データ活用に欠かせないデータクレンジングとは？具体的な方法を4ステップで解説！

近年、企業が保有するデータ量は増加しており、データ活用の重要性は年々高まっています。データを有効活用するためにはデータを保管しておく必要がありますが、整理されていないバラバラの状態ではうまく使うことはできません。

そこで、データを使える状態に整理するための手段がデータクレンジングです。会社のデータを綺麗することで、必要な時に必要な情報を取り出すことが可能になり、蓄積したデータを経営戦略に反映することができます。

本記事では、データクレンジングの概要、メリット、方法、活用事例など、あらゆる観点から一挙に解説します。自社でデータ活用を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

データクレンジングとは？

データクレンジングとは、その名前の通り「データをクレンジング（洗浄）すること」を意味する言葉です。データクリーニングという名称が使われることもあります。つまり、自社が保有するデータを綺麗な形に整えることがデータクレンジングの目的です。

例えば、特定のキーワードで検索を実行する際、英数字の半角・全角や空白（スペース）の有無によってヒットしない、という経験をしたことはありませんか？その他にも「株式会社」と「（株）」など、表記の違いはデータ活用の世界において致命的なポイントになります。

このように、データがバラバラの状態で存在している場合、その情報を有効活用することはできません。データを効率的に活用するためには、膨大なデータを綺麗に整理して、使える状態にすることが求められています。

だからこそ、企業がデータ活用を進める上では、データ品質を向上させるためのデータクレンジングが必要不可欠であると言えます。

データクレンジングのメリット

生産性の向上

データクレンジングは生産性の向上に直結します。仮に人間が手作業でデータを綺麗にする場合、膨大な時間がかかりますし、その業務自体は生産性の高い仕事だとは言えません。

その点、データクレンジングを実施することで、必要なデータをすぐに抽出できるようになり、データ修正や整理にかかる工数を削減できます。結果として、組織全体の業務効率化を実現でき、会社の生産性が向上します。

コストの削減

データがバラバラの状態で存在している場合、データを綺麗にするために人手が必要になり、人的コストが増大します。自社が保有するデータ量が多ければ多いほど、発生するコストも膨れ上がっていきます。

データクレンジングによってデータ品質を担保することで、このような無駄なコストを節約できます。さらに、データの修正や整理を自動化することでヒューマンエラーを防ぐことができ、正確性が高まるという付加価値も享受できます。

意思決定の迅速化

企業が意思決定を行うためには様々なデータが必要になります。データクレンジングでデータを綺麗に整理することで、必要なデータをすぐに取り出せるようになるため、結果として意思決定のスピードを上げることができます。

ビジネスにおいて競合他社と差をつけるためには、迅速なアクションが求められます。データクレンジングを導入すれば、正確かつ迅速な経営判断が可能になるため、市場の中で優位に立てる可能性が高まります。

データクレンジングの方法を4ステップで解説

ステップ1.データの収集

データクレンジングの最初のステップはデータ収集です。形式の異なる複数のデータベースから様々なデータを集めますが、このとき収集するのは必要なデータのみにしてください。あらかじめ不要なデータを取り除くことで、データクレンジングを効率的に行うことができます。

ステップ2.データの取り込み

データ収集が完了したら、データクレンジングの対象となるデータを1つのデータベースに取り込みます。データごとに分けてクレンジングを行うことも可能ですが、できれば1箇所に集約して作業することをオススメします。

1つのデータベースにまとめることで、それぞれのデータの相関性などを確認できるため、クレンジング後のデータ活用がスムーズに進みます。データクレンジングの目的はデータを綺麗にするだけではなく、整理したデータを活用して業務改善を行うことがゴールである点を忘れてはいけません。

ステップ3.データの整形

データの取り込みが完了したら、次はデータ整形のステップに進みます。あらかじめ一定の基準を設けておき、そのルールにしたがって取り込んだデータを整形します。このプロセスでデータの誤記を直したり、データ形式を統一するため、データクレンジングのメインのプロセスであると言えます。

データクレンジングを効率的に進めるためには、事前の基準設定がとても重要になります。例えば、データを数値として管理する場合は半角数字に統一したり、株式会社を（株）に統一するなど、データクレンジング後の用途を具体的にイメージして基準を定めてください。

ステップ4.データの整理

データの整形が終わればデータクレンジングの作業は完了ですが、最後にデータ整理も行っておきましょう。同じ属性のデータをまとめて分類したり、目的ごとにタグ付けを行うなどをして、データの整理整頓を行ってください。

