データクレンジングとは？メリット5つとエクセルでの進め方を解説

企業に蓄積されたデータは重要な資源ですが、いざ分析しようとしても、修正に時間がかかったりうまく整えられなかったりする人も多いでしょう。

不完全なデータをそのまま分析に使用すると、分析結果を誤ってしまい、経営判断のミスや業務効率の低下につながる恐れがあります。

本記事では、下記をまとめました。

データの品質を高めて業務効率化や分析精度を向上させたい方は、ぜひ最後までお読みください。

なお、データクレンジングのノウハウやリソースが足りない場合は、オンライン秘書・オンラインアシスタントサービス『i-STAFF』がおすすめです。データの取り扱いに関するプロが、目的に応じて丁寧にデータを整形します。

i-STAFFの詳細は、下記よりご確認ください。

 

データクレンジングとは

データクレンジングとは、データベースやファイル内の誤字脱字や重複レコード、表記揺れなどの不備を修正・削除することです。

企業が持つデータは重要な要素ですが、クレンジングされていない生データのままでは正確な結果が得られない恐れがあります。そのため、信頼して利用できるデータへと変換する作業が必要なのです。

また、下記のようにデータクレンジングと類似した作業があるため、それぞれの違いも解説します。

順番に見ていきましょう。

データクリーニングとの違い

データクレンジングとデータクリーニングは、実務上ほぼ同じ意味として扱われます。どちらもデータの品質を向上させ、ビジネスで利用可能な状態にすることです。

特定の領域においては、データクリーニングが重複や欠損を除去する作業である一方、クレンジングは表記揺れの統一などを含めた「整形」というより広範なニュアンスで用いられることがあります。

しかし、一般的なビジネスにおいて、データクレンジングとデータクリーニングの区別を厳密に行う必要はありません。

名寄せとの違い

データクレンジングと名寄せは、目的と技術的アプローチが明確に異なります。

データクレンジングは個別のデータを修正することです。一方、名寄せは複数データから同一人物や企業を特定し、1つに統合する作業です。

たとえば、とあるデータに登録されている「山田太郎」と、別データに登録されている「ヤマダタロウ」を同一人物として紐付けるのが名寄せに該当します。

精度の高い名寄せを行うためには、事前のデータクレンジングによる表記統一が欠かせません。

名寄せのやり方について詳しくは、以下の記事を参考にしてください。

名寄せとは？Excelを使う方法・手順と効率化のポイントを紹介

データクレンジングを行う目的

企業がデータクレンジングを行う目的には、下記の3つが挙げられます。

単なるデータの整理整頓ではなく、経営に重要なのがデータクレンジングです。それぞれの目的を見ていきましょう。

品質向上のため

データクレンジングの目的は、データの品質そのものを向上させることです。入力される基礎データの品質が低ければ、どれほど高度な分析ツールを導入しても正しい結果は得られません。

データクレンジングにて欠損値の補完や異常値を修正することで、正確性や一貫性を高められます。品質の高いデータが保証されて初めて、データを活用する効果を得られるのです。

意思決定を促進するため

意思決定を加速させることも、データクレンジングの目的です。データに不正確な部分や表記揺れが残っている状態では、集計のたびに手作業での修正作業が発生し、迅速な判断を下せません。

データクレンジングで一定のルールに基づき整備されたデータは、分析結果の信頼性を担保します。その結果、次の施策を迅速に打ち立てられるようになります。

企業の信頼性を高めるため

自社の信頼性を高めることもデータクレンジングの重要な目的です。顧客情報を不完全な状態のまま放置することは、直接的な事業リスクや社会的信用の失墜につながる恐れがあります。

たとえば、顧客データの誤字が原因で同じ案内メールを複数回送信してしまうと、顧客には「管理が行き届いていない企業」という印象を与えかねません。

個人情報保護の観点からも、データの正確性を維持し適切に管理することは、企業の社会的責任を果たすうえで重要です。

データクレンジングを実施する5つのメリット

データクレンジングを継続的に実施することで得られるメリットは、下記のとおりです。

特に、データが正確になれば修正の回数が減り、工数の削減につながります。結果として、コスト削減を実現できます。順番に見ていきましょう。

業務効率・生産性の向上

現場レベルで実感しやすいメリットは、日々の業務における効率化と生産性の向上です。クレンジングされていないデータでは、特定の顧客情報を検索する際に時間がかかります。

