データクレンジングはなぜ重要？メリットや進め方、ツール選定のポイントを徹底解説！

データクレンジングとは

データクレンジングとは、データに含まれるエラーやノイズ、重複、欠損値、外れ値などを整理し、分析に適した形式に変換・加工するプロセスを指します。データ分析は、一般的に「データの収集」に始まり、その後「蓄積」「抽出」「変換」「可視化」「分析」というプロセスを辿ります。そして、データベースに収集・蓄積されたデータを可視化・分析するためには、必要な情報を抽出して分析しやすい形式に変換するプロセスが必要です。

データベースに蓄積されているローデータはフォーマットや粒度が統一されておらず、破損データや不正確なデータ、重複データなどの「ダーティデータ」が含まれているのが一般的です。データ分析の精度と速度を向上するためには、データのエラーやノイズを取り除いて変換・加工するプロセスが不可欠であり、その工程を「前処理」と呼びます。データクレンジングは前処理における工程のひとつで、データの欠損値や外れ値を処理するという性質から「データクリーニング」とも呼ばれます。

【2024年最新版】データクレンジングのやり方とは？手段や進め方のほか注意点も解説

データクレンジングの重要性は正確なデータ活用にある

現代は情報爆発時代と呼ばれており、企業では日々増大するデータをいかにして事業領域に活用するかが重要な経営課題となっています。しかし、さまざまな部門の業務システムで管理されているデータを、そのままデータ分析に活用できるケースは多くありません。たとえば、BIツールを用いてデータを可視化・分析するためには、前処理によって構造化されたデータをデータウェアハウスに格納し、そこからBIツールに送出するプロセスが必要です。

非構造化データをデータウェアハウスに格納するのは容易ではなく、必要な値が欠けているデータや平均的な値から大きく外れているデータなどは、分析の精度と速度の低下を招く要因となります。データの一貫性を保つためには前処理の工程が不可欠であり、なかでも欠損値の処理や外れ値を除去するデータクレンジングは必須のプロセスです。データ分析の正確性が高まれば、顧客の潜在需要を捉えた製品開発や高精度な需要予測などが実現するため、企業価値の向上を目指す上でデータクレンジングは非常に重要な施策となります。

汚いデータが生まれる原因

データクレンジングを必要とする汚いデータが生まれる原因は多岐にわたります。 登録者が誤って情報登録する、重複して登録してしまう、登録する人によって小さな表記ゆれがあるなどが代表的な原因です。 その他、一意なデータを判定するための項目がそもそも不足しているなどもありえます。 自社の原因を正確に把握して対策することが重要です。

データクレンジングによるメリット

データクレンジングで正確なデータ活用が可能になると、どのようなメリットを組織にもたらすのでしょうか。ここではデータクレンジングの実行によって得られる代表的なメリットを3つご紹介します。

業務の効率化

データ分析の「収集」「蓄積」「抽出」「変換」「可視化」「分析」という工程は、ERPやデータレイクなどにローデータを収集・蓄積し、ETLツールで抽出・変換してデータウェアハウスに送り、BIツールやマシンラーニングを用いて可視化・分析するというプロセスを辿るのが一般的です。このとき収集・蓄積されたデータに、表記ゆれや重複、欠損値などが含まれていればいるほど抽出や可視化に時間を要し、データ分析の正確性と信頼性も損なわれます。

データクレンジングによって一貫性の取れた構造化データを形成できれば、データウェアハウスへの送出やBIツールを用いた可視化の効率化と迅速化につながります。また、データのエラーやノイズを取り除くことで分析精度の向上に寄与するのはもちろん、データ分析を専門とする部門の業務負荷を軽減できる点も大きなメリットです。それにより、空いたリソースを業績向上に直結するコア業務に集中できるため、経営基盤の総合的な強化につながります。

データ分析や意思決定時の精度向上

現代はデジタル技術が加速度的に進歩しており、テクノロジーの発展とともに市場が成熟化していく傾向にあります。それに伴って、顧客や一般消費者の需要は高度化かつ多様化しつつあるため、企業が優位性を確保するためには、市場の潜在的な需要を捉えた事業計画を立案しなくてはなりません。そして顧客の潜在ニーズ を発掘し、適切なアプローチをもってナーチャリングしていく ためには、定量的なデータ分析に基づくロジカルな意思決定が不可欠です。

たとえば、事業計画やマーケティング戦略を策定する際に用いられる分析手法として、「3C分析」や「4P分析」、「PEST分析」などが挙げられます。こうした分析手法を効率化しつつ信頼性を担保するためには、データを収集・蓄積するだけではなく、情報の欠損や偏りが少ない正確なデータセットが必要です。データクレンジングによってデータの重複やノイズ、粒度の違い、表記のゆれなどを整理することでデータ分析や意思決定の精度向上に寄与します。

