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データクレンジングとは？名寄せとの違いや目的、やり方と具体例を解説
データクレンジングは、誤ったデータや重複したデータを修正することです。企業が膨大なデータを効率的に活用して売上を上げるためには、データクレンジングで整えられた正確かつ一貫したデータの確保が欠かせません。
表記揺れがあるデータや重複データをそのまま利用すると、正確な分析がおこなえなくなってしまいます。
本記事では、データクレンジングの意味や例、メリットや具体的な方法を紹介します。精度の高い分析を通じて企業の業績を向上させたい方は、ぜひ最後までご覧ください。
データクレンジングとは、誤ったデータや重複したデータを修正（クレンジング）することです。データクレンジングするとデータの品質が向上し、正確な分析や意思決定ができるようになります。
また、よく似た言葉に「データクリーニング」や「名寄せ」があります。以下では、これら2つの言葉の違いと、データクレンジングの具体例を見ていきましょう。
データクリーニングは名称が異なるものの、データクレンジングと同義です。2つの間に意味の違いはありません。
一方で、名寄せはデータクレンジングとは異なります。データクレンジングはデータの不備を修正するプロセスで、名寄せは重複した内容をまとめるプロセスです。一括りにされることも多いですが、それぞれ目的が異なります。
データクレンジングでデータの不備を修正したあとに、重複した内容をまとめる名寄せの作業をおこなうイメージです。まずはデータクレンジングでデータを修正しないと、名寄せの効果を発揮できません。
＞＞【関連記事】名寄せとデータクレンジングの違いについて解説
データクレンジングの具体例としては、以下が挙げられます。
| 欠損 | 未記入のデータを見つけて修正 |
| 表記揺れ | 株式会社と（株）：会社の登録名の統一090と０９０：半角と全角を統一 |
| 重複 | 同じ企業の電話番号や担当者をひとつに統合 |
| 誤字脱字 | 漢字の変換ミスを修正スペースの有無を統一 |
たとえば、顧客データに「株式会社ジーニー」を登録する場合を例に挙げましょう。あるときは「株式会社ジーニー」と登録し、またある日は「（株）ジーニー」と登録したとします。すると、ひとつの会社であるにもかかわらず、別の会社と判定され2つのデータに分かれてしまいます。
表記揺れや誤字脱字によって別データと判定されると、分析に使いにくいデータベースとなってしまうわけです。
複数の担当者がデータを入力したり、入力時のルールが統一されていなかったりすると、このようなミスが発生します。はじめからミスなく入力できればよいですが、そう簡単ではありません。そこで重要なのが、定期的なデータクレンジングです。
データクレンジングが必要な理由は、正確性・一貫性のある高品質な顧客データで、分析精度を向上させるためです。冒頭でもお伝えした通り、間違ったデータを活用していると、誤った分析結果や戦略が生まれ、ビジネスに悪影響を与える可能性があります。
たとえば、取引の実績が多く購入単価も高い顧客がいると想定しましょう。正しいデータを活用できていれば、顧客の活動履歴や購入実績から適切なアプローチができます。しかし、表記揺れで過去の履歴が分散されている場合、最適な分析ができずアップセルの機会を逃してしまう可能性があるかもしれません。
さらに、業務を効率化し、生産性を高めるためにもデータクレンジングは重要です。定期的にデータクレンジングすると、データ分析のたびにデータの修正をおこなう必要がありません。データが整理されていることによって業務の効率化が図れ、企業全体の生産性向上も期待できます。
次は、データクレンジングのメリットを見ていきましょう。
ひとつずつ詳しく解説します。
データクレンジングによって表記揺れや重複などの不正確なデータが除去されると、分析の精度が向上します。正確なデータをもとにした分析は顧客のインサイトを引き出し、ビジネスの方向性や戦略の的確な判断を可能にします。
しかし、データに未記入項目があったり、同一の顧客が何度も登録されていたりする場合、適切な分析ができません。不確かな分析結果をもとに意思決定をおこなおうとすると、本来の状況に合わない判断となってしまいます。
ターゲットへの効果的なアプローチを可能にするためには、データクレンジングが欠かせません。
データが整理されていると、必要な情報を迅速に取得できるため業務の効率が大幅に向上します。
たとえば、データクレンジングがおこなわれておらずダーティデータ（欠損や誤りがあるデータ）が多い場合、時間をかけて確認・修正する作業が発生します。不備や間違いに気付いたときに毎回手作業で修正をおこなうと、相当な時間や労力が必要です。
定期的にデータクレンジングすれば都度修正する必要がなくなるので、無駄を削除し業務の効率化につながります。
データの整理が進むと業務フローが円滑になり、生産性が向上します。データに不備がある場合は、必要なデータを抽出できないだけでなく、確認や修正に時間を費やし業務が停滞する可能性も否定できません。
しかし、データクレンジングで高品質なデータにしておくと、データ利用時に都度修正する必要がなくなります。すぐに分析に取り組み効率的に業務を進められるので、クリーンなデータを保つことは、結果的に生産性向上にも大きな影響を与えます。
データクレンジングで無駄な作業を省き効率的に業務を進めることで、人的コストの削減も可能です。不正確なデータが原因で誤った意思決定をしていると、無駄な業務プロセスが増えてしまいます。
データクレンジングで高品質なデータを維持すると、非効率的な作業を省き、不要な業務プロセスもなくせるでしょう。
また、不要なデータを削除・統合することで、サーバー維持費用の削減も期待できます。データが正確であれば、コスト面でも大きなメリットがあるわけです。