一方で、データの形式が全社的に統一されていれば、データ入力・検索作業の時間短縮が可能です。

データクレンジングを実施することで問い合わせ対応の手戻りも減少し、担当者は顧客との対話などコア業務に注力できます。

データ分析精度の向上

データに含まれるノイズを取り除くことで、分析の精度が向上します。古い属性情報や大量の欠損値をそのまま分析に投入すると、実態とは異なる的外れな分析をしかねません。

データクレンジングを実施してデータの品質を高めることで、顧客の購買行動分析や需要予測が正確に行われます。正確性の高いデータに基づく施策は、投資対効果やコンバージョン率の向上につながります。

意思決定の速度向上

データクレンジングを実施することで、意思決定の速度が向上します。意思決定の速度は、ビジネスにおいて大きな強みです。データがクリーンで構造化された状態に維持されていれば、データ分析から戦略立案までスムーズに進行できます。

手作業によるデータの抽出と修正に時間を要していた従来の体制と比較すると、インサイト獲得までの速度は大きな差が出るでしょう。市場の変化を迅速に察知し、短時間で戦術の修正を図れます。

コストの削減

データクレンジングは、コストの削減にもつながります。データが整備されていない状況では、誤った案内や確認、修正作業など多くの人件費がかかります。全体の業務フローをスムーズにすることは、間接的なコスト削減に影響与えるのです。

また、データの規模が大きい場合は、インフラ運用コストの削減にもつながります。不備のあるデータや長年使用されていない不要なレコードが蓄積されたデータベースは、サーバーの物理的な容量を無駄に消費するからです。

データクレンジングに慣れるまでは、逆にコストがかかる可能性もありますが、長期的な視点でコスト削減になることを覚えておきましょう。

企業の信頼性向上

顧客との接点において正確な情報を提供することは、企業に対する信頼性を高めます。たとえば、コールセンターで過去の履歴や属性情報が正確に紐づけられており、オペレーターが状況を瞬時に把握できれば顧客対応がスムーズになります。結果として、高い顧客満足度を生み出せるでしょう。

逆に、請求書の宛先間違いや金額の計算ミスなどは、企業の管理体制に対する不信感を抱かせます。すべてのチャネルで最新の情報を維持することは、取引先からの長期的な信頼につながります。

【7ステップ】エクセルを使ったデータクレンジングの具体的な進め方

エクセルを用いたデータクレンジングは、下記のステップで進めます。

専用ツールが存在する現在においても、エクセルはデータ処理に活用できます。標準機能を活用した体系的な進め方を紹介します。

目的と対象範囲を明確にする

実際に作業をする前に、データクレンジングを実施する目的と対象範囲を明確にしましょう。用途が不明確なまま手当たり次第に修正を始めると、まったく使用しない不要な列の表記統一に時間を費やす可能性があるためです。

たとえば、次回のキャンペーンに向けた顧客リスト整備が目的であれば氏名やメールアドレスの列を最優先とし、過去のアンケート結果は優先度を低くします。チーム全体で共有することで、作業の重複や手戻りを防げます。

対象となるデータを選定・収集する

対象範囲に基づき、必要なデータを集めます。複数のファイルがネットワークに散在している場合、エクセルに標準搭載されているパワークエリ機能の活用がおすすめです。

パワークエリを用いることで、特定のフォルダ内に保存された大量のCSVファイルなどを一括で読み込み、1つのデータに統合できます。この段階でデータを1つのテーブルに集約することで、データクレンジングを効率的に進められます。

データのバックアップを取る

データの収集が完了した直後、実際のクレンジング作業を開始する前に、必ず元データのバックアップを取りましょう。作業の過程では、誤って必要なデータを削除してしまうケースがあります。

元データが上書きされてしまうと、復旧は困難です。別名でファイルを保存して読み取り専用にするか、作業用シートと原本シートを明確に分ける運用を必ず行いましょう。

数値の異常値や欠損をチェックする

クレンジング用のデータを確保したら、異常値や欠損値をチェックします。エクセルのジャンプ機能は、特定の条件を持つセルを選択できる機能です。特に、空白セルの特定に活用できます。

