データクレンジングとは？効率化の方法やおすすめツールも紹介
顧客データが増える一方で、その正確性は入力ミスや重複登録などにより失われていきます。
データの品質を回復するには、データクレンジングが効果的です。
しかし、データクレンジングを試みたものの、
「データの量が膨大で、手作業では無理…」
「Excelでは上手く処理できなかった…」
など、思うように進まないという経験をお持ちの方も多いでしょう。
そこで本記事では、データクレンジングについて徹底解説し、実施のプロセスや注意点、おすすめのツールをご紹介します。
効果的にデータを管理したい方や、データの精度を高めて営業を効率化したいとお考えの方は、ぜひ参考にしてください。
データクレンジングとは
データクレンジングとは、その言葉の通り「データを洗浄」することです。
複数のメンバーがデータを扱うと、同じ情報が重複して登録されたり、登録者によって表記の揺れが生じたり、入力ミスが発生したりすることがあります。これらの要素が蓄積すると、次第にデータは「汚れて」しまいます。
この汚れたデータ（ダーティデータ）のままでは、集計しても正確な結果が抽出されず、データ分析の信頼性が低下します。結果として、情報の精度は下がり、営業活動にも支障が出てしまうでしょう。
そこで、データの正確性を取り戻し、品質を向上させる有効な対策として「データクレンジング」があります。
データクレンジングを行うことで、不要なデータを削除し、表記ルールを統一し、誤りを修正します。これにより、再び効果的にデータ分析することが可能となり、営業活動の効率化につながります。
データクレンジングの具体例
データクレンジングとは具体的にどのような処理を行うのでしょうか。以下に、その代表的な例を挙げてみましょう。
| 重複データの削除 | 同じ内容のデータが複数登録されている場合、それらを削除し、一つに統合する |
| 表記の統一 | 半角と全角、株式会社と㈱などの略称、電話番号や住所の表記、姓と名の間のスペースの有無などを統一する |
| スペルミスや誤字の修正 | 漢字の変換ミスや打ち間違いによる誤字を修正する |
| 情報の補完 | データに不足がある場合や古い情報が含まれている場合は、最新の情報を入力して補完する |
| 妥当性の判断 | データの内容が正しいか確認し、必要に応じて修正する |
データクレンジングと名寄せの違い
データクレンジングと似た作業に「名寄せ」があります。
名寄せとは、重複して登録されたデータを一つに統合する作業を指します。同じ顧客が複数のデータベースに登録されている場合、名前や住所、電話番号、企業名などの情報をもとに同じ顧客であるかどうかを確認し、一つのデータにまとめます。
データの精度を上げ、品質を向上させるという点では、名寄せはデータクレンジングと似ています。しかし、両者の目的には、明確な違いがあります。
データクレンジングの目的は、データのエラーを修正し、データを正確で一貫性のあるものにすることです。それに対し、名寄せの目的は、重複したデータの統合です。
データ整理のプロセスでは、通常、データクレンジングの後に名寄せを行います。名寄せはデータクレンジングのプロセスの一部と考えることもありますが、データ整理においては、どちらも不可欠のプロセスなのです。
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データクレンジングのメリット
データクレンジングを行うと、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか。以下の3つの代表的なメリットについて詳しく解説します。
- データ分析の精度向上
- 業務効率化とコスト削減
- 顧客管理の改善
データ分析の精度向上
データクレンジングは、データの重複や欠けている部分を修正することで、データをより正確な状態に整備します。これにより、データ分析の精度が向上。企業はより良い意思決定が可能になり、最適な戦略を立てることができます。
また、ビジネスの価値は、AIの活用により最大限に引き出すことができます。AIや機械学習のモデルは、学習に使う訓練データの品質に大きく依存するため、データクレンジングにより訓練データの品質が高まれば、学習モデルの精度も向上します。
業務効率化とコスト削減
データクレンジングを行うことで、分析するたびにデータを整理する必要がなくなり、作業の効率が上がります。これにより、データの一貫性と正確さが保たれ、営業活動が効率化し、結果として、企業全体の生産性が向上します。
