データクレンジングという言葉をご存知でしょうか？自社が保有するデータの不整合をなくし、分析作業などをスムーズに行えるように整理することです。
昨今、データを適切に活用して効率的な意思決定を実現するために、企業におけるデータ活用の重要性は益々高まっています。そして、このような背景に伴い、データクレンジングが大きな注目を集めています。本記事では、データクレンジングのメリット・デメリットや具体的なやり方をわかりやすく解説します。
データクレンジングとは？
データクレンジングとは、自社が保有するデータを扱いやすいように整理する作業のことです。分析作業の基となるデータを整理することで、効率的なデータ分析・データ活用を実現できます。
本章では、データクレンジングの概要をご説明します。データ活用を始める前の前提知識として、基本的な内容を正しく理解しておきましょう。
データクレンジングの重要性
従来の日本企業では、経営者の判断に基づく意思決定が一般的でした。これまでの経験や勘を頼りにして、経営者がビジネス上の重要な意思決定を担っていたのです。
しかし、人間による意思決定には限界があります。近年、スマートフォンの普及や新型コロナウイルスの感染拡大など、過去の経験からは予想し得なかった出来事が多く発生しています。
そして、社会情勢が大きく変わったことで、ビジネス市場も目まぐるしく変化しています。人々の購買活動はリアル店舗からインターネット上にシフトし、消費者ニーズも高度化かつ多様化しています。
企業がこれらの変化に柔軟に対応するためには、客観的なデータに基づいた意思決定が必要になります。そして、データを適切に活用して効率的な意思決定を行うためには、その基となるデータが綺麗な状態に整理されていなければいけません。
さらに、近年は企業が保有するデータ量が増加しており、取り扱うデータの種類も多様化しているため、より効率的なデータクレンジングが求められるようになりました。このような背景から、昨今ではデータクレンジングの重要性が益々高まっており、多くの企業がデータクレンジングを実践して業務効率化や生産性向上を実現しています。
データクレンジングの具体例
データクレンジングの具体例としては、
- 重複情報の削除
- 誤った情報の修正
- データフォーマットの統一
などが挙げられます。
データが重複していたり、誤った情報が登録されていたりする場合、精度の高いデータ分析を行うことはできません。そのため、これらの情報を正しい状態に保つことがデータクレンジングの重要な役割になります。
また、効率的にデータを処理するためには、基となるデータのフォーマットを統一する必要があります。このデータフォーマットの統一も、データクレンジングの一種として考えられています。
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似た言葉として「データクリーニング」が挙げられますが、データクレンジングとデータクリーニングは同義だと考えて問題ありません。
それぞれの英単語の意味を考えてみると、クレンジング（ cleansing ）は「洗浄」であり、クリーニング（ cleaning ）は「掃除」を意味する言葉となっています。このように、どちらも「データを綺麗にする」という点では共通しており、明確な違いはないといえるでしょう。
データクレンジングのメリット
データクレンジングを実践することで、企業は様々なメリットを享受できます。
以下、データクレンジングの代表的なメリットです。
- データ分析の精度を向上できる
- ビッグデータを有効活用できる
- データ維持コストを削減できる
それぞれの内容について、具体的に見ていきましょう。
データ分析の精度を向上できる
データクレンジングを実践することで、データ分析の精度向上に繋がります。分析対象のデータが整理されていない場合、分析作業をスムーズに進めることができず、結果として自社のデータ活用が失敗に終わる可能性があります。
そのため、事前にデータクレンジングを行い、データを綺麗な状態に保つことが重要なポイントになります。これにより、データ分析の作業を円滑化でき、自社の業務効率化や生産性向上を実現できます。
ビッグデータを有効活用できる
