- 名寄せ・データクレンジング
【5分でわかる】データクレンジングとは？目的や具体例もわかりやすく解説！
精度の高いデータ分析を可能にするには、使用するデータの整合性が図れている必要があります。そのため、データ活用に取り組む企業にとって、欠損や重複といったデータの不備を解消するデータクレンジングの作業は必要不可欠です。この記事では、データクレンジングの重要性やデータクリーニングとの違い、実施するメリット、データクレンジングツールの選定ポイントについて解説します。
データクレンジングとは？
データクレンジングとは、データベースにおける各データの重複や表記ゆれなどの不備を修正してデータを活用できる状態に整えることです。
企業のデータベースには膨大なデータが蓄積されていますが、部署ごとに入力のルールが異なったり、回答者によって粒度（データの細かさ）が違ったりすると、データの質が低くなり、正しい分析および活用ができません。
以下はデータ活用の妨げになる不備の一例です。
このようなデータの不備・不統一を解消し、整合性を図ってはじめてデータの活用が可能になります。
データクレンジングとデータクリーニングの違いとは？
データクレンジングとよく似た用語としてデータクリーニングが挙げられます。両者にはどのような違いがあるのでしょうか。
データクリーニングとの違い
結論を言えば、データクレンジング（data cleansing）はデータクリーニング（data cleaning）と呼ばれることもあり、両者に意味の違いはありません。また、データスクラビング（data scrubbing）もデータクレンジングと同義です。
よく混同される名寄せとの違い
名寄せはデータクレンジングの一環とみなされる場合もあり、両者は混同されがちですが、各々の作業には別の目的があります。データクレンジングがデータの不備・不統一をなくしてデータの質を向上させる作業であるのに対し、名寄せはデータの重複登録を解消して複数のデータを統合する作業のことを指します。
データ活用に向けて全社のデータベースを統合する場合、各部署のデータベースに同じ企業・顧客が重複して存在すると、同じ企業・顧客に全く同じアプローチを繰り返してしまい、相手から ひんしゅくを買ったり、会社としての信用を失ったりしかねません。 このような事態を防ぐには、企業・顧客の名前や住所などの属性データにIDを割り当て、同一の企業・顧客を識別して統合する名寄せの作業が欠かせません。 ただし、登録データに表記ゆれが生じていると名寄せの精度が下がるため、事前にデータクレンジングの処理を済ませておくことがポイントです。
なぜデータクレンジングが必要なのか？
データ活用において、なぜデータクレンジングが必要とされているのでしょうか。データクレンジングを行うメリットや重要性をしっかり把握しておきましょう。
データ活用の分析精度が向上する
整理されていないデータを使えば、どうしても分析の精度は落ちます。特に顧客データベースにおいて、古いデータが更新されていなかったり、欠損や重複があったりするのは問題です。ノイズの多いデータを分析しても正確な結果は導き出せないため、実態を正しく把握することができません。そこでデータクレンジングによってデータの不備を解消すれば、データの品質が向上し、分析精度も向上します。正確性の高い分析結果をもとにマーケティング施策が実施できるため、想定していたような成果を得られる可能性も高まるでしょう。
業務をより効率化できる
登録しているデータに重複や表記ゆれがあると、データベースの検索性が低下します。また、不備のあるデータをそのまま分析に活用すると、後から分析のやり直しが生じる恐れがあります。問題のあるデータをその都度抽出して修正するのは非効率的である上、その間は業務が中断されるため、時間のロスにもつながります。
このような無駄な作業を省いて業務の効率化を図るためには、データクレンジングが不可欠です。データベース内のデータが常に整理・統合されていれば、必要な情報をすぐに取り出すことができ、さらに分析のやり直しも回避できるため、生産性の向上が期待できます。さらに、データの修正を担当していた従業員は作業時間が短縮されて本来の業務に集中できるようになるため、人件費の削減にもつながるでしょう。
データ管理のコストを削減できる
データベースを運用するには一定のコストがかかっています。不備のあるデータが蓄積されていると、その分だけ無駄にサーバーの容量を消費することになり、余分なコストが生じます。データクレンジングによってデータを整え、名寄せによってデータを統合して不必要なデータを削除すれば、サーバーにかかる負荷が減り、運用コストの節約が可能です。
データ品質の劣化を防げる
データ品質が劣化する理由はさまざまですが、原因のひとつとして社内でデータ入力のルールが統一されていないことが挙げられます。さまざまな媒体から取り込んだ情報を各部署が独自の方法で入力すれば、データベースの中にフォーマットがバラバラのデータが散在することになります。 自社サーバーの運用に定期的なメンテナンスが必要になるのと同様、データもその品質を維持するためにはメンテナンスが欠かせません。あらかじめデータクレンジングを実施する頻度を設定しておけば、データ品質の劣化が防げ、いつでも信頼性の高いデータの利用が可能になります。
