ブログ

データ活用に欠かせないデータクレンジングとは

データ活用に欠かせないデータクレンジングとは

近年、IoTやAIといった技術的な発展だけではなく、新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、企業運営にテレワークが関わる、状況も加わり、ビジネス活動において様々な場面でデータを取り扱う機会が増えています。

データを取り扱うと一言でいっても、データを分析する、可視化する、加工する、確認するなど、その取り扱い方は多岐にわたります。どのような目的でデータを活用するにしても、前提としてデータには信頼性が必要になります。

今回は、データ活用において基本となる「データの信頼性」を高める方法のひとつ、データクレンジングの重要性についてご紹介します。 

データクレンジングとは

データの入力者が人間である以上、全半角の混在や、誤字脱字、「株式会社」と「(株)」のような「表記揺れ」がデータベース上に混在してしまうことは珍しくありません。

特に「表記揺れ」などは、人間であれば同一の情報と判断することができますが、機械ではその誤差により同一の情報として認識する事ができません。

このような不備が混在するデータは、その後の活用や処理に適さない状態にあるといえます。

データクレンジング

「クレンジング」という言葉には汚れを落とすという意味があるように、「データクレンジング」とは、データ中のこのような誤差や不備を修正し、きれいな状態にすることを意味しています。

例えば、顧客情報データベースの場合は、入力フォーマットなど一定のルールを策定し、その基準に基づいて、企業名・担当者名・住所・電話番号などの情報を整え、表記揺れや誤字脱字を修正し、データを使いやすい状態に整形します。

社内文書においても、類似内容の書類が複数存在し、情報が分散している場合があります。資料活用時に多くの資料に目を通す必要に迫られ、手間と時間を費やす非効率な稼働にならないよう、定期的に情報を整理する必要があります。

また、このようなデータを整える作業には、データクレンジングによる情報修正のほかに、「名寄せ」という重要な作業もあります。

名寄せ

名寄せ」とはその言葉通り、同じ名称を寄せ合う作業となります。

例えば、顧客情報データベースには同一の情報(人物や企業)が重複して登録されている場合があります。このような不備が存在するデータの場合、検索をかけても正確な顧客情報が得られず、商談の好機を逸してしまう可能性があります。または、時をおかずに何度も同一の企業にアプローチをしてしまい信用を損ねてしまうなど、いずれにしてもデータ活用時に適切な対応ができなくなる可能性があります。

そうした重複による損失を防ぐため、名寄せという作業を行います。

名寄せとは、電話番号やメールアドレスなど特定の項目を条件として、同一の情報の統合を図る作業です。名寄せ作業を行うことで、本来は同じ顧客の情報であるにも関わらず、別の顧客として管理されていたデータを修正します。信頼性が高いデータベースを作成するためには、名寄せが重要な作業となります。

名寄せ作業の処理精度を高めるためにも、前段階であるデータクレンジングが重要となります。

データクレンジングの必要性とメリット

データクレンジングのメリットについて、確認します。

データの精度が高まる

  • データクレンジングと名寄せを行うことによって、表記揺れや誤字脱字重複などのデータ不備を取り除くことができ、より信頼性の高いデータを作成することができます。
  • データクレンジングを行った際に発見された分散した情報についても、集約し管理を一元化するなど対応を検討する機会となります。

データ分析の品質向上

  • 近年、SaaS(Software as a Service)のように利便性の高い外部ツールの活用も盛んになっていますが、データクレンジングを施したデータベースを用いる事で、その後の分析や加工の際に、より精度の高い結果(アウトプット)を得ることができます。ツールの活用から確実な成果を生み出すためには、信頼性の高いデータが不可欠といえます。

生産性の向上

  • 不備の多いデータベースでは、より正確な情報を得ようとした際に、過度な負担や無駄な作業を伴う非効率な運用にならざるを得ません。しかし、クレンジング後のデータベースから得られる精度の高い分析結果であれば、目的に沿った正確な情報を容易に収集できる効率的なアウトプットが可能になるため、業務も効率化や生産性の向上も期待することができます。

信頼性の維持

  • 不備の多いデータベースから得た顧客情報に基づいたビジネス活動は、自社の信頼を損ねる可能性があります。
  • 例えば、送信先の担当者が間違っている、といった誤情報を元にしたアプローチを繰り返してしまう事で、企業としての情報管理能力に不信感を抱かせてしまう危険性があります。
  • 特に、情報管理の重要性が叫ばれている昨今では、これをきっかけに取引の縮小を招きかねません。

「使えるデータ」には品質と精度が求められる

データの信頼性を高めるためにデータクレンジングが必要である理由をこれまでに説明しましたが、最終的にどのように利用したいか、どのように使えるデータにしたいか、という目的意識をデータ作成時から確立しておくことがデータベース作成において理想的な進め方といえます。

例えば、テレワークの円滑化を目指すにあたり、社内の紙文書の電子化(ペーパーレス化)を推進するのであれば、文書を電子化するだけではなく、電子化した文書をテレワーク環境から簡単に参照、共有、利用できることが重要です。そのためには、紙文書を電子化する段階でデータそのものの精度や品質について考慮する必要があります。

NTT印刷の「まるごと電子化」では、高品質なスキャニングと、アンケートや申込書などのような手書き文書であってもAI-OCRによる高精度な文字認識により、再現性の高い文字データが提供できる電子化サービスをご用意しています。

新型コロナウイルスの感染拡大で、企業運営にテレワークが大きく関与する場合、円滑なビジネス活動のためには、社内の紙文書の電子化が欠かせません。紙文書の電子化に関して、是非一度、お問い合わせください。

データを活用する時代だからこそデータの信頼性が重要

昨今はデータを様々な形で活用するようになりました。しかし、データを活用するためには、データを収集するだけではなく、データ活用の目的に合わせて適切に整理し、信頼性を高める必要があります。データを利用する機会が増えている今こそ、データの信頼性が重要です。

データクレンジングを施し、自社におけるデータベースの見直しを検討されてはいかがでしょうか。


参考:

業務効率化・働き方改革のお役立ち資料

関連記事