近年、さらなる成長のためにデータ分析に取り組んでいる企業が多いですよね。

データ分析はその名の通りデータを分析する事ですが、データ分析を行うには収集するデータの品質がとても重要になります。

データの品質を上げるためには、データクレンジングという作業が必要になります。

今回はそんなデータクレンジングの意味や重要性についてお伝えします。

データクレンジングとは

データクレンジングは、データの欠損や重複、ノイズ、表記の揺れ、粒度の違いなどを特定し、分析や業務に適したデータに加工する工程です。

表記の基準がなかったり、正式名称と通称が混ざっているデータは、抽出する際に重複が発生する可能性があります。

例えば、名前がローマ字表記と日本語表記でデータが登録されていれば、同じ名前でも異なるデータとして重複してしまうため、それらを統合しなければなりません。

こうしたデータの一貫性を保つ作業をデータクレンジングといい、データの品質を向上させます。

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大きく３つのステップに分けられます。

ステップ１：一つのデータベース で一元管理

さまざまな流入先から獲得したデータを、ひとつのデータベースにまとめます。

ステップ２：データクレンジングの実施

ステップ１でまとめたデータをクリーニングします。
例えば、重複情報の統一、欠損の補完や表記の揺れの標準化、ノイズの排除などを行います。

ステップ３：データの活用

データクレンジングによってクリーニングしたデータをマーケティングなどに活用
します。

データクレンジングの成功事例

それでは、データクレンジングの成功事例をご紹介します。

精度の高い顧客分析・CRMが実現

製造業のA社では顧客データをデータクレンジングしたところ、重複データ、住所不備、不通の電話回線を発見し、データの修正を行い正確に顧客管理ができるようになり、精度の高い顧客分析・CRMが実現可能となった。

顧客情報の二重登録を防止

お客様からの問い合わせ・申し込みに対し、既存お客様情報・預金情報の存在確認を行い、正しい情報を顧客管理システムに反映。

 

まとめ

データクレンジングは、データの欠損や重複、ノイズ、表記の揺れ、粒度の違いなどを特定し、分析や業務に適したデータに加工する工程です。

データクレンジングの進め方は以下の３つのステップに分けられます。

• 一つのデータベース で一元管理
• データクレンジングの実施
• データの活用