データクレンジングとは？名寄せ・データクリーニングとの違いやなぜ必要なのかを解説

データクレンジングとは、情報量の多いデータを適切に取り扱うために行われる作業です。ビジネスにおいては、顧客の個人情報や行動履歴などのビッグデータを処理する際にデータクレンジングが行われます。

この記事ではデータクレンジングの概要やメリット、名寄せやデータクリーニングとの違いなどを紹介します。データクレンジングとは何かを正しく理解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とは？

データクレンジングとは、誤りや欠損を含むデータを正しい形に修正することです。誤りや欠損などのエラーが含まれるデータは、ダーティデータ（汚れたデータ）と呼ばれます。ダーティデータを洗浄しきれいにするということが、データクレンジングの意味です。

一般的に、データクレンジングの対象となるデータは情報量が多く、人間が手作業で修正することは難しいといえます。そのため、データクレンジングの処理はプログラムや専用のツールによって機械的に実行されます。

データに含まれるエラーの内容に応じて、予め修正方法を決めておくことで、データクレンジングの自動化が可能です。ツールやプログラムによって取り込まれたダーティデータは、データクレンジングの処理を経て、扱いやすい形に整理されます。

データクレンジングのメリット

データクレンジングで得られる主なメリットは次の3つです。

経営施策の品質向上

データクレンジングを行うと、データに基づく経営施策をより高い精度で実行できるようになります。例えば、顧客の購買データからエラーを取り除くと、正しい情報を参考に商品開発や広告戦略を行うことが可能です。また、同じ顧客に重複したメッセージを送ってしまうなどのトラブルも避けられます。

業務の効率化

ビジネスで扱うデータにエラーが含まれていると、手戻りが発生したり修正対応に追われたりして効率が上がりません。データクレンジングによってエラーを修正しておくことで、業務の効率化が期待できます。

様々なツールでのデータ活用

データクレンジングを行ったデータは、顧客管理ツールや営業支援ツールなど、様々なシステムで利用することが可能です。適切な形式でデータを入力することで、各ツールの機能を十分に生かせるようになります。

データクレンジングと名寄せの違い

名寄せとは、複数のデータベースに散らばっている顧客情報などを照合し、同一の人物や企業などをまとめることです。例えば、ECサイトと実店舗を運営している企業では、オンラインとオフラインの顧客情報を一致させるために名寄せを行う必要があります。

データクレンジングの目的がエラーの修正であることに対して、名寄せの目的は情報の取りまとめであることが両者の違いです。

名寄せの対象となるデータに誤記や表記ゆれなどが含まれている場合、まずはデータクレンジングを行う必要があります。予めデータクレンジングをしておくと、より効率的に名寄せを進めることが可能です。

対象データの数が少ない場合は、エクセルなどを使って手作業でも名寄せができます。ただし、ミスが発生するリスクがあるため、名寄せを行うためのツールを使った方が効率的です。

名寄せツールによっては、前処理としてデータクレンジングを行う機能が備わっている場合もあります。

データクレンジングとデータクリーニングの違い

データクレンジングと似た用語に、データクリーニングがあります。名称が異なるものの、データクレンジングとデータクリーニングは同じ処理を指す用語です。

クレンジング（cleansing）は洗浄、クリーニング（cleaning）は掃除と和訳されます。ダーティデータを綺麗にするということが、データクレンジングやデータクリーニングという用語の由来です。

なぜデータクレンジングが必要なのか

企業で取り扱うデータには、様々なきっかけで誤りや欠損が発生するため、データクレンジングが必要です。データの誤りや欠損が起こる理由として、次のような項目が挙げられます。

表記ゆれや誤記

商品購入時や問合せ時などにユーザーから送信されたデータには、表記ゆれや誤記が含まれる可能性があります。電話番号のハイフンの有無や全角半角の違い、氏名の入力間違いなどがダーティデータの生じる原因です。

データ取得元の違い

データの取得元が異なると、入力される項目やデータ形式に違いが生じる可能性があります。例えば、顧客が問合せ時と商品購入時に異なるフォームから情報を入力した場合、データを統合するためにデータクレンジングが必要です。

担当者や部門ごとの管理方法の違い

データの取得元が同じでも、担当者や部門ごとに管理方法が異なると、データクレンジングが必要な場合があります。

使用ツールの変更

マーケティングや顧客管理に使用しているツールが変更されると、切り替えの前後でデータの形式も変わることが一般的です。

これらの原因で発生するダーティデータを処理するために、定期的にデータクレンジングを行う必要があります。

まとめ

データクレンジングとは、誤りや欠損などを含むデータを加工し、整理するための処理です。データクレンジングを行うことで、経営施策の精度や業務効率の向上が期待できます。データクレンジングは名寄せと混同されやすいものの、両者は別の処理を指すため注意しましょう。

企業に関するデータからエラーを取り除き、扱いやすい形に整理したい方は、データクレンジングツールの活用を検討してみてはいかがでしょうか。