一般的な企業でも大量のデータを扱うことが珍しくなくなった昨今、「データクレンジング」の重要性もまた高まりつつあります。

データの整理および修正・削除などを効率良く行えるため、各種データを参考にマーケティング戦略を練ったり分析を進めたりする際には欠かせない手法になるでしょう。

こちらではデータクレンジングの意味と必要性のほか、メリットと実際のやり方について解説します。

データクレンジングとは？

データクレンジングとは、データベースにある情報の整理を行ったり、各ツールに保存されているデータをまとめて管理して使いやすくしたりすることを意味します。

例えばデータ内の表記揺れや誤字脱字などを修正し、検索しやすい形に整える手法です。

そのほか、重複している情報を削除したり、SFA、CRM、MAツールなどで各ツールでバラバラに管理しているデータを紐付けたりします。

データクレンジングは「データクリーニング」と呼ばれる場合もありますが、上記と同じ定義や意味で使われます。

一方で、「名寄せ」と呼ばれる場合は、データの統合や重複情報の削除など特定の作業を意味します。

データクレンジングの必要性

データクレンジングは、「社内データを有効活用する」という目的を達成するために必要とされています。

ただ情報を詰め込んだだけのデータベースは、インフラが整備されていない状態にあるため、資料として使いづらさを感じることが多いでしょう。

結果的に業務中にデータを引き出して利用することがストレスになったり、非効率化につながったりする可能性があります

また、未整理のデータを使用していると、顧客情報を間違えるなどのミスを起こすリスクもあるでしょう。

顧客との間に築き上げた信頼関係を壊さないためにも、事業が拡大して情報量が増えてきたらデータ整理の必要性を意識しましょう。

そのほか、SFA、CRM、MAツールなど、大量のデータを保存・管理するツールを社内で使用している場合にも必要性はより高まります。

データクレンジングによってデータを統合・分類できれば、収集した情報を次のマーケティング施策に活かせるでしょう。

データクレンジングのメリット

データクレンジングの実施には、さまざまなメリットがあります。

事業で各種データを取り扱うのなら、どのようなメリットを得られるのか事前に把握しておくことがおすすめです。

以下からは、データクレンジングの具体的なメリットについて解説します。

大量のデータを活用するツールを使いやすくする

データクレンジングは、SFA、CRM、MAツールといった大量のデータを活用・蓄積するツールを、使いやすくするメリットがあります。

どれだけ多くのデータを保有していても、保存先がバラバラだったり中身が整理整頓されていなかったりすると、スムーズに必要な情報を引き出せません。

​​そのため本格的な整理を実施しておくと、修正や古い情報の削除などから全体の統合を行えるので、素早くマーケティング施策や顧客へのアプローチに移れる環境作りができます。

各種ツールのデータを連携して使い分けることにもつながるので、既に何かしらのツールを使用している場合にはメリットを実感できるでしょう。

データの分析精度を高める

データクレンジングによる情報の整理は、データの分析精度を高めることにつながります。

定期的に情報整理を行って入力ミスやデータの不整合などを正すことで、正確な分析が可能となるでしょう。

また、マーケティング施策などの成果をデータ化して過去のケースと比較する際にも、詳細な効果測定につなげられます。

自社が保有するデータの分析および有効活用をしたいのなら、重要な作業として認識しておきましょう。

生産性を向上させる

データクレンジングは社内で保有しているデータの最適化を行うため、事業全体の生産性を向上させられます。

事前に中身を整理しておけば、業務のたびに修正作業が挟まることがなくなり、情報の正しさを確認する手間を省くこともできます。

無駄な作業を省略できるようになるので、結果的に残業をなくしたり、同じ労働時間内での生産性を向上したりできるでしょう。

顧客情報の信頼性を高める

データクレンジングを行ったという実績があれば、保有している顧客情報の信頼性を高める結果につながります。

既にデータベース内の情報が整理された状態になっていれば、顧客に適していないメールを送信したり、データを参考にしたセグメンテーション（顧客を属性で分類すること）を間違えたりといったミスを未然に防げるでしょう。

