データクレンジングを行うことで、表記ゆれを統一し、トラブルを避けることが可能です。

全角・半角の統一

全角と半角が混在する場合も、データクレンジングで統一できます。特に、数値情報は全角のままだと表計算などに使えないため、半角に置き換える処理が重要です。

欠如している情報の処理

顧客が入力したアンケートなどでは、一部の項目が未入力となっているケースがあります。データの一部が欠如しているような場合も、データクレンジングで形式の統一が可能です。

データクレンジングをデータ分析やAIなどに活用する

データクレンジングによって標準化したデータは、データ分析ツールに入力したり、AIの学習用データとして活用したりできます。データ分析やAIの機械学習の精度を高めるためには、予めデータをクレンジングしておくことが重要です。

データ分析ツールやAIを使用すると、顧客の属性と購買履歴など、異なるデータから相関関係が見出せます。また、ツールの機能によっては売上のシミュレーションなどを作成し、将来の予測を行うことも可能です。

まとめ

データクレンジングを行うと、様々なデータを扱いやすい形に整理できます。取り込んだデータを加工し、整理された形で保存するという処理が、データクレンジングの仕組みです。

データクレンジングによってデータの重複や欠損によるトラブルを避けられる可能性があります。業務効率や施策の精度を高めたい方は、ぜひデータクレンジングに取り組みましょう。