データの正規化	データの表記や形式を揃える
重複データの除去	同じ内容で重複するレコードを削除する
データ型への変換	分析処理がしやすいようにデータ型に変換する
単位変換	分析処理がしやすいようにデータの単位を変える
フィルタリング	分析処理を効率化のために、指定の範囲でデータを絞り込む
データトリミング	データの先頭や末尾の不要なスペースを削除する
エンコーディング	質的データから量的データに変換する
欠損値の処理	欠損値を含んだレコードの削除や平均値・代表値で補完する
異常値の除去	基本統計量に影響を与える外れ値等を含むレコードを削除する
名寄せ	新・旧漢字等、同一の人物名・物の表記が異なる複数のデータをひとつの表記に統一させる

ごく一部の手法となりますが、いずれもデータの可視化や分析に影響を与えるものとなります。

また、上記の手法はデータクレンジング専用のツール以外にExcelでも実施することが可能です。

データクレンジングと名寄せの違い

データクレンジングと混合されやすい作業として「名寄せ」があります。

名寄せとは、データベース上に重複している顧客名・住所・電話番号等、同一の情報を統合する作業です。

同じデータベースや他店舗の異なるデータベースに、同一の顧客データは必要ありません。

そのため、名寄せを行って不要な情報を廃棄・統合化します。

なお、名寄せはあくまでデータクレンジングを行う際の一工程です。

データクレンジングでは、名寄せによって重複した情報を統合する他に、更新されていない情報を修正して不要な情報を処分します。

データクレンジングと名寄せではデータベース全体を整理するか、重複する情報のみを整理するかで、工程の量に違いが出てきます。

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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類似する用語に、データクリーニングがあります。

