名寄せとデータクレンジングの違いは？やり方や重要性、便利なツールを紹介
2024.10.24
名寄せとデータクレンジングの違いは？やり方や重要性、便利なツールを紹介
名寄せとデータクレンジングの違い
企業が抱える複数のデータベースを統合する際や、正確な顧客管理を行う際、名寄せとデータクレンジングが実施されます。この2つの用語は、一見似ているようで異なる操作を示しています。 以下では、名寄せとデータクレンジングの違いを見ていきましょう。名寄せとは
名寄せとは、複数のデータベースに存在する同じ顧客の情報をひとつに統合する作業です。 たとえば、同じ顧客が異なるシステムで「山田太郎」と「ヤマダタロウ」として登録されている場合、別々の人物として認識されてしまいます。名寄せ処理を行うと、名前や住所、電話番号、メールアドレスなどの共通項目を参照して、異なる表記で登録されている人物も同一人物であると判別します。 これにより、システムをまたいだデータを正しく統合でき、企業の顧客管理やデータ分析の精度を高めることが可能です。また、名寄せ処理は人物名以外にも、会社名や世帯を分類する際に用いられます。データクレンジングとは
データクレンジングとは、データの誤りや不正確な部分を修正し、データの品質を向上させる処理です。具体的には、重複データの削除や誤記・入力ミスの修正、フォーマットの統一、欠損値の補完などを行います。 同じ会社が複数回データベースにアクセスし登録する際、会社名が「株式会社」と「（株）」で表記ゆれしている場合、データベース上では異なる会社として認識されてしまいます。こうした表記ゆれや入力ミスなどを統一する作業がデータクレンジングです。 データクレンジングによって、これまで収集したデータが正規化され、より正確で信頼性の高い顧客分析が可能となります。 ＞＞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名寄せやデータクレンジングが重要な理由
名寄せやデータクレンジングを講じなければ、企業内では簡単にデータの重複とそれに伴う問題が発生します。たとえば、セミナーやイベントで取得した名刺データが個別に登録されると、同一人物であっても複数のデータが作成される事例は珍しくありません。 データの重複を放置すると、同じ顧客に対して何度もプロモーションメールやDMを送付してしまいます。この状態では、メール営業やマーケティング施策の生産性が低下するだけでなく、顧客からの信頼を失う恐れもあるでしょう。 そのため、企業がデータ活用を行ううえでは、定期的な名寄せとデータクレンジングが必要です。名寄せ・データクレンジングのやり方
名寄せ・データクレンジングのやり方は以下の通りです。- 蓄積されたデータの全体像を理解する
- 目的をもとに基準を設定する
- ルールや基準に従ってデータクレンジングを行う
- 複数のデータベースに保管されているデータの名寄せを行う
- 継続的な改善とデータ入力の標準化を徹底する
1.蓄積されたデータの全体像を理解する
全体像の把握により、蓄積されたデータの性質や属性などが明確になり、データの欠損や重複などの問題点の特定にも役立ちます。 そもそも、企業に蓄積されているデータは膨大で、多様な形式で集められ、さまざまな部門で管理されています。顧客情報や購入履歴、問い合わせ履歴、マーケティングデータなどのデータが異なるフォーマットで管理される場合も少なくありません。 そのため、まずはデータを俯瞰することで、保管されている情報や重要な情報を推測していきましょう。2.目的をもとに基準を設定する
データの全体像を把握した後は、最終的な目的をもとに、名寄せ・データクレンジングの基準を設定します。たとえば、統合したデータを利用してどのような施策を行うのか、データを何に活用するのかなどです。 顧客のデータを営業に活用する場合、氏名や住所といった情報で名寄せを行うと同時に、接点を持った場所や媒体も重要です。 このように、目的に応じて名寄せ・データクレンジングの基準を設定しておくと、最終的な施策やデータ分析の効果を最大化できます。3.ルールや基準に従ってデータクレンジングを行う
目的をもとに定められたルールや基準に沿って、蓄積されたデータをクレンジングしましょう。 データクレンジングでは、表記ゆれの修正や欠損値の補完、不正確な情報の削除が実施されます。修正された情報は、実際にデータ分析や管理を行う際に活用します。 そのため、名前の表記は全角と半角どちらにするのか、株式会社の表記は「（株）」と「株式会社」のどちらにするのかなどの基準を明確にしておきましょう。4.複数のデータベースに保管されているデータの名寄せを行う
データクレンジングを行いデータの統一を行った後は、複数のデータベース間で名寄せを行い、蓄積されたデータを整理します。 名寄せのプロセスでは、複数のデータベースから対象となるデータを抽出し、氏名や住所、電話番号といった識別情報をもとにデータを照合しましょう。そして、各データベース間で重複しているデータを統合します。 名寄せによって、部門を越えたデータの一元管理が可能になり、企業全体で統一されたデータを活用できるようになります。5.継続的な改善とデータ入力の標準化を徹底する
名寄せやデータクレンジングの処理を1度行っただけで終わらせてはいけません。データの質を維持し、正確な分析や意思決定を行うためには、継続的な改善が必要です。 具体的には、入力時のルールをデータクレンジング時のルールと統一し、入力される情報を標準化する必要があります。これにより、今後蓄積されていく情報も、表記ゆれやデータの欠損を防ぎ、データの一貫性を保てるでしょう。 また、新しいデータが追加されるたびに既存のデータとの重複を避けるため、定期的な名寄せ処理も重要です。データ管理は一度構築して終わりではなく、常にデータの鮮度を保ち続けるための継続的な改善が大切です。名寄せ・データクレンジングを実行する際の注意点
