データクレンジングとは｜行うメリットや流れ、おすすめのツールを紹介

マーケティング活動や営業活動を効率化するためにデータクレンジングツールの導入を考えているけれど、どのようなものを選べばよいか分からず悩んでいませんか？
今回は、データクレンジングのメリットや流れ、おすすめのデータクレンジングツールを紹介します。

データクレンジングとは、自社に蓄積されたデータを一定の基準に基づいて整えること

データクレンジングとは、自社に蓄積されたデータを分析に活用するために一定の基準に基づいて整理・標準化することです。具体的には、表記揺れの統一や誤記の修正、欠損データの補完や情報更新などを行います。データクリーニングと言われることもあります。

データが統一されていないと情報を効果的に活用できないため、データクレンジングが必要です。また、データクレンジングはツールを使うことで効率的に行えます。

名寄せとの違い

データクレンジングと混同されやすいものに「名寄せ」があります。名寄せとは、複数のデータベースに重複して登録されているデータを1つにまとめることです。データクレンジングはデータの粒度を揃えるのに対して、名寄せはデータを統合してまとめるという点が異なります。

データクレンジングを行うメリット

データの分析精度が向上する

データクレンジングを行うことで、データの分析精度が向上するというメリットがあります。データクレンジングを行わないままデータを利用してしまうと、表記揺れやデータの欠損などにより正確に集計・分析ができないおそれがあります。データの形式を揃えることで、スムーズにデータを活用することができます。

業務効率が上がり生産性が向上する

データクレンジングを行うことで、膨大なデータの中から必要な情報を探しやすくなるため、業務効率が上がり生産性が向上します。データを整理・標準化しておくと、データの修正・整理にかかる時間や人的コストを抑えられます。

データクレンジングの流れ

1. 対象になるデータを収集する

データクレンジングを行う際にはまず、自社が保有しているデータを収集します。WordやExcel、CSVやXML、PDFファイルなど様々な形式のファイルのデータを収集していきます。このとき、必要なデータのみ収集し、あらかじめ不要なデータを取り除いておくと効率的にデータクレンジングが行えます。

2. 対象データを1つのデータベースに取り込む

次に、収集したデータを1つのデータベースに取り込みます。データを1つにまとめて取り込むことで、それぞれのデータの相関や関連性が把握できるため、クレンジング後のデータ活用がスムーズに行えます。データ整理自体ではなく、整理したデータの活用による業務効率・生産性の向上が目的であることを意識しましょう。

3. データを整形する

あらかじめ一定の基準を決めておき、データを整形します。例えば、株式会社と（株）、数字の半角と全角など、どちらに合わせるのかを決めておきましょう。そのほか、電話番号にハイフンを含めるのかや姓名の間にスペースを入れるのかなど、詳細な基準を決めデータを整形します。

データ整形の際にはクレンジング後に使用するデータ分析に適した形式にすると、クレンジング後のデータ運用のスピードや精度が上げられます。

4. 活用しやすいようにデータを整理する

整形したデータは、活用しやすいように整理しましょう。利用する目的ごとにデータをリスト化してタグ付けしたり、同じ属性のデータをまとめたりしておきます。データを使いやすいように整理しておくことで、必要なときに必要なデータを取り出しやすくなります。

おすすめのデータクレンジングツール

Google Cloud Dataprep

出典：「Google Cloud Dataprep 」公式サイト（https://cloud.google.com/dataprep?hl=ja）

「Google Cloud Dataprep」は、Google Cloud 内のデータクレンジングサービスです。サーバーレスで提供されているため、規模を問わずに利用できるほか、管理設備を整えずに利用できる点が特徴です。また、分析に使用する構造化データと非構造化データを視覚的に探索することができるため、簡単にクレンジングが行えます。

FORCAS

出典：FORCAS」公式サイト（https://www.forcas.com/）

「FORCAS」は、ABM（アカウントベースマーケティング）をサポートするクラウド型のデータクレンジングツールです。ABMとは、個人単位ではなく企業単位で行うBtoB向けマーケティングのことです。取り込んだ顧客情報を自動でクレンジングできる点が特徴です。