データクレンジングは、意思決定の向上においても効果を発揮します。企業の意思決定やマーケティング戦略の策定において、データの品質は非常に重要であるためです。
データが正確であれば、意思決定者は信頼性の高い情報をもとに適切な判断を下せます。一方、不備や間違いがあるデータを活用していると、最適な分析ができず正しい意思決定や戦略策定ができません。
常に新しいデータを活用することが、生産性を上げ売上を最大化させる秘訣です。
データクレンジングは、以下4つのステップを踏むことで効果的に進められます。
基本的な手順を見ていきましょう。
保有するデータすべてのクレンジングは非効率的なので、まずは対象となるデータを特定し、必要なデータを収集します。どのデータが重要であるかを把握し、それらを集めて整理します。
Excel、Word、CSV、XMLなどのさまざまな形式のファイルから、ひとつのデータベースにまとめましょう。関連性のないデータや古いデータを集めてもあまり意味がありません。この段階でのデータ収集が正確であれば、その後のクレンジング作業もスムーズに進められます。
重要なデータの収集を終えると、表記揺れや欠損の修正（クレンジング）をおこないます。たとえば、欠損値の補完や不正確な情報の削除です。
このとき、ルールをあらかじめ決めておくことが重要です。名前の間のスペースは半角か全角か、株式会社と書くのか（株）と書くのかなど、誰が入力しても問題がないように統一できるルールを設定します。
今後のデータ入力に備えてマニュアルを作成するのもひとつの手です。
クレンジングの次は、名寄せと呼ばれるデータの整理です。表記揺れや欠損の修正でデータが整理されると、重複したデータが見つかる可能性があります。
たとえば、同じ顧客が複数の名前や異なるメールアドレスで登録されている場合は重複データとなるので、それらをひとつのデータに統合します。名寄せ作業を適切におこなうことで顧客データの正確性が向上し、マーケティングや営業活動の効果を高められるでしょう。
データクレンジングは、1度おこなっただけでは不十分です。データが増えてくるとダーティデータが再発するかもしれないため、定期的にクレンジングをおこない、データの質を担保しなければなりません。
データの品質が常に高い状態を保っていると精度の高い分析が可能となり、業務効率化や意志決定力の向上、生産性アップに拍車がかかります。実施のタイミングや実施方法のマニュアルを作成するのも有効な手段です。
データクレンジングは、さまざまなツールを活用しておこなえます。
これら3つの代表的なツールを見ていきましょう。
ExcelやGoogleスプレッドシートに備わっているフィルター機能や関数を利用すると、十分にデータクレンジングが可能です。なかでも、Googleスプレッドシートは無料で利用できるため、コストをかけられない小規模な企業におすすめです。
特別なスキルがなくても、調べながら利用すると効率的に活用できるでしょう。
以下のような代表的な関数を利用すると、ExcelやGoogleスプレッドシートでも簡単にデータクリーニングをおこなえます。
| 関数 | 意味 |
| TRIM関数 | 不要なスペースの削除 |
| CLEAN関数 | 不要な改行の削除 |
| ASC関数 | 全角→半角に変更（０８０→080） |
| JIS関数 | 半角→全角に変更（ﾀﾅｶﾀﾛｳ→タナカタロウ） |
データクレンジング機能が搭載されているSFA/CRMツールを利用するのもひとつの方法です。ExcelやGoogleスプレッドシートだと、手作業になり効率がよくありません。
しかし、データクレンジング機能がついたSFA/CRMツールであれば、データのクレンジングや一括管理が自動で容易におこなえます。すでにSFA/CRMを導入している企業は、ツールのデータクレンジング機能を利用しましょう。
『GENIEE SFA/CRM』は、名刺名寄せ機能が搭載されたSFA/CRMツールです。顧客情報の管理に留まらず、条件を指定した名寄せまでを可能にします。月額3,480円〜とお得な料金設定ですが、大手ツールに劣らない機能の豊富さが特徴です。15日間の無料トライアルを実施しているので、まずは使用感をお試しください。
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大規模なデータクレンジングを必要とする場合は、データクレンジングを自動でおこなう専用ツールの利用も有効です。顧客データを取り込むだけで自動的にデータクレンジングが完了するため、手作業が不要で効率的に作業をおこなえます。
＜代表的なデータクレンジング専用ツール＞
ExcelやGoogleスプレッドシート、SFA/CRMツールでは間に合わないような大量のデータを扱う企業は、専用ツールの導入も視野に入れてみてください。
データクレンジングは、データの品質を向上させるために誤ったデータや重複したデータを修正することです。正確性・一貫性のある高品質な顧客データで分析精度を向上させるためには、データクレンジングが欠かせません。
データクレンジングで分析精度が上がると、業務効率化や生産性の向上、コストの削減にもつながります。定期的なデータクレンジングでクリーンなデータを維持し、作業の効率化、売上の最大化を目指しましょう。
ExcelやGoogleスプレッドシートでも可能ですが、手間を省きたい方はSFA/CRMツールを利用するのがおすすめです。シンプルな画面と継続しやすい料金設定で定着率99％を誇る『GENIEE SFA/CRM』は、業績向上を実現できるNo.1営業管理ツールです。情報漏洩リスクも少なくセキュリティ対策抜群なので、まずは資料請求と15日間の無料トライアルをお試しください。
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