組織に必要なデータクリーニングとは？メリットや手順も解説します！

顧客情報などのデータ解析を行いたいものの、データの誤りやフォーマットの違いが原因で正確な解析が行えない。

そんな時には、データクリーニングを行うのがおすすめです。

データクリーニングは誤ったデータや重複したデータなどの修正を行い、解析や統計を正しく行えるようにするための作業を指します。

今回はそんなデータクリーニングを行うメリットや、基本的な手順をご紹介します。データクリーニングを行って、経営戦略に活かすためのデータを正しい形で利用しましょう。

データクリーニングとは

データクリーニングは自社で管理しているデータを最新かつ適切な状態に整え、データ解析や統計を滞りなく行える状態を作る作業のことを指します。

「データクレンジング」とも呼ばれ、誤った内容の修正や表記ゆれの修正、略称や正式名称の統一などを行うのが一般的です。

データクリーニングの最たる目的は収集したデータの正確性・汎用性を高めることで、多くの情報源からデータを集めているケースなど、データ管理が粗雑になってしまっている場合には特に有効といえるでしょう。

また、これらのデータを整理することで正確性を確保し、経営分析や事業戦略を立てる際により正確なデータ利用が可能になるという利点もあります。

データクリーニングを行うメリット

データクリーニングを行うメリットとしては、以下のようなものが挙げられます。

十分なデータ解析を行えるようになる

正確なデータを用意することによって、問題なくデータ解析を行える点はデータクリーニングのメリットです。

そもそも、正しいデータが解析に利用できる形で用意できていない場合にはデータ解析を行うこと自体が困難です。

データクリーニングによってデータを正しく活用できる形で揃えることが、データを参照した経営戦略やマーケティングを行う際の全ての土台となるでしょう。

データ解析の正確性を高める

データ解析の際の正確性を高められることも、データクリーニングを行うメリットです。

誤ったデータや解析の対象とならないデータが残ったままデータ解析や統計を行ってしまうと、正しい解析をすることができず、経営戦略や意思決定などに支障をきたしてしまいます。

データクリーニングが行われていない状態では、データ検索や抽出作業に際してヒットしないデータが出てきたり、同じデータが複数ヒットしてしまうケースもあるでしょう。

データクリーニングを行うことでより効率的にデータを扱えるようになるうえに、データの粗さによって発生するミスや機会損失の防止にもつながります。

経営戦略を立てる際の参考にできる

整備したデータを経営戦略に役立てられる点も、データクリーニングを行うメリットです。

デジタル化によってデータ収集が容易になった現代では、正しく効果的なデータ分析を行うことはビジネスの世界を生き抜くために必要な力の一つとなっています。

定期的にデータクリーニングを行って最新のデータを取り入れ事業に反映することで、流行や最新のニーズに沿った顧客満足を実現できるでしょう。

また、データを目に見える形で社内で共有することで、事業方針や経営状況を全社的に確認できる点も魅力といえます。

データ解析を外注しやすくなる

データクリーニングを行っておくと、データ解析を外注しやすくなるというメリットもあります。

データ解析を外注する際には、データが解析を行える状態でなければ引き受けてもらえないことがあるため、データクリーニングを行ってから依頼を行うほうが安心です。

依頼の際にデータクリーニングを含めて担当してくれる場合もありますが、その場合には別途費用がかかってしまうため、可能であれば自社でデータクリーニングを済ませて費用を抑えるべきといえます。

データクリーニング対象データの具体例

データクリーニングはどのようなデータに行えばよいのでしょうか。

ここでは、その具体例をご紹介します。

顧客情報

商品購入者や取引先の情報をまとめた顧客データは、データクリーニングを積極的に行うべきデータといえます。

これらの情報に古いデータや誤ったデータを使ってしまうと取引に支障が出てしまう危険があるため、最新データへの更新や古い取引先のデータの消去といったことも必要です。

また、データを一つのデータベースにまとめて管理することで、各顧客の情報が比較しやすくなるというメリットもあります。

顧客データをより正確に分析しやすくすることで、マーケティングや事業戦略を立てる際の汎用性の向上につながるでしょう。

商品情報

自社商品の情報も、データクリーニングを有効に活用できるデータといえるでしょう。

商品やサービスは顧客のニーズに応えるべく常に改善を求められるため、解析や統計を最新の状態で行うための状況を作っておくことが求められます。

商品名の表記ゆれや価格関連情報の誤りなどは一つのミスが統計を狂わせることとなってしまうため、商品情報の管理は定期的なデータクリーニングを行って慎重な管理を行いましょう。

アンケートなどのリサーチ情報

アンケートなどのリサーチ情報も、データクリーニングを行うべきデータといえます。

せっかく行ったアンケート調査も、収集したデータに問題が発生してしまっては参考にすることが難しくなります。

回答の内容は質問に沿ったものか、ルールに則った回答を行っているかといった点に着目してデータクリーニングを行いましょう。

同じ回答者による複数回の回答や調査対象外の人物の回答など、調査の妨げとなってしまうデータに関してはデータクリーニングを行って取り除く必要があるでしょう。

データクリーニングの手順

ここでは、データクリーニングの手順の一例をご紹介します。

データクリーニングの手順はデータを利用する目的によってアレンジすべきものになりますので、以下の手順は大まかな流れとして参考にしてください。

データの一元化を行う

まずはデータクリーニングを行うデータを一か所にまとめ、一元化を行いましょう。

異なる場所やファイル形式で保存されているデータを一つのデータベースに移し、形式を統一して保存します。

データの保存場所、形式ともに一元化を行うことで、それぞれのデータを関連付けて確認しやすくなるでしょう。

また、網羅的なデータチェックが行えるようになるため、データの誤りや重複を発見しやすくなるとともに、これまで発見できなかった各データの互換性を発見しやすくなるのもメリットです。

フォーマットを統一してデータをまとめる

次に、データベースに一元化したデータをフォーマットを統一してまとめていきます。

名前をフルネームで記載するか性と名に分けて記載するか、略称を使うか正式名称を使うか、大文字を使うか小文字を使うか、といった要素を統一し、規則に沿って全てのデータを見直していきます。

この際、のちに行うデータ解析や統計を行いやすいフォーマットを設定すると、今後の作業をスムーズに進めることができるでしょう。

目的に応じてデータを整理する

フォーマットを統一したら、目的に応じてデータの整理を行いましょう。

営業先選定のための情報整理には顧客との商談履歴や連絡先、プロモーション方法決定には商品を購入した年齢層や商品を知ったきっかけなど、最終的なデータの利用目的によって整理すべきデータは変わってきます。

データクリーニング作業全体を通して、どのような目的でデータを使用するのかを常に念頭に置きながらデータクリーニングを行いましょう。

データクリーニングで万全のデータ管理を

今回はデータクリーニングを行うメリットや、基本的な手順をご紹介しました。

データクリーニングは分析や統計をもとに事業方針を決定する組織運営にとっては欠かせない作業です。

データを効率的に扱えるようになることに加え、データの誤りが原因で発生しかねない致命的なミスを防ぐことも大きな魅力です。

データクリーニングを行ってデータの安全性・汎用性を高め、事業の土台となるデータを万全の状態に整えましょう。