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データクレンジングとは?言葉の意味やおすすめのツール・サービスなどを紹介

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マーケティングリサーチや営業活動など、幅広い業務で利用される顧客データ。高品質な状態で維持するためには、記入ミスや表記ゆれ、重複データなどが放置されないよう、定期的にデータクレンジングを行う必要があります。

具体的にどのような作業を行うのか、本記事ではデータクレンジングの基本的な進め方や実施するメリットを解説したうえで、おすすめのツール・サービスを5つ紹介していきます。

データクレンジングとは?

データクレンジングとは、MA・SFA・CRMなどに蓄積されたデータの中から不具合を見つけ出し、一定の基準に基づいて整理・統一化することです。

具体的には、次のような処理を行うプロセスのことを指します。

・欠損データの補完
・表記ゆれの統一
・誤記の修正
・古い情報の更新

一見きれいに見えるデータも時を経るごとに品質が低下していくため、高品質な状態を保つためには定期的な整備が欠かせません。重複や不備が多発した状態で放置してしまうと業務に支障をきたす可能性があるため、企業全体のパフォーマンスを向上するうえで非常に重要な作業といえるでしょう。

※MA・SFA・CRMについて詳しく知りたい方はこちらの記事もどうぞ

>MAとSFAとCRM~マーケティングツールの効果、運用方法~

「データクリーニング」や「名寄せ」との違い

類似用語に「データクリーニング」や「名寄せ」といった言葉があります。

まず、データクリーニングは、データクレンジングとほぼ同義で使われるケースが多いです。

名寄せはデータクレンジングの処理の1つとして捉えることが多いですが、こちらは意味が異なり、重複している複数のデータを1つにまとめる処理を指します。

どちらか一方だけでもデータの精度は高まりますが、可能であれば両方行うことが望ましいです。順番としては、先に名寄せで重複したデータを消し、その後にデータクレンジング(データクリーニング)でデータを修正するとよいでしょう。

データクレンジングを行う3つのメリット

では、データクレンジングを実施することでどのようなメリットが得られるのでしょうか。

主なメリットとして、次の3つが挙げられます。

・データ分析の精度が高まる
・業務効率が上がる
・顧客との信頼関係を維持できる

それぞれ詳しく確認していきましょう。

データ分析の精度が高まる

データクレンジングを実施する最大のメリットは、データ分析の精度向上が見込める点です。

分析元となるデータに表記ゆれや欠損などがあると正確な集計ができない恐れがありますが、データクレンジングを行うことで正確な集計結果を得られるようになります。データの集計が間違っていると、その集計データを使った分析も不正確なものとなってしまいますが、データクレンジングを行うことによりその心配がなくなるため、データ分析の精度低下を防げるのです。

業務効率が上がる

整備されていないデータは、表記ゆれや重複などが多発しているため、検索しても該当データがヒットしなかったり、重複して抽出されてしまったりと、正確なデータに辿り着くまでに時間がかかってしまいます。

一方、データクレンジングを行ったデータには上記のような問題が少ないため、膨大な顧客情報の中から必要なデータをピンポイントで探し出すことができます。無駄な時間や手間をかけることなく本来の業務に集中できるため、効率的に業務を進められるようになるでしょう。

顧客との信頼関係を維持できる

低品質な顧客データを使って営業活動を行ってしまうと、すでに取引のある相手に何度もアプローチしてしまったり、昔の担当者名で連絡してしまったりと、顧客の信頼を損なう行動を起こしてしまう可能性があります。

場合によっては大きなトラブルに発展してしまう危険性もあるため、企業の信頼を守るという面でもデータクレンジングを導入するメリットは大きいといえるでしょう。

データクレンジングの基本的な進め方

続いて、データクレンジングの大まかな流れを次の3ステップに分けて解説していきます。

Step1.各種データを統合する
Step2.データを整える
Step3.データを活用する

では、1つずつ確認していきましょう。

Step1.各種データを統合する

まずは、社内に散在する各種データを1つのデータベースに取り込んでいきます。Excel、Word、CSV、XML、PDFなど、元々のファイル形式が異なる場合は、すべて同じ形式に変換してから取り込むとスムーズです。

複数のファイルからすべてのデータを取り込んでクレンジングすることも可能ですが、不要な項目がある場合は事前に省いておいた方が効率よく進められるでしょう。

Step2.データを整える

対象となるデータを取り込めたら、実際に名寄せ・クレンジング処理を施していきます。

このときに最も重要なのは、事前のルール決めです。例えば、どのようなデータを重複とみなすのか、企業名の法人格は「㈱」「(株)」「株式会社」のどれに統一するのか、姓名の間に半角スペースは含めるのか、電話番号にハイフンは付けるのかなど、詳細な基準を決めてから行いましょう。

