データクオリティはビジネスのあらゆる専門家を巻き込む戦略的優先事項です。
正しく品質の良いデータはその会社の資産になるからです。
この記事ではそんな重要なデータ管理について、データクレンジングとは何か、その手順は何なのか徹底解説していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばデータクレンジングの手順はもちろん、そのメリットなども丸わかりですよ。
データクレンジングとは、破損したデータや不正確なデータ、無関係なデータなどを特定して解決することを指します。
データ処理においてデータクレンジングを行うことで、企業データの一貫性や信頼性、価値の向上に繋がります。
例えば固有名詞がローマ字表記、日本語表記でそれぞれデータ登録されていた場合。同じ名前であったとしても異なるデータとして保存されてしまいます。
この場合、検索した時に重複した値が抽出されてしまったり、検索してもうまく出てこなかったりしてしまいます。
そこでデータクレンジングでデータの統合を行い、データの品質を向上させていくのです。
データクレンジングとデータクリーニングに意味の違いはありません。どちらもデータの整理を行う言葉として利用されています。
まずデータを1つのデータベースに取り込みます。取り込むツールとしてWordやExcel、XML、ログファイルなどがあります。
これらが別の場所に保存されているとデータ同士の関係性が見えてきません。1つのデータベースで一元管理することを心がけましょう。
データクレンジングは企業が持つ全てのデータに行うわけではありません。企業にとって重要なツールを見極めそれを収集、ソート、整理していきます。
例えば、複数登録されている同一企業名統する、個人名を姓名に分離、旧町名や合併前の表記になっている旧住所を新住所へ変更するなどデータクレンジングは、扱うデータの種類、扱うデータをどうしたいのかなどによって大きく変わっていきます。
データの収集後は、不確定さを解決するため重複した値を特定、削除します。この時、空値があった場合は、そこに値を入力して情報のギャップを回避していきます。
整理したデータをマーケティングに活用していきましょう。販促活動や受注活動に活用できるようにするために、一定のルールのもとで抽出してリスト化していきます。
毎週、毎月などスケジュールを決めて、データクレンジングプロセスを見直す時間を設けましょう。効率をあげる事項、改善の余地がある事項、バグの発生の有無などを特定していきます。
データクレンジングで信頼性の高い包括的な知見を提供することができます。どんなニーズの変化があるのか、新しいトレンドは何なのかなど確実に捉えることができるので、満足度の高いサービスを提供することができるのです。
お客様からの問い合わせや申し込みなどに対し既存の情報のデータクレンジングを行うことで、二重登録を防止することができます。
クリーンなデータを活用することで、例えば業績審査、従業員の評価などが明確になり、内部のニーズとプロセスに関する知見が明確になります。
こうしたものは離職リスクが高い従業員を特定することができるなど、社内プロセスの効率化に繋がります。
データクレンジングはコスト面においてもメリットがあります。重複したデータや誤ったデータ、バラバラのフォーマットのデータは、無駄な運用コストを発生させてしまいます。
また顧客住所にDMやお知らせを送っている企業などで、住所のデータに誤りがあった場合、送付のコストがかかるだけでなく、顧客の信用を失いかねません。
いかがでしたか。本日はデータクレンジングに関して、その特徴や実行の手順、メリットなどを紹介していきました。
データクレンジングでデータの重複や表記崩れを整理することで、データの質を高めることができました。
データの質を高めることで、業務効率の向上や精度の高い顧客分析を実現できます。
顧客満足度の高いサービスを構築するために、データ管理は最重要事項です。データクレンジングを活用して質の高いデータ管理を行っていきましょう。
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