企業がDXを進めていくうえで欠かせない要素のひとつがデータの活用です。しかし企業が獲得するデータの中には、そのままでは使い勝手の悪い「汚れた」データも存在します。本記事ではデータの価値を高め、ひいてはビジネスの質を高める「データクレンジング」について解説していきます。
データクレンジングとは？
ビジネスにデータを活用するすべての企業にとって、データクレンジングは重要な作業となります。ここではまず「データクレンジングとは何か？」「なぜ必要なのか？」について見ていきたいと思います。
データクレンジングの定義
データクレンジングとは、収集したデータを一定のルールに従って整形することです。たとえば、
・数字やスペースの半角・全角を統一する
・電話番号のハイフンあり・なしを統一する
・企業名の「株式会社」と「（株）」の表記を統一する
などは、いずれもデータクレンジングの一種といえます。
そもそも「クレンジング(cleansing)」には「汚れを落とす」という意味があるため、データクレンジングはいわば「データについた汚れを落とす」あるいは「汚れているデータを綺麗にする」作業といえるでしょう（同じ意味で「データクリーニング」と呼ばれることもあります）。
データクレンジングが必要な理由
企業のデータ活用にデータクリーニングが欠かせないのは、「データはすぐに汚れてしまう」からです。その背景にはデータ入力時のミスをはじめ、複数の情報源に起因するデータの重複、入力者ごとの表記のバラツキ、時間経過による情報の陳腐化などさまざまな原因が考えられます。
このように「汚れた状態」のデータは十分に活用できません。検索をしてもデータを見つけることができなかったり、重複して入力されているため同じ相手に何度も営業をかけてしまう、といったミスもあり得るのです。
データクレンジングの手順
データクレンジングの手順や手法に特別な決まりはありませんが、以下の流れで実施するのが効率的です。
①保有データの現状を把握する
最初のステップは現在保有しているデータの確認です。データがどの程度「汚れて」いるか、つまり表記のゆれや欠損、重複の有無などを調査して現状を把握します。
②データに関するルールを確認する
①と前後して行うのが、データの管理や活用に関するルールの確認です。これには「英数字を半角で統一する」「氏名は姓・名に分けて入力する」「郵便番号のハイフンは入力しない」といった細々としたルールも含まれます。ルールが決まっていないなら、これを機にルールを整備する必要があります。
③ルールに基づきデータを整形する
②で確認（もしくは作成）したルールに従ってデータを整形していきます。ただ近年は小規模な企業でも膨大な量のデータを保有していることが多いため、手作業で整形作業を行うのは現実的ではありません。RPAツールかクレンジングツールを活用するのが効率的でしょう。
④整形したデータを整理する
データクレンジングを実施したら、次に実際のデータ活用を見据えてデータを整理します。名寄をして散在するデータベースを互いに紐付けたり、データの重複を解消するといった作業です。こうすることでデータ検索の精度とスピードが上がり、データ分析を行うための基礎が出来上がります。
データクレンジング後の注意点
以上の手順を終えたら本格的なデータ活用の始まりです。ただしデータクレンジングはこれで終わりではありません。データ管理に人が介在する限り「汚れたデータ」の発生を完全に防ぐことはできませんし、時間が経過するにつれてデータの品質は次第に低下していきます。
データの品質を維持するには、データの管理状況を継続的に監督・チェックするとともに、必要に応じて再度データクレンジングを行うことが不可欠です。
データクレンジングを行うメリット
データクレンジングは手間のかかる作業ですが、それを十分に補うメリットがあります。
データ分析の正確性の担保
データを分析し迅速な意思決定を可能にするという点で、データはますます重要なものになっています。その分析対象となるデータが不完全なものだとすると、分析は精度を欠き、誤った意思決定をもたらしてしまう可能性さえあります。データクレンジングによってデータを適切な状態に保っていれば、必要な情報をいつでも瞬時に取り出して正確に分析することができます。
業務効率・コスト効率の向上
データクレンジングを定期的に実施していれば、データ分析の際にあわててデータを整理するような事態は発生しません。つまり、データクレンジングは業務公務効率の向上に寄与します。また、業務の効率が上がればコストは下がりますので、コスト効率の向上にもつながります。
顧客管理における信頼性の確保
特にMA（Marketing Automation）、SFA（Sales Force Automation） 、CRM（Customer Relationship Management）などを用いてマーケティングデータや営業情報を扱っている場合、データクレンジングは顧客からの信頼を確保するためにも重要です。例えば担当者に連絡して新製品を案内したいとき、顧客にコンタクトした日付やその時の反応を管理するだけでなく、担当者情報など顧客情報が常に最新であることに注意を払わらなければならないからです。そこに誤りがあれば、顧客からの信頼を損ねてしまうかもしれません。
まとめ：データクレンジングでビジネスの精度を上げる
データクレンジングは企業が持つデータの価値を上げ、ビジネスの精度を高めてくれます。組織の規模や目的に合ったクレンジングツールを選び、データガバナンスにしっかり取り組むことで、データクレンジングを効率的、かつ効果的に行うことができるでしょう。