昨今のデジタル技術の発展に伴い、情報のビッグデータ化が進んでいます。ビッグデータとは、様々な種類の非構造化データ（行や列を持たずにデータ間の関係性を持たない「整理されていないデータ」のこと）を含む膨大なデータ群を意味する言葉であり、企業が DX を推進する上では、このビッグデータ活用が大きな鍵を握っています。
ビッグデータには多種多様な種類・形式のデータが含まれているため、そのままの状態でデータを分析・活用することは困難です。しかし、データクレンジングでビッグデータを綺麗な状態に保つことで、ビッグデータを自社の貴重な情報資産として有効活用することができます。
データ維持コストを削減できる
自社のデータが適切に管理されていない場合、無駄なコストが発生する可能性があります。例えば、まったく同じデータが重複して存在していれば、ストレージなどの容量を 2 倍使用することになります。
また、データの管理が煩雑化していると、データを維持するための工数が大きくなり、その分だけ保守・運用などにかかる人件費は高額になります。そのため、データクレンジングでデータを綺麗にすることは、データ維持コストの削減に直結するといえるでしょう。
データクレンジングのデメリット
データクレンジングには数多くのメリットがありますが、一方でデメリットと言える点も存在します。実際にデータクレンジングに取り組む際に焦ることがないよう、事前に注意すべきポイントを理解しておきましょう。
以下、データクレンジングの代表的なデメリットです。
- 作業工数が発生する
- コストが発生する
- IT人材を確保する必要がある
それぞれの内容について、具体的に見ていきましょう。
作業工数が発生する
データクレンジングでは膨大なデータを処理する必要があり、多くの作業工数が発生します。そのため、どの程度の工数が予想されるのか？を事前に見積もっておくことをおすすめします。
あらかじめ発生工数を予測することで、必要となる人的リソースなどを把握できます。これにより、データクレンジングを始める前に具体的な計画を立てることができ、作業をスムーズに進めることが可能になります。
コストが発生する
データクレンジングにおいては、作業を効率化するために IT ツールを導入することも珍しくありません。また、前項でご説明したように一定の作業工数が発生するため、人件費の見直しが必要になるケースも考えられます。
このように、データクレンジングの実践にはコストが伴うことを覚えておきましょう。ただし、データクレンジングを実践することで様々なメリットを享受できるため、必要経費として前向きに捉えることが重要だといえます。
IT 人材を確保する必要がある
データクレンジングでは、膨大なデータに対して様々な処理を行うため、データや IT の知識・スキルが豊富な IT 人材が必要不可欠です。
しかし、 IT 人材には専門性が求められるため、ビジネス市場では慢性的な IT 人材不足が続いています。そのため、 IT 人材を確保する必要がある点はデータクレンジングのデメリットの一つだといえるでしょう。
関連記事：データ活用人材とは？必要スキル 3 つとプロジェクトにおける役割
データクレンジングのやり方 5Step
本章では、データクレンジングのやり方を 5 つのステップに分けて解説します。一般的なデータクレンジングの流れをご説明していますので、自社で DX を始める際の参考になると思います。
ただし、データクレンジングは保有するデータ量やデータの種類によって、最適な進め方が異なるケースがあるため、あくまで参考として捉えていただき、ご自身に当てはめた時に「自社だったらどうなのか？」という目線でご覧いただければと思います。
Step.1 データの収集
まずは、クレンジングの対象となるデータを収集します。複数のシステムにデータが点在している場合は、極力すべてのデータを集めて一元的に管理できるように工夫してください。
この時、データ量があまりにも多い場合は、データに優先順位を付けることをおすすめします。自社の目的から逆算して、クレンジング作業が必要なデータを優先的に収集しましょう。
Step.2 データの品質チェック
必要なデータを収集した後は、データの品質チェックを行います。データの重複や誤情報が含まれていないか？など、多角的にデータの中身を確認してください。
品質チェックで修正すべき点を見つけられなければ、データクレンジングの効果は薄くなってしまいます。そのため、時間をかけて入念に作業することが重要なポイントになります。