データを綺麗に整理することで膨大なデータを管理しやすくなり、必要なデータを必要なタイミングで取り出すことが可能になります。データクレンジングの最終目的はデータ活用であるため、長期的な目線でデータを整理していくことが、結果として企業の生産性向上に繋がります。

データクレンジングの活用事例

業務効率化と売上向上を実現した自動車メーカー

とある自動車メーカーでは、商品の購入履歴がある顧客データを店舗ごとに管理していましたが、店舗間でのデータ共有に課題を抱えており、データクレンジングの導入に踏み切りました。

その結果、顧客データの重複改善や取引先情報の更新を実現でき、効率的に全店舗でデータが共有されるようになりました。店舗間での情報連携がスムーズになったことで業務効率化に繋がり、企業の売上も向上したそうです。

年間350万円のコスト削減を実現した通販会社

とある通販会社では、販促活動の一環として顧客向けにダイレクトメールを送っており、その数は年間20万件と非常に膨大な量になっていました。しかし、同社が保有する顧客データは信頼性が低く、全体の20%（約4万件）のダイレクトメールは不通の状態でした。

そこで、データ品質を担保するためにデータクレンジングを導入し、顧客データの整理に取り組んだ結果、正しいデータのみをデータベースに残すことができました。この改善により、これまで不通分として届かなかったダイレクトメールの費用である年間350万円を削減することに成功しました。

データクレンジングを実現する2つの手段

自社のリソースを活用する

データクレンジングを実現する手段として、自社リソースの活用が挙げられます。データの取り扱いに詳しい社員がいれば、追加コストをかけずにデータクレンジングを行うことが可能です。

保有するデータ量が少ない場合、データクレンジングの自社完結は比較的容易になりますが、データ量が膨大であったり、データを保管するデータベースが複数存在する場合は難易度が一気に高くなります。無理をすると時間や労力を浪費することになるので、自社の状況に合わせて冷静に判断してください。

外部の IT ツールを利用する

自社でのデータクレンジングが難しい場合は、外部の IT ツールを利用しましょう。最近では、様々な会社がデータクレンジングに使えるツールを提供しています。ツールを活用することで作業を効率化でき、迅速かつ正確にデータを整えることができます。

ツールの種類は多岐にわたるため、目的や予算、自社が保有するデータの種類などを総合的に判断して、最適なツールを選ぶことが大切です。一つのツールに絞るのではなく、必ず複数のツールを並べて比較検討しましょう。

オススメのデータクレンジングツール3選

データクレンジングを行うためのツールは数多く存在しますが、本章では3つのサービスに絞って具体的な内容をご説明します。なお、文中に「データクレンジング」と「名寄せ」というキーワードが出てきますが、これらは混同しやすい言葉なので、初めに両者の違いについて簡単に解説しておきます。

データクレンジングは前述した通り、自社が保有するデータを綺麗な形に整えることです。データの重複や誤記、表記ゆれなどを修正してデータの品質を高めます。一方で名寄せは、複数のデータベースに存在する顧客データを、一つの顧客データとして統合する作業です。

つまり、データクレンジングは特定のデータベースに存在するデータを綺麗に整理するための作業であり、名寄せは複数のデータベースに点在している同一データを一つのデータベースにまとめる作業です。この違いを理解した上で、各サービスの内容を見ていきましょう。

Syncsort TRILLIUM

Syncsort TRILLIUM は、主にデータベース上の誤記や重複データの修正を行うデータクレンジングツールです。質の高いデータクレンジングに加えて、名寄せ処理を実行してくれる点も大きな特徴です。複数のデータベースに存在するデータを1つに統合したり、データクレンジングと名寄せを同時に行いたい場合には Syncsort TRILLIUM がオススメのツールとなっています。

ユーソナー（uSonar）

ユーソナー（uSonar）は、 LGB （Linkage Business Code）を利用してデータクレンジングができる顧客データの統合ツールです。 LGB とは820万件もの拠点を持つ日本最大の企業データです。膨大な法人データベースをもとにデータクレンジングを実行できるため、企業データを整理したい場合にはユーソナー（uSonar）が最適なツールであると言えます。

FORCAS

FORCAS は ABM （Account Based Marketing）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、データベースを分析してポテンシャルの高い顧客を特定するマーケティング手法の一種です。 FORCAS に顧客データを取り込めば、データクレンジングと名寄せを自動で実行し、活用できるデータに整形してくれます。このように、 FORCAS はマーケティング戦略を策定するためにデータを活用したい企業にオススメのツールです。