データクリーニングとは、古い情報の削除や更新によって最新情報に整理する作業であり、最新情報を活用したいときに実施されます。

先に述べたように、データクレンジングはデータを整理することです。

データクリーニングもデータの整理を目的に実施される作業であることから、名寄せと同じくデータクレンジングの一種といえます。

そのため、同義と捉えても問題ありません。

データクレンジングが必要とされる理由

データクレンジングが必要とされる背景

データクレンジングが必要とされる背景には、次の要因があります。

CRMやMAツール導入が進み、データ活用が増加したため
データの重複等が発生している可能性があるため
経済的損失を回避するため

なぜデータクレンジングが必要とされるのか、理由を確認して実践すべきかご検討ください。

CRMやMAツール導入が進み、データ活用が増加したため　

データクレンジングが必要とされる背景には、CRMやMAツール導入の推進があげられるでしょう。

CRMとは顧客関係管理の意味合いを持ち、企業と顧客の関係性を管理することです。

また、MAツールとは見込み顧客の管理やコンテンツの自動配信、スコアリング等を行うマーケティングツールです。

これらのツールを活用し、顧客情報といった膨大なデータを、マーケティング等に活かすためにデータクレンジングを行うことで、より高い成果が期待できます。

CRMやMAツール等を効果的に活用するためにも、データクレンジングは必須といえるでしょう。

データの重複等が発生している可能性があるため

膨大な顧客情報を管理している場合、データが重複していたり、古い情報のままであったりすることがあります。

情報の整理や更新が行われていないと、データの活用や分析に支障が出る恐れがあるでしょう。

データの重複は、データの入力・登録時と複数のデータベースにあるデータを統合する際に起きやすいです。

例えば、データの入力方法に明確なルールや形式がない場合、担当者毎に形式が違うので重複が発生する可能性があるでしょう。

複数のデータを統合する際も、同一人物の判別等ルールが定まっていないと重複が発生することがあります。

このように、知らぬ間にデータが重複している可能性は十分にあり得ます。

そのため、最新の顧客情報の活用やスムーズなデータ分析を実現するためには、データクレンジングで定期的にデータを整理することが大切です。

経済的損失を回避するため　

データクレンジングをしておかなければ、いざデータ分析を行おうとした際に時間と労力がかかってしまいます。

不正確なデータで経営判断が遅れる、業務効率が低下する等の事態は、企業の経済的損失につながるためできるだけ避けなければいけません。

事前にデータクレンジングによってデータを整理しておくことで、データ分析にかかる時間と労力を削減できます。

企業の経済的損失を回避するために、データクレンジングは必要です。

データクレンジングによって期待できるメリットや効果

データクレンジングを行うことで、次のメリットや効果が期待できます。

データの品質の向上
顧客からの信頼性の向上・維持
業務効率化・生産性の向上
コスト削減
AIの学習への活用

それぞれのメリット・効果を解説しますので、データクレンジングを行うべきか社内で協議しましょう。

データの品質の向上

データクレンジングを行うメリットは、データの品質向上です。

顧客データをクレンジングすることで、データの形式・書式を統一して扱いやすくできます。

また、期限切れの情報や不要なデータを廃棄し、必要なデータのみを最新情報で残せるため、品質の高いデータベースの作成が可能です。

定期的にデータクレンジングすることによってデータベースを整理しておくと、データを活用する際に、修繕や廃棄等の不要な作業をしなくて済みます。

顧客からの信頼性の向上・維持

データクレンジングを行うことは、顧客との信頼性向上や維持につながります。

データクレンジングが行われていないと、顧客情報や顧客とのこれまでのやりとりが正確に記録できていない可能性もあるため、社内での引継ぎ漏れや、失注した提案を再度行ってしまうかもしれません。

そうなると、企業としての信頼度は下がってしまいます。

そうならないためにも、データクレンジングを行い、正確なデータを用いて日頃から業務を行うことで、信頼性を向上できるでしょう。

業務効率化・生産性の向上

データクレンジングを行うメリットは、業務効率化・生産性の向上もあげられます。

定期的に不要なデータを削除し、必要なデータを最新情報にアップデートしていると、データを活用する際に、データ修正や確認の手間が省けます。

そのため、事務作業やマーケティング戦略を練る際等にかかる業務効率を向上できるため、企業の生産性向上が期待できるでしょう。

業務を効率化して生産性を向上させたい企業は、データクレンジングを行い、仕事しやすいデータへと改善・維持することが大切です。

コスト削減

データクレンジングは、コスト削減にも期待できます。

データが整理されれば、誤った情報を用いた無駄な業務を削減することが可能です。

不必要な業務を減らすことで人件費の削減につながる可能性もあるでしょう。

他にも不要なデータを削除するので、サーバーの維持コストの削減にもつながります。

このように、データクレンジングにはさまざまなコストが削減される可能性が高いです。

AIの学習への活用

表記ルールを統一してデータクレンジングを実施することにより、保有するデータを構造化データとして扱えるようになります。

未整備のデータはAIの学習に使えませんが、整備された構造化データは学習させることも可能です。

データクレンジングを行わずAIに学習させたとしても、そこには破損したデータや不正確なデータ、無関係なデータまで含まれているケースがあります。

データクレンジングを行えば不要なデータを取り除き、一貫性や正確性のあるビックデータに整備できるので、データ分析やマーケティングを行う際のAI学習への活用も期待できるでしょう。