データクレンジングを実施する2つの手段
データクレンジングを実施するにあたっては、以下の2つの方法があります。自社の状況に照らして、より適した手段で行いましょう。
自社のリソースを使う
取り扱うデータ量が少ない場合、自社のリソースを活用する方法があります。データに関する知識が豊富な社員がいれば、より効率的に作業を進められるかもしれませんが、データの修正には基本的に特別な知識やスキルは不要で、手動で行うことも可能です。自社で対応すれば、外部に依頼するコストを節約できるメリットもあります。
その一方、データ量が増えるほど作業は煩雑になり、本来の業務に加えてデータ管理を担う従業員の業務負担が大きくなる点がデメリットです。ミスや見落としも増え、データの品質だけでなく業務効率も低下するでしょう。 また、部署ごとに異なるデータベースを運用している場合は扱うデータ量も膨大になるため、自社のリソースだけで実施するのは現実的ではありません。
データクレンジングツールを使う
自社のリソースが不足している場合、もしくは膨大なデータを扱う場合には、データクレンジングツールを利用するとよいでしょう。データクレンジングツールを使えば、大量のデータを効率的にクレンジングすることが可能です。手動で行っていた作業が自動化されるうえ、人的ミスが減少してより正確にデータを整えられます。
ツールの導入・利用にはコストがかかりますが、自社のリソースで実施する場合と比較して、人的コストおよび時間の大幅な削減が期待できます。
データクレンジングツールを選ぶ際のポイント
データクレンジングツールを比較する際、何を基準にすれば自社にあったツールが見つかるのでしょうか。この章では、ツールの選定時に確認しておきたい重要なポイントを紹介します。
企業情報の数
まずは、そのデータクレンジングツールが保有している企業情報の数を確認しましょう。各社のツールは、ユーザーに正確な情報を付与するために独自の企業情報を持っています。保有企業数が多いほど、自社のデータベースと照らし合わせた際に一致する企業情報が多くなります。 企業情報の保有数が少ないツールを導入しても、自社のデータベースにある情報との一致率が低くなるため、クレンジングをしてもあまり情報が補完されない可能性が高いでしょう。また、単純な情報数だけでなく、そのツールが自社の業種をどの程度網羅しているかという点も重要です。
属性情報付与の対象になる情報
ツールによって属性情報付与の対象になる情報（補完できる項目）は異なるため、事前の確認が必要です。属性情報付与の対象となる企業情報として、以下の例が挙げられます。
- 業種
- 住所
- 電話番号
- 設立年月日
- 法人番号
- 従業員数
- 資本金
- 売上高
- ホームページのURL
どのような目的でデータクレンジングを行うかによって必要な情報は異なります。そのツールで補完可能な情報が、自社の分析に必要なデータ項目をどの程度網羅しているか調べましょう。
企業情報の更新頻度
企業情報の更新頻度も、重要なポイントです。 企業名や住所をはじめとする企業情報は、事務所の移転や会社の吸収・合併など、さまざまな理由で変化します。正確なデータ活用のためには、継続的なデータのメンテナンスや更新が必要です。データの更新が適切に行われていれば、データの品質は高く保たれます。ツールによって更新頻度は異なりますが、月に一度や週に一度、さらには毎日情報を更新しているツールもあります。更新頻度は多ければよい、少なければ悪い、というわけではありません。渾身の必要性はデータの性質により異なります。データの変化が激しく、活用時に注意が必要であれば、更新頻度は高い方が良いということになります。重要なのはこうしたデータの変化を検知して更新を行えているかどうかです。ツールの導入時には、データの性質に合わせ、どれくらいの頻度で更新された方が良いのかを考慮してツールを選びましょう。
導入コスト
本格導入の前に導入コストはしっかり試算しておきましょう。取り扱うデータ量が少ない企業であれば、無料で使えるツールでも足りるかもしれません。ただし、一般的に有料ツールの方がより多くの機能が利用でき、オプションなども追加できます。扱うデータ量が多く、充実した機能やセキュリティ対策を求めるならば、有料ツールの利用を推奨します。 ホームページ上では利用料金を公開していないツールもあるため、問い合わせて見積もりを依頼しましょう。
まとめ
データクレンジングとは、データの不備を修正して活用可能な状態に整えることをいいます。複数のデータベースに同じデータが存在している場合、重複を解消してデータを統合することで、データの品質が向上し、正確な分析が可能になります。効率的にデータクレンジングを実施するには、データクレンジングツールの導入がおすすめです。 ユーソナーは日本最大の法人企業データベースであり、データ整備や名寄せ、分析に役立つソリューションを提供しています。データのクレンジング精度はハイレベルであり、顧客情報の一元化や属性付与の自動化が可能です。導入を検討される方は、お気軽にお問い合わせください。