Step3.データを活用する

最後に、クレンジング処理後のデータを業務で活用しやすいように整理していきます。部署別や目的別で分類し、販促活動や営業活動に役立てていきましょう。

また、データクレンジングは定期的に行うことが重要です。日々さまざまな情報が蓄積されていくため、一定期間ごとにクレンジング処理を行い、品質を維持できるようにしましょう。

おすすめのデータクレンジングツール・サービス5選

データクレンジングは「Excel」や「Google スプレッドシート」などを用いて自力で行うこともできますが、専門知識のあるスタッフが在籍していない場合は、専門のツールやサービスを利用するのがおすすめです。

そこで最後に、データクレンジング専門のツール・サービスを5つ厳選して紹介していきます。

・Talend Data Preparation
・Dataprep by Trifacta
・Tableau Prep
・Valu∞
・Precisely Trillium

それぞれの特徴を簡単に見ていきましょう。

Talend Data Preparation

「Talend Data Preparation」は、会社や組織全体でデータ活用しやすくなるように配慮されたデータクレンジングツールです。機械学習機能が備えられており、膨大な情報の中から異常値を素早く検出できます。また、ExcelやCSVファイル、クラウドアプリケーションなど、さまざまなデータセットから手軽にデータを取り込むことができるのも魅力的です。効率的にクレンジング処理を施せるので、スピーディーに分析業務へ移れるでしょう。

無償試用版も用意されている(2021年12月時点)ので、興味のある方は実際に機能を確認したうえで本格導入を検討してみてはいかがでしょうか。

公式サイト:Talend Data Preparation

Dataprep by Trifacta

「Dataprep by Trifacta」は、Google パートナーの「Trifacta」が運営しているサービスです。多種多様なファイル形式のデータを瞬時に把握し、データの型やエラー(欠損値や重複値など)を迅速に検知できます。データをどのように変換するか予測して提案までしてくれるため、コア業務である分析に注力できるでしょう。

また、数回のクリックでクレンジング処理を行うことができるため、自身でコードを書く必要がありません。この手のツールを初めて利用する方や、プログラミングが苦手な方でも使いやすくなっているのは大きな魅力といえるでしょう。

公式サイト:Dataprep by Trifacta

Tableau Prep

「Tableau Prep」は、「Tableau Prep Builder」と「Tableau Prep Conductor」という機能の異なる2種類の製品で構成されたツールです。

「Tableau Prep Builder」では、分析に向けたデータの結合・変換・クレンジングができるようになっており、データベースの行・列・全体の3つのプロセスを1画面で同時に確認できます。修正を加えた場合も即座に反映されるため、クレンジング結果をすぐに確認することが可能です。

「Tableau Prep Conductor」では、業務全体のフローを共有・管理をできるようになっています。スケジュールを設定したり、フローに異常がないか監視したりできるため、予期せぬトラブルが発生した場合も落ち着いてスムーズに対処できるでしょう。

公式サイト:Tableau Prep

Valu∞

「Valu∞」は、15年以上の実績とノウハウを持つデータクレンジング・名寄せサービスです。電話帳データベースや姓名辞書、法人名辞書など、さまざまなコンテンツやツールを活用してクレンジング処理を行うため、高精度な結果が期待できます。

プランは4種類用意されており、利用目的や期間、自社の体制に応じて選択することが可能。オプションで連絡番号の照合や属性情報の付加も依頼できるため、これらも利用すればデータの品質を大幅に向上させることができるでしょう。

公式サイト:Valu∞

Precisely Trillium

「Precisely Trillium」は、世界で約2,000ユーザー、日本で約250ユーザーもの実績を誇るデータクレンジング・名寄せツールです。各種辞書を用いてクレンジング処理を施すため、精度の高いデータベースに仕上がります。名寄せの条件も柔軟に設定できるため、幅広い用途に活用できるでしょう。

また、「クレンジング・名寄せ受託サービス」や「データ分析受託サービス」も用意されているため、社内にリソースが足りない場合は一括で依頼することも可能です。


公式サイト:Precisely Trillium

データを有効活用するためにはデータクレンジングが不可欠

今回は、データクレンジングについて解説してきました。未整備のデータは、業務効率の低下を招くだけでなく、最悪の場合は顧客トラブルに発展してしまう可能性もあります。どれだけ入力時に気を配っていても、高確率で記入の抜け漏れや表記ゆれが発生してしまうため、長期にわたって手を加えていない場合は、ぜひデータクレンジングの実施を検討してみてください。

また、後半でお伝えしたように、データクレンジング専用のツールやサービスも多数存在します。費用は発生しますが、企業全体のパフォーマンスを高めるためには欠かせない重要な作業なので、こういった外部ツール・サービスの利用も視野に入れてみてはいかがでしょうか。

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この記事を書いた人

永多美彩
編集プロダクションで旅行ガイドブックの取材・制作に携わった後、Webライターの道へ。お酒と激辛料理をこよなく愛するインドア派。シーズン中はもっぱら野球観戦。

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