データクレンジングの進め方

データクレンジングの進め方は企業やデータの種類によって異なります。

まずはデータクレンジングの進め方の一例を紹介します。

データの収集と分析
クレンジングルールの作成
クレンジングの実行
プロセスの標準化と定期的なクレンジング

データの品質を向上させたい方や業務を効率化させたい方は、データクレンジングの進め方を確認しておきましょう。

①データの収集と分析

データクレンジングを行うには、まずデータの収集と分析が必要です。

既存データから、必要なデータだけを選定し収集します。

データの形式・関連性を分析して、データベース上にまとめておいてください。

データの収集と分析をする際には、事前に「どこまでの範囲を対象とするのか」を選定しておくことが大切です。

不要なデータを収集しても、クレンジング後のデータベースには必要ありません。

②クレンジングルールの作成

今後、扱いやすいデータベースへと改善するために、クレンジングルールを作成します。

誤ったデータや抜けている情報を見つけ出し、データの管理方法をマニュアル化しましょう。

英数字は半角・全角どちらで統一するか等、データ形式・表記を統一して、誰がデータベースを管理しても統一化できるようルールを作成することが大切です。

③クレンジングの実行　

クレンジングルールを作成した後は、クレンジングを実行します。

名寄せを行い不要なデータを処分して、必要なデータしか残らないよう厳選してください。

また、クレンジングルールに従い、データの修正・追記を行い最新情報へアップデートします。

必要なデータを最新情報へアップデートできればクレンジング完了です。

④プロセスの標準化と定期的なクレンジング

データクレンジングは一度行って終わりではありません。

データが増えたり新規事業を始めたりといったタイミングで、データベースを見直す機会をつくりましょう。

なお、データクレンジングを行う毎に、クレンジングのプロセスが変わっては業務効率が悪くなります。

データクレンジングのプロセスもマニュアル化し、定期的なクレンジングを行うことで、効率的なデータ運用が可能です。

データクレンジングを行う2つの方法

データクレンジングを行う手段には、自社のリソースで対応する方法と専用ツール・サービスで自動化する方法の2パターンがあります。

それぞれの方法を詳しく見ていきましょう。

自社のリソースで対応する

データクレンジングの専用ツールを導入しなくても、自社で対応できる場合があります。

データクレンジングは単純作業となるため、実施するのに特別なスキルは不要です。

そのため、社内でデータクレンジングに従事できる人材がいれば、専用ツールがなくても対応できます。

自社で対応する際に使用できるツールの例としては、「Microsoft Excel」や「Pandas（Pythonライブラリ）」があります。

ただし、保有するデータが膨大であれば、専用ツールに頼った方が工数の削減につながることは間違いないでしょう。

自社のリソースでデータクレンジングに対応する際は、扱う情報量や人材のバランスを考慮してご検討ください。

Microsoft Excel

Microsoft社が提供する表計算ソフトです。

日常的に使っている企業であれば、データクレンジングにもすぐ取り組めるでしょう。大文字からの小文字変換、不要なスペースの削除等の作業であれば、簡単にできます。

しかし、データが膨大になると、動作に遅延が生じてしまう点には注意が必要です。また、データクレンジングの工程を自動化するのはExcelでは困難といえます。

Pandas（Pythonライブラリ）

データ分析を支援する機能が備わったPythonのライブラリです。

Pythonに慣れている人であれば、容易にデータクレンジングを実行できるでしょう。無料で利用でき、Excelでは処理が困難なサイズのデータ処理も可能です。

また、Pandasスキルがあれば処理プロセスの自動化も実現できます。Pandasでデータクレンジングを行うためには、Pandasスキルが必須です。

そのため、Excelと比べてデータクレンジングができる人材が限定されてしまいます。

専用のデータクレンジングツール・サービスで自動化する

社内でデータクレンジングに従事する人材がいない、扱うデータ量が膨大な場合は専用ツールやサービスの利用がおすすめです。

専用ツールであればデータクレンジングに特化しているので、膨大なデータ量でも効率よくデータを整理できます。

また、RPAやAIによって、作業を自動化させることも可能です。

自動化できれば人的ミスも防げる上、人材不足の企業もデータクレンジングを実施できるといったメリットがあります。

AI搭載の専用ツール・サービスであれば、複雑なクレンジングやクレンジング後のデータ分析まで自動化に対応することが可能です。

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自社でデータクレンジングを行う際の2つの注意点

データクレンジングを行う際の2つの注意点

データクレンジングの効果を適切に得るためには、次の注意点を意識してください。

データのバックアップを行う
必ず目視での確認も行う