Google Cloud Dataprep

Google Cloud Dataprep は Google Cloud （GCP）に内包されているデータクレンジングサービスです。構造化データと非構造化データを視覚的に探索し、簡単にクレンジング処理を行うことができます。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、自社でインフラ設備を整える必要もありません。迅速かつ直感的にデータ処理を実行できるため、業務の生産性を高めたい場合には最適なツールであると言えます。

データクレンジングは Google Cloud （GCP）がオススメ

前章ではオススメのデータクレンジングツールをご紹介しましたが、データは綺麗に整理して終わりではありません。そのデータを分析して、経営戦略に反映してこそ初めて真の価値を発揮します。その観点では、 Google Cloud （GCP）でデータクレンジングを行うことで、すべてのプロセスを一気通貫で実現することができます。

Google Cloud （GCP）とは、 Google が提供しているパブリッククラウドサービスです。同じ種別のサービスとしては Microsoft 提供の Azure や Amazon 提供の AWS などが挙げられます。主に IaaS ・ PaaS の領域をカバーしており、用途に応じて利用できる様々な構成要素がサービスとして提供されています。

Google Cloud （GCP）には、データクレンジングを実行できる Google Cloud Dataprep が搭載されているため、自社が保有するデータを綺麗に整理することが可能です。さらに、 Google Cloud （GCP）には BigQuery というサービスが内包されており、この BigQuery がデータ分析を行う上で強力な武器になります。

BigQuery は ビッグデータ解析サービスであり、通常では長い時間かかるクエリを、数 TB （テラバイト）、数 PB （ペタバイト）のデータに対して、数秒もしくは数十秒で終わらせることができます。また、膨大なデータを保管するデータウェアハウス（DWH）としての機能も兼ね備えています。

つまり、 Google Cloud （GCP）を活用することで、データの蓄積からデータの整理、そしてデータ分析まで、データ活用におけるすべてのプロセスを一つのサービスで完結できるというわけです。さらに、 Google Cloud Dataprep と BigQuery はどちらも100%クラウドで提供されているサービスであるため、サーバーレスで柔軟に拡張できる点もメリットの一つです。

加えて、 BigQuery は通常のデータベースとは異なり、データベースに関する専門知識がなくても直感的に操作することができます。料金も 1TB （テラバイト）500円程度とリーズナブルであり、分析前にデータ量を確認することで事前に料金の目安を把握できるため、安心してサービスを利用可能です。

このように、 Google Cloud （GCP）でデータクレンジングを行うことで、企業は多くのメリットを享受できます。 Google Cloud Dataprep や BigQuery は、他の多彩な Google Cloud (GCP)サービスともシームレスに連携できるため、あらゆるシーンにおける業務効率化や生産性向上を期待できます。

自社のデータ活用を進めていく上で、 Google Cloud （GCP）はとても有効な選択肢になると言えるでしょう。

Google Cloud （GCP） に関しては、以下の記事で詳しく解説しています。
Google Cloud Platform™ （GCP） とは

BigQuery に関しては、以下の記事で詳しく解説しています。
超高速でデータ分析できる！専門知識なしで扱えるGoogle BigQueryがとにかくスゴイ！

まとめ

本記事では、データクレンジングの概要、メリット、方法、活用事例など、あらゆる観点から一挙に解説しました。

企業が保有するデータ量が増加し、消費者ニーズが多様化する現代においては、データをもとに意思決定を行うデータドリブンな経営が求められています。そして、データを活用するためには蓄積したデータを綺麗な状態に整理する必要があり、それを実現するのがデータクレンジングです。

データクレンジングのプロセスは難しいものではありませんが、保有するデータ量や社員のスキルによっては自社完結が難しいケースもあります。そのような場合は、データクレンジングを効率化するためのツール導入を検討してください。

また、データは綺麗に整理して終わりではありません。いくら貴重なデータをたくさん保有していても、一切使わなければ何も持っていないのと同じことです。自社のデータを分析・活用して、経営戦略に反映してこそ初めて真の価値を発揮します。

その観点では、 Google Cloud （GCP）でデータクレンジングを行うのがオススメです。 Google Cloud （GCP）に搭載されている Google Cloud Dataprep や BigQuery を活用することで、データの蓄積、整理、分析まで、データ活用におけるすべてのプロセスを一気通貫で実行できます。

本記事を参考にして、ぜひ Google Cloud （GCP）の導入を検討してみてはいかがでしょうか？

また、記事の中でご紹介した「データの整形」や「データの整理」は、会社の状況によっては自社完結が難しいケースもあると思います。そのような場合は、プロのサポートを受けられるサービスを利用するのも有効な選択肢の一つです。

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