顧客との関係性や競争力の強化

市場の成熟化に伴って製品やサービスが溢れる現代市場では、消費傾向がモノ消費からコト消費へ遷移しており、機能的価値の訴求では競合他社との差別化が困難になりつつあります。このような時代のなかで企業が持続的に発展するためには、見込み客や既存顧客との関係性を強化し、競合他社にはない独自の付加価値を提供しなくてはなりません。どれだけテクノロジーが発展してもビジネスの土台にあるのは人間関係であり、事業活動は顧客との関係性の上に成り立っています。

そして、顧客が求めるプロダクトやサービスを創出するためには、見込み客の属性や購買行動、潜在需要などを多角的に分析するプロセスが欠かせません。データクレンジングは顧客分析の精度を高めることで潜在的な需要を正確に拾い上げ、顧客一人ひとりに最適化されたアプローチの実現に寄与します。たとえば、CRMに蓄積されている顧客データを定期的にクリーニングできれば情報の欠損や重複などを最小化し、顧客との良好な関係の構築につながるとともに、競合他社にはない付加価値を提供する一助となります。

データクレンジングの進め方

データクレンジングの工程は基本的に以下の3ステップに基づいて展開されます。

1. データの収集
2. 表記ゆれや不整合の発見と整形
3. データ活用を見据えた整理と分類

1. データの収集

データクレンジングの最初のステップは分析対象となるデータの収集です。ERPやCRM、基幹系システム、DBMS、ファイルサーバー、データレイクなど、組織の各部門で保管されている業務システム内のローデータから関連性の高い情報を収集します。各部門の業務システムで管理されているデータはサイロ化し、フォーマットや粒度が異なるケースが多いため、データ統合基盤やETLツールを用いてひとつのプラットフォームで管理するのが一般的です。このプロセスによって保有しているデータ状況の把握にもつながります。

2. 表記ゆれや不整合の発見と整形

次のステップは取り込んだデータのエラーやノイズ、欠損値、外れ値などを分析可能な状態に整える工程です。たとえば、「半角」と「全角」や「円」と「¥」の未統一、顧客情報の重複登録、入力漏れや未入力の部分がある欠損データ、「前株」と「後株」の誤表記などを発見し、グループ化や統一、変換、置き換えといった処理を施します。集計結果や分析結果に欠損があれば平均値や中央値などで補完したり、既存のデータセットを予測モデルに使用したりといった一定のルールを設け、その基準に基づいてデータクレンジングを行う必要があります。

3. データ活用を見据えた整理と分類

最後は戦略的なデータ活用を見据えて、整形したデータを整理・分類するプロセスです。たとえば、新規事業の創出を目的として3C分析を実行するのであれば、参入を検討している市場の成長性や競合他社のシェア率、自社製品の長所と短所などを俯瞰的に分析しなくてはなりません。また、顧客情報をマーケティング分析に活用するためには、複数のデータベースに散在している顧客情報を統合する「名寄せ」が必要です。このように、目的や部署などに応じて必要なデータを整理・分類し、事業領域で活用しやすい形式に整理します。

データクレンジングの課題とツールの活用

データクレンジングの課題として挙げられるのが、その工程に要する時間と手間です。先述したように、現代は情報爆発時代と呼ばれており、企業ではビッグデータの戦略的な活用が重要な経営課題となっています。しかし、データクレンジングを含む前処理はデータ分析を行う現場の経験則で全工程の7〜8割の時間を占めるとも言われており、統計解析や機械学習に関する深い知見が必要です。したがって、データクレンジングの工程をいかにして合理化・能率化するかが課題となるため、データ統合基盤やETLツール、RPAといったソリューションの導入を検討する必要があります。

データクレンジングツールの選定ポイント

データクレンジングの実行そのものは目的ではなく、データ分析の精度向上と迅速化を推進する手段のひとつです。そのため、データクレンジングの自動化や省人化を目的としてツールを導入する際は、自社の経営状況や事業形態などを考慮し、クレンジング後のデータをどのように活用するのかという視点で選定しなくてはなりません。具体的には、保有している企業情報の量と質、その情報の更新頻度など を基準としてソリューションを選定する必要があります。企業名や電話番号の他に、どのような項目を補完してくれるのかも重要なポイントです。ソリューションのコストパフォーマンスやプランなどを考慮し、自社の組織体制に適したソリューションを選定することが大切です。

データクレンジングとは、ローデータに含まれる欠損値や外れ値などを処理し、分析に適した形式に変換する情報処理のプロセスです。データのノイズやエラーを取り除くことでデータ分析の精度と速度の向上につながり、勘や経験などの曖昧な要素に依存しない意思決定が可能となります。データドリブンな経営体制を構築するためにも、データクレンジングの効率化に取り組んでみてください。