Step.3 データのクレンジング
品質チェックで修正すべき箇所を特定したら、次はデータのクレンジング作業に移ります。自社のデータを有効活用できるように、丁寧にクレンジングを行ってください。
なお、人間がクレンジング作業を行う場合、大きな工数が掛かるだけではなく、ヒューマンエラーによる精度低下のリスクがあります。そのため、 IT ツールを使用して自動化・効率化することも有効な手段になります。
Step.4 データの整理
データクレンジングが終わったら、それらのデータを整理します。これは、クレンジングしたデータを今後活用しやすい状態で保管しておくための作業です。
データがどのような状態になっていれば使いやすいのか？を社内で議論し、最適な形でデータを整理・保管してください。データの整理を怠った場合、再度データクレンジングが必要な事態にもなりかねないため、とても重要なプロセスであるといえます。
Step.5 データの活用
最後に、クレンジングしたデータをビジネスに活用します。データが綺麗に整理された状態であれば、必要な情報を適切なタイミングで取得・利用することができます。
前述した Step1 から Step4 までのデータクレンジング作業の精度がデータ活用の明暗を分けるため、計画的かつ慎重に作業を進めてください。
データクレンジングを成功させるためのポイント
最後に、データクレンジングを成功させるためのポイントをご説明します。これらの内容を意識することで、データクレンジングを円滑に進めることができるため、ぜひ参考にしてください。
社内の入力ルールを徹底する
データクレンジングを成功させるためには、社内の入力ルールを徹底することが重要なポイントになります。例えば「電話番号を登録する場合はハイフンなしの 10 桁数字にする」などが該当します。
これにより、社内のデータフォーマットを統一することができ、データを分析・活用する際に作業の効率化に繋がります。どのようなルールを設けるのか？を慎重に検討してから、実際のクレンジング作業に移ってください。
定期的にクレンジングを実施する
データクレンジングは一過性のものではなく、継続的に実施して初めて効果を発揮します。なぜなら、クレンジングの対象となるデータは日々増加・変化し続けているためです。
そのため、一度データクレンジングしたからと言って満足することなく、定期的に自社のデータを見直して、一連の作業を繰り返し実践してください。この PDCA サイクルを回すことで、データクレンジングの精度は次第に高まり、自社のデータ活用の効果を最大化することができます。
IT ツールを導入する
データクレンジングの一連のプロセスは人間が作業することも可能ですが、その場合は大きな工数が掛かり、ヒューマンエラーが発生するリスクも高まります。
そのため、効率的なデータクレンジングを実現したい場合は IT ツールの導入も有効な選択肢になります。ツール導入は一定のコストを伴いますが、導入により業務効率化やコスト削減などを実現できるため、導入にかかるコストとメリットを天秤にかけて、費用対効果で判断することが重要なポイントになります。
関連記事：データ分析ツールの選び方とは？おすすめ5選を徹底比較！
まとめ
本記事では、データクレンジングのメリット・デメリットや具体的なやり方を解説しました。
データクレンジングを実践することで、企業は様々なメリットを享受できます。例えば、データ分析の精度向上やビッグデータ活用など、自社の生産性向上に繋がります。
また、データクレンジングを行う場合は、一定のプロセスに沿って順番に作業を進める必要があります。この記事を読み返して、具体的なやり方を正しく理解しておきましょう。
弊社では、DX を通じて高付加価値を生むサービス・ソリューション開発の支援からその後のマーケティング／セールス領域における生産性の向上をサポートしております。
「このままではデジタルテクノロジーから取り残されてしまう…」と危惧されている企業様こそ、ぜひご相談ください。
こちらの問い合わせフォームよりお気軽にお問い合わせください。入力内容を確認した上で、担当者から改めてご連絡させていただきます。強引なしつこいセールスは一切ございませんので、ご安心ください。
本記事を参考にして、ぜひデータクレンジングの実践を検討してみてはいかがでしょうか？