また、データクレンジングのプロセスやルール、基準を社内で標準化し、共有することで、その後のデータクレンジング作業がスムーズに進むようになります。これにより、無駄な作業が減り、時間と人件費のコスト削減が見込めます。
顧客管理の改善
データクレンジングにより顧客データの精度が上がると、顧客のニーズや行動をより正確に把握でき、個々の顧客に適したサービス提供が可能になります。また、誤った情報をもとにしたサービスや、重複した営業も避けられます。
さらに、正確な顧客データをもとに各顧客の購買履歴や好み、行動パターンなどを分析することで、パーソナライズされたマーケティング活動も実現します。
結果として、顧客満足度が向上し、長期的な顧客ロイヤリティを確保。企業と顧客の間に良好な関係が生まれるでしょう。
データクレンジングの実施ステップ
この章では、データクレンジングを実施するための具体的な手順やプロセスについて、重要なポイントを交えて解説します。
データの収集
まず、現在保有しているデータを検証しましょう。データがどの程度「汚れて」いるか、つまり表記ゆれや欠損、重複の有無などを調査し、現状を把握することから始めます。
関連性のないデータや更新されていない古いデータが含まれていると、作業効率が低下します。有効なデータと不要なデータを区別し、不要なデータは排除します。
また、データのファイル形式（Excel、CSV、XMLなど）も確認しましょう。特定の分析ツールが特定のデータ形式しか受け付けない場合や、データが異なる形式で存在する場合など、必要に応じて変換を行います。
データに関するルールの確認
データクレンジングを実行する前に、データをどのように修正するのかといったルールの策定が不可欠です。データの最終的な用途を考え、どのように活用するのかを具体的に想定してルールを決めましょう。
例えば、顧客データを使ったマーケティングキャンペーンを計画している場合、そのキャンペーンに必要なデータ項目（顧客の年齢、性別、購買履歴など）が重要になります。これらのデータ項目に対するクレンジングルール（例えば、欠損値の取り扱い方や表記ゆれの修正方法など）を詳細に設定します。
こうしたルール設定により、特に重要なデータ項目の品質を高められます。結果として、マーケティングキャンペーンの効果を最大化できます。
データクレンジングの実施
データを収集し、ルールを設定したら、具体的にクレンジングを進めていきます。
まずは、半角・全角などの表記を統一し、欠けているデータを補完します。また、姓名の間にスペースを入れるのかなど、事前に決めておいたルールに従って修正を行います。
次に、古いデータや不要なデータは削除し、使用目的に合ったデータのみがデータベースに残るように整理します。
その後、名寄せを行います。同じ情報に同一のIDを付けてデータをマッチングさせ、重複したデータを統合します。
※データクレンジングの手段に関しては、後の章で詳しく解説します。
データの整理・分類
データクレンジングの目的は、データの修正だけではなく、データ品質を向上させ、分析精度や業務効率を高めることです。
そのためには、クレンジング後のデータを適切に整理し、分類することが重要です。
具体的には、データにタグを付けたり、データの保存や参照に関するマニュアルを作ったりします。また、データを管理しやすい形式で格納すれば、さまざまな用途に合わせてスムーズに活用できます。
データクレンジングの手段
データクレンジングを行うには、具体的にどのような手段があるのでしょうか。ここでは、3つの手段と、それぞれの方法のメリット・デメリットについて解説します。
手作業（社内人材）で行う
| メリット | ・外部費用がかからない |
| デメリット | ・時間や労力がかかる ・ミスが発生しやすい ・専門的なスキルを持つ人材の確保が難しいケースがある |
データクレンジングを実施するための特別な資格は不要です。スプレッドシートやExcelなどの無料のツール・機能を使って、手動で対応できます。
ただし、関数やプログラミング言語 、SQLなどのデータベース言語を用いた高度な処理が必要になることが多いため、エンジニアやプログラマーが行うのが理想的です。
手作業においては、扱うデータ量が増えるほど、作業は複雑になり、ミスが発生する可能性も高くなります。そのため、作業開始前には必ずバックアップをとるようにしましょう。
データクレンジングツールを活用する
| メリット | ・複雑なクレンジングが可能 ・人的ミスを防げる |
| デメリット | ・ツールの利用に費用がかかる ・自社に合わせたカスタマイズには一定の知識が必要 ・人の手による最終チェックや修正が必要 |