この機能で空白セルを選択すれば、データの抜け漏れ箇所を一目で確認できます。さらに、エラーのあるセルをチェックすることで本来数値が入るべき列に誤って入力された文字列を抽出し、異常値として特定可能です。

関数や検索・置換を使って表記揺れを統一する

エクセルの基本機能である検索・置換機能を使うことで、表記揺れを統一できます。数が少ない場合は、この機能を使って手作業で実施しても問題ありませんが、正確かつスムーズに実施したい場合は関数を使用するのがおすすめです。

文字列操作関数を使用することで、機械的かつ効率的に表記揺れを統一できます。おもに使用する関数は下記のとおりです。

これらの関数を組み合わせることで、表記ゆれを一括変換できます。

データを整理し、正しい入力プロセスを策定する

データを整理した後は、今後新たに不備のあるデータが入力されることを防がなくてはなりません。そのためには、エクセルの「データの入力規則」を活用しましょう。

ドロップダウンリストを設定することで自由に記述できなくなり、定められたリストから選択します。したがって、ヒューマンエラーや表記揺れを入力段階で防止できます。

プロセスを標準化し、定期的に実行する

データクレンジングは一度実施すれば完了するものではなく、そのまま継続することで長期的な効果を得られます。個人のスキルに依存させず、定期的に実行する仕組みを構築するのがおすすめです。

そのためには、データクレンジングのマニュアルを整備し、具体的な実施方法や実施するタイミングを明確にしておきましょう。担当者が変更になる際は、口頭での引き継ぎやマニュアルに乗っていない独自の方法は避け、マニュアルに準拠した方法を引き継ぎます。

データクレンジングを実施する際の注意点

データクレンジングを実施する際の注意点は、下記のとおりです。

これらを軽視すると、作業が頓挫するか、かえってデータの混乱を招きかねません。ひとつずつ見ていきましょう。

事前にルールやプロセスを社内で統一する必要がある

大規模なデータクレンジングを複数人で行う際、事前にルールを統一しておくことが重要です。日付のフォーマットや会社名の表記ルールなど、正規化の基準が作業担当者間で異なっていると、クレンジング作業自体が新たな表記揺れを生み出す原因となってしまいます。

修正作業の前に、品質基準を定めたマニュアルを策定し、組織全体で周知しましょう。

手作業で行うと時間と手間がかかる

大規模なデータを手作業ベースでデータクレンジングすると、多大なリソースを消費します。セルごとの目視確認や複雑な操作は、作業者自身の疲労によるヒューマンエラーを誘発する要因です。

扱うデータの規模が大きい場合やリアルタイム性が求められる業務においては、エクセルの手作業はおすすめできません。専用ツールの導入を始めとする自動化を検討しましょう。

データクレンジングのリソースがない場合はアウトソーシングがおすすめ

データクレンジングに関する深い知見を持つ人材が不在であり、現場の担当者に時間的余裕がない場合は、無理に内製化を進めるべきではありません。そのようなケースでは、アウトソーシングを活用するのもひとつの方法です。

データの取り扱いが得意な専門業者は、独自のツールや長年蓄積されたノウハウを保有しているため、自社内でゼロから作業するよりも短期間で精度の高いデータセットを納品してくれます。

たとえば、柔軟で質の高い業務サポートをお探しの場合は、オンライン秘書・オンラインアシスタントサービス『i-STAFF』がおすすめです。

i-STAFFは、採用率1%の優秀なスタッフが丁寧にデータクレンジングを代行します。返金保証制度があるため、初めて依頼する場合でも安心です。

i-STAFFの詳細は、下記よりご確認ください。

 

なお、下記の記事でi-STAFFの口コミや評判をまとめました。こちらも併せてご覧ください。

i-STAFFについて詳しく紹介している記事はこちら

データクレンジングとは分析精度や業務効率を高める重要なプロセス

データクレンジングは、データのフォーマット修正や誤字脱字の訂正などの事務的な意味合いもありますが、本質は施策を打ち出すためのデータ整備と言えます。

自社のリソースと保有するデータ規模に応じて、専用ツールやアウトソーシングサービスを適切に組み合わせ、成果につながる企業活動を目指しましょう。