それぞれの注意点を把握しておくと、データクレンジングで業務を効率化できます。

適切な方法でデータクレンジングを行って、企業の生産性を向上させましょう。

データのバックアップを行う　

データクレンジングを行う際には、データのバックアップが必須です。

不要なデータを削除してデータベースを大幅に改善するクレンジングでは、削除したデータが必要だったというケースも考えられます。

バックアップをとっておかないと、データクレンジング後に必要なデータが発覚しても、復旧できません。

データクレンジング後に復旧させるデータがないか確認するための保険として、データをバックアップしてからクレンジングを実行しましょう。

必ず目視での確認も行う

データクレンジングは、Excelやクレンジングツール等のIT技術だけに頼らず、必ず目視での確認も行いましょう。

Excelやツールを活用すると、効率的にクレンジングができますが、誤作動や確認不足で誤った情報を残してしまう可能性もあります。

IT技術による自動クレンジングでミスが起きないよう、必ず目視で間違いがないか確認しましょう。

データクレンジングツール・サービスを選ぶときの比較ポイント

データクレンジング専用のツール・サービスの種類は多岐にわたるので、自社に合ったものを選ぶことが重要です。

専用ツール・サービスを選ぶときに比較したいポイントを見ていきましょう。

保有するデータの量

まずチェックしたいのは、データの量です。

自社が保有するデータの量
ツール・サービス提供会社が保有するデータ量

の2点で確認が必要です。

クレンジングしたいデータ量が多い場合は、処理にかかる時間や費用がかさむケースがあります。

また、例えば企業情報を含む顧客データをクレンジングしたいと考えた場合、保有している企業データ量が豊富なツールやサービスを選択することが必要になってきます。

企業データが少ないと情報の一致率が低くなってしまい、クレンジングの精度も低くなってしまいます。

対象項目が目的と合うかどうか

ツール・サービスによってクレンジングで補完できる情報の項目が異なるので、事前の確認が欠かせません。

属性情報の付与対象の項目例は以下のとおりです。

企業名
住所
電話番号
業種
法人番号
設立年月日
資本金
売上高
従業員数　　　など

このように対象項目は多岐にわたり、データクレンジングを行う目的によって補完したい情報が変わってきます。

そのため、目的に合った対象項目が含まれているか比較しましょう。

情報の更新頻度

どのくらいの頻度で情報が更新されているのかも重要なポイントです。

建物の増減や名称変更、会社であれば事務所の移転、吸収合併等によって企業情報が変化することがあります。

変化があれば更新が必要ですが、いつ変化するかはわかりません。

定期的に情報が更新されていれば、鮮度と品質の高い企業データを保有することが可能です。

ツール・サービスによって更新頻度は異なり、毎日更新されるものもあれば、週毎や月1回の更新となっていることもあります。

特に、変化が激しいデータのクレンジングをしたい場合、更新頻度が高いツール・サービスで最新の状態を維持しましょう。

導入・運用コスト

導入と運用にどれだけのコストがかかるのかも、比較しておくべきポイントです。

データクレンジングツール・サービスは、無料版から有料版まであります。

有料版ではオプションやサービスが充実しているので、取り扱うデータ量が多く、機能にもこだわりたい場合におすすめです。

しかし、導入と運用に膨大なコストがかかると、導入してから後悔してしまう可能性があります。

取り扱うデータ量や必要な機能・サービス、料金のバランスに考慮して選びましょう。

まとめ：データクレンジングを行い、活用しやすいようにデータを標準化しよう！

データクレンジングを行うと、業務を効率化して生産性向上が期待できます。

顧客からの信頼性やデータの品質も向上するため、データクレンジングは重要な作業です。

CRMやMAツールを導入して、より精度の高いデータベースを作成するために、定期的にデータクレンジングを行いましょう。

データクレンジングによってデータを標準化すれば、今後活用しやすいデータベースを作成できます。

最新情報にアップデートされた必要なデータだけでデータベースを構築して、生産性の向上を図りましょう。

顧客の住所データのクレンジングには「住所クレンジングサービス」を利用しよう！

顧客の住所データのクレンジングには、ゼンリンデータコムの「住所クレンジングサービス」がおすすめです。

ゼンリンが保有する約3,400万件の住所データをもとに、精度の高いクレンジングができます。

さらに、住宅地図調査で得られた全国約4,000万棟の建物情報を活用して、建物情報の補完も可能です。

システムに地図APIを組み込んだり、定期的にクレンジング処理をしたり、ニーズに沿ったご提案が可能ですので、まずはお気軽にゼンリンデータコムにご相談ください。

ゼンリンデータコム編集部

あらゆる業界に役立つ、位置情報・住宅地図・物流配車管理・地図道路情報配信・屋内施設動態・インバウンドなど、ゼンリンデータコムの提供サービスに関わるノウハウやトレンドを様々な角度で情報発信してまいります。

データクレンジングとは？メリットや名寄せとの違いなどわかりやすく解説