名寄せやデータクレンジングを実行する際の注意点として以下の3点が挙げられます。- 部門を越えてデータが管理されている
- 欠損値や外れ値が多い
- ツール以外にも人力が必要になる
1.部門を越えてデータが管理されている
部門を越えてデータが管理されている状態では、各部門が独自の形式やルールでデータを管理しています。そのため、データの重複や不整合が生じやすく、データクレンジングや名寄せのルール設定や作業が複雑化します。 また、部門ごとにデータが管理されていると、企業全体で蓄積されたデータの全体像を把握するのも難しくなるでしょう。 統合する際に扱うデータ量が膨大かつ複雑なデータクレンジング処理が必要になるなら、エクセルのような簡易的なツールではなく、専用ツールの活用がおすすめです。2.欠損値や外れ値が多い
欠損値とは、本来必要であるデータが記録されていない状態を指し、外れ値はデータの中で他と大きく異なる特殊な値を指します。データクレンジング時には、これらの値を修正・補完することで対処できますが、対処の仕方によっては最終的なデータの内容が大きく変化してしまう恐れもあります。 そのため、データクレンジングを実施する際には、データ全体の文脈を意識しながら、修正や補完のルールを設定しましょう。3.ツール以外にも人力が必要になる
データクレンジングや名寄せを行う際、ツールの使用で効率化できますが、完全に自動化するのは難しく人力での作業も必要です。 欠損値や外れ値を修正したうえでデータの精度を保つためには、AIや自動化ツールが検知しきれない部分を人間が確認し、手作業で対応しなければなりません。具体的な作業量や時間は、蓄積されたデータのフォーマットがどれだけ揃っているのかによっても異なります。 そのため、データ統合を目的に名寄せやデータクレンジングを実施する際は、なるべく早い段階でデータの全体像を確認することが重要です。名寄せ・データクレンジングを実施する際に使用されるツール
名寄せやデータクレンジングが実施される際には、以下のようなツールが用いられます。- エクセル
- SFA/CRMツール
- 各種専用ツール
1.エクセル
エクセルのVLOOKUPやCONCATENATEなどの関数を活用することで、異なるデータベースの情報を統合し、データの一致を確認できます。 エクセルでの名寄せやデータクレンジングには、多くの手作業が必要になるため、データ量が増えるにつれて作業負荷は増し、ミスが発生しやすくなるデメリットがあります。コストを抑えて名寄せを始めたい場合や、小規模なデータセットを扱う場合には、エクセルの活用がおすすめです。2.SFA/CRMツール
営業活動を支援するSFA/CRMツールの中には、名寄せ・データクレンジング機能を有したものもあります。SFAは主に営業活動の効率化を目的としたツールであり、CRMは顧客関係全般の管理を担うツールです。 どちらのツールも正確な顧客データが重要となるため、蓄積されたデータを整理するために名寄せ機能やデータクレンジング機能が搭載されている場合があります。これからSFA/CRMツールを導入する場合は、名寄せ・データクレンジング機能が利用できるのかも確認してみましょう。 ＞＞SFAの活用方法まとめ｜基本的な使い方や効果を最大化させるポイントも紹介 ＞＞CRMの基本機能一覧｜主要4社の比較やSFAとの違い、活用するメリットを解説3.各種専用ツール
扱うデータが複雑で膨大な量になる場合、名寄せやデータクレンジングに特化した専用ツールを活用しましょう。 エクセルやSFA/CRMなどの一般的なツールでも、基本的なデータ管理は可能です。しかし、専用ツールならば数十万件以上のデータでも対応できます。他にも外部のデータベースやAI技術を用いて、欠損値や誤った情報を自動で補完する機能もあります。 このように、専用のツールはエクセルやSFA/CRMよりも、効率的に精度の高い名寄せ・データクレンジングを実現できるでしょう。名寄せ・データクレンジングを実行するなら『GENIEE SFA/CRM』
『GENIEE SFA/CRM』は、営業管理や顧客管理を効率化するツールです。商談進捗の管理や顧客情報の一元管理などの機能で、営業活動を支援します。 また『GENIEE SFA/CRM』は名刺名寄せ機能も有しています。同じ顧客から異なる名刺情報が登録された場合でも、名刺に含まれたデータの中から更新する項目を選ぶだけで、名寄せ処理が可能です。 名刺名寄せ機能の活用によって、SFA/CRMツール内に顧客情報を入力する際に発生する時間や労力を大幅に削減できます。 『GENIEE SFA/CRM』は多くの企業から支持を受けており、定着率は99％を誇ります。 資料請求や無料トライアルも利用できるため、より詳細を知りたい方は以下のリンクよりご確認ください。 ＞＞「GENIEE SFA/CRM」の資料請求はこちら ＞＞「GENIEE SFA/CRM」の無料トライアルはこちら名寄せとデータクレンジングを実施し企業のデータ活用を実現しよう
名寄せとデータクレンジングは、データの精度を高め、企業のデータ活用を効果的に進めるために欠かせないプロセスです。名寄せとデータクレンジングを行うことで、企業は自社に蓄積された情報を整理し、乱雑に散らばったデータを標準化できます。 また、名寄せやデータクレンジングを効率化したいのであれば、これらの機能を有した『GENIEE SFA/CRM』の導入がおすすめです。手厚いサポート体制が整っているため、はじめてSFA/CRMツールを導入する方でもスムーズに導入可能です。資料請求や無料トライアルにも対応していますので、まずはお気軽にお試しください。 ＞＞「GENIEE SFA/CRM」の資料請求はこちら ＞＞「GENIEE SFA/CRM」の無料トライアルはこちらSFACRM
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