データクレンジングには、専用のツールもあります。ツールを使えば、膨大なデータ量でも効率よく作業できます。
複雑なクレンジングの設定ができるツールも多く、クレンジング後のデータ分析機能まで付いているものもあります。また、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）やAIを利用して、作業を自動化するツールもあります。
技術者が不在の企業でも、これらのツールを使えば高度なクレンジングが可能となり、人的ミスを防ぐことができます。ただし、ツールを使用した場合でも、人の手による最終チェックは欠かせません。
また、ツールの設定が不完全だと、期待した結果が得られない可能性もあります。自社のクレンジング要件に合わせてツールをカスタマイズするためには、担当者にある程度の知識が必要です。
※おすすめのクレンジングツールについては、後の章でご紹介します。
外注（リスト購入やリスト作成サービス）を活用する
| メリット | ・手間をかけずにカスタマイズされたリストが手に入る ・定期的なデータクレンジングが不要になる |
| デメリット | ・依頼内容に応じて費用がかかる |
データクレンジングの目的は、データの品質を向上させ、分析精度や業務効率を高めることです。しかし、手作業やツールを使ったデータクレンジングには、一定のリソースを必要とします。そのため、リソースの確保が難しい場合や、より効率的な方法を求めている場合は、リスト作成を外注する、あるいはリストを専門業者から購入するという方法もあります。
データクレンジングを行う最終的な目的は、単にデータを整理することではなく、その結果として高品質の営業リストを手に入れ、業務を効率化することです。データクレンジングのプロセスに過度にリソースを割くのは、本末転倒かもしれません。
高精度の営業リストが必要な場合は、外注してリストを購入するか、リスト作成サービスを活用することも検討してみてはいかがでしょうか。
これにより、自社のニーズに合わせてカスタマイズされたリストを、短時間で手間をかけずに手に入れることができます。
データクレンジングツールおすすめ6選
ここでは、おすすめのデータクレンジングツールを6つご紹介します。それぞれの概要や特徴を解説しているので、自社の目的に合わせたツール選択の比較・検討にお役立てください。
Talend Data Preparation
Talend Data Preparationは、Talendが提供するデータ統合とデータクレンジングを行うための強力なオープンソースソフトウェア（OSS）です。
ブラウザベースで利用でき、直感的な操作が可能。クリックするだけで簡単にデータのエラーを見つけられます。
【主な特徴】
- 直感的なUIとデータキュレーション機能
- リアルタイムでのデータプロファイリング、クレンジング、エンリッチメント
- Teradata、AWS、Salesforce、Marketoなど、さまざまなデータソースに対応
| 無料トライアル | あり |
|---|---|
| 料金 | StitchData Loaderプラン $100/月 Qlik® Data Integrationプラン/Talend® Data Fabricプランに関しては要問合せ |
Precisely Trillium
株式会社アグレックスが提供するTrilliumは、世界で約2,000ユーザー、日本国内で約250ユーザーに利用されているデータクレンジングと名寄せのツール。
分散管理されたシステムで保有する顧客情報を一元管理し、統合顧客データベースを構築することが可能です。
【主な特徴】
- 分散管理された顧客情報の一元管理
- クレンジングの条件や精度を自由に設定可能
- 大規模データセットにも対応
| 無料トライアル | 要問合せ |
| 料金 | 要問合せ |
Google Cloud Dataprep
Google Cloud Dataprepは、Google パートナーのTrifactaが提供するクラウドベースのデータクレンジングツール。サーバーレスのため、インストールやセットアップが不要ですぐに利用を開始できます。また、データ量が増加しても自動的に対応します。
【主な特徴】
- 視覚的な操作が可能なインターフェース
- インターネット接続さえあれば、どこからでもアクセス可能
- BigQueryプッシュダウンで、大規模データの処理が容易
| 無料トライアル | あり（$300相当の無料クレジットを利用） |
| 料金 | 料金体系は、使用する仮想CPU（vCPU）の数とその使用時間に基づく（$0.010 × vCPUsの数 × 時間）
＜サービスの種類＞ |
uSonar
ユーソナー株式会社が提供するuSonarは、国内最大級の企業データベースLBC（820万件の法人企業データを保有）を活用して、高精度なデータクレンジングと名寄せを行うツールです。
SFA/MAのデータは常に最新状態にメンテナンスされ、企業データの鮮度を保っています。
【主な特徴】
- データに欠けている項目をLBCから補完可能
- AIによる需要測定で受注見込みの高い企業を判定
- CRM・SFAと連携
| 無料トライアル | 要問合せ |
| 料金 | 要問合せ |
AWS Glue DataBrew
AWS Glue DataBrewは、Amazonが提供するノーコード（コードの記述なし）でデータのクレンジングを行えるツールです。クレンジング後のデータは、すぐに分析や機械学習 （ML）のプロジェクトに使用できます。
【主な特徴】
- ノーコードで操作可能
- データ系統を視覚的にマッピング
- 250以上の変換機能でデータクレンジングを自動化
| 無料トライアル | あり |
| 料金 | 使用したデータ容量に基づく従量課金制 |
スピーダ
スピーダ（旧：FORCAS）は、株式会社ユーザベースが提供する顧客分析機能に優れた営業DX（デジタルトランスフォーメーション）ソリューションです。
国内150万社の高品質な企業データを持ち、業界を独自で定義した560種類に分類。営業やマーケティング活動に役立つ企業属性データを効率的に活用できます。
【主な特徴】
- 株式会社東京商工リサーチ、株式会社野村総合研究所、Baseconnect株式会社などから提供される企業データをスピーダのプラットフォームに統合
- SalesforceやMAツールとシームレスに自動連携することが可能
| 無料トライアル | 要問合せ |
| 料金 | 要問合せ |
データクレンジング実施の際の注意点
この章では、データクレンジングを実施する際に注意すべき点を解説します。
必要なデータに限定する
データクレンジングを行う際には、必要なデータのみを処理することが重要です。不要なデータを処理対象に含めると、作業の効率が低下し、時間とコストが増大する可能性があります。
また、必要なデータと不要なデータが混在しているとデータにノイズが生じ（乱雑で混乱した状態になること）、その後のデータ分析や活用の際に生産性が低下します。目的に合ったデータに絞ってクレンジングを行いましょう。
整理したデータを活用できる仕組みが必要
データクレンジングを行い、データを整理しただけでは、その価値はまだ十分に引き出せません。データを効果的に活用するためには、具体的な計画や仕組みを準備することが重要です。
クレンジングの対象と目的を明確にし、データの分析やリスト作成にどう結びつけるのかを事前に計画しましょう。データクレンジング後に次のステップを考えるのではなく、計画的にゴールを設定し、それに向かって進めることが大切です。
定期的に実施する
データクレンジングは、一度行なって終わりではありません。データは常に更新されるため、新たな不整合や誤りが生じることがあります。データクレンジングは定期的に実施しましょう。
また、毎回異なる方法でデータクレンジングを行うと、かえってデータに悪影響を及ぼす可能性もあります。そのため、データクレンジングのプロセスを標準化し、実施のタイミングや責任者を決定してマニュアル化しておくことも重要です。これにより、データクレンジングのプロセスがスムーズに進行します。
最後に目視で確認する
データクレンジングツールを使用しても、ツールが全てのエラーを検出しきれない場合や、不整合が残る可能性があります。
ツールによる自動クレンジングが終了した後は、必ず目視で確認作業を行うことをおすすめします。人の目でチェックすることで、ツールが見逃した細かなエラーや不整合を発見し、データの品質をより高めることができます。
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まとめ
本記事では、データクレンジングについて解説し、具体的なアプローチ方法やおすすめのツールをご紹介しました。
データクレンジングの目的は、データの品質を高め、営業活動の強化に活用することです。そのためには、クレンジングの目的を明確にし、それに沿った計画を立て、効率的に実施することが重要です。
また、最終的な目標（高品質な営業リストを作成すること）が達成できるのであれば、必ずしも自社でデータクレンジングを行う必要はありません。
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