保有している顧客情報の信頼性が低いと、想定しているマーケティング効果を得ることが難しくなります。

ただ顧客情報を集めるだけでなく、その質と信頼性を高めるために実施していきましょう。

データクレンジングの方法

データクレンジングの方法は、いくつかのステップに分かれています。

まずは以下のような流れを基本にして、実際のやり方を確認してみましょう。

重要なデータを選定する

データクレンジングを実施する際には、まず重要なデータをピックアップして選定します。

これまで収集してきたデータのなかには、既に価値を失っているもの（古すぎたり既に会員ではない顧客のデータなど）が含まれています。

そういったデータはストレージを圧迫し、データ検索の妨害につながるだけで、情報としての価値はありません。

重要な情報のみを対象にできるように、まずは不要なデータを削除することからはじめてみましょう。

社内にあるデータを統合する

データクレンジングでは、社内にあるデータを統合して管理する作業が必要です。

企業ではさまざまな方法でデータ収集が行われているため、そのまま管理するとスムーズに必要な情報を引き出すのが難しくなります。

例えばオンラインイベントで交流した顧客の情報、名刺、問い合わせフォームから得た顧客データなど、社内にあるデータの形はさまざまです。

そういった各種データを統合して、保存・管理しやすい状態に整理しましょう。

データ統合の際には、同じ保存方法やフォーマットに統一する作業も重要です。

バラバラなフォーマットではファイルを開く際にエラーが発生したり、表記が本来のものとずれたりといったデメリットがあります。

社内でフォーマットをひとつに統合し、後から増える情報もまとめやすくすることがポイントです。

重複しているデータを削除する

保有しているデータが重複していないか確認することも、データクレンジングの基本です。

例えば顧客情報が重複して登録されていると、同じメルマガを2通送信してしまったり、既に購入済みの商品をおすすめしてしまったりといったミスにつながります。

重複データによっては微細なズレがあることもあり、例えば同じ顧客の情報なのにセグメントの属性がそれぞれ異なっている場合、どちらが本当の情報なのか見極めることができなくなるでしょう。

そういったデータ上の混乱を防ぐためにも、重複しているデータは早急に削除して整理するのがポイントです。

間違っているデータを修復・修正する

データクレンジングでは、間違っているデータの修復や修正も行います。

既に使用されていないメールアドレスを削除したり、顧客の価値の変化（見込み顧客から既存顧客に変わっているなど）を記録し直したりして、データを最新の情報に更新しましょう。

MAやSFAツールなどを使用している場合、数値の半角・全角で情報が分離されてしまうケースもあるので、各データの記録方法を修正および統一することも重要です。

データを入力しやすい形にする

データクレンジングにはこれまでのデータを整理するだけでなく、これから収集するデータを管理しやすくすることも含まれます。

例えばデータの入力方法を見直して、作業内容が面倒になっていないか（フローが煩雑、入力項目が多いなど）確認してみましょう。

担当者の負担になる入力方法が採用されていると、入力ミスの発生などにつながります。

なるべくシンプルにデータ入力ができる環境を作り、入力・収集方法をマニュアル化して社内で標準化することもおすすめです。

定期的にデータクレンジングを繰り返す

データクレンジングは1度やって終わりではなく、その後も定期的に繰り返す必要があります。

データが増えはじめたタイミングや新しい事業を展開するときなどに再び情報の整理を行うことで、常に信頼できるデータベースを社内に構築可能です。

慣れてくればデータクレンジングは効率良く進められるようになるので、定期的なタイミングを社内ルールに追加して長期的に実行していきましょう。

データクレンジングにおすすめのツール

データクレンジングを実施する際には、専用ツールを使用することがおすすめです。

例えば以下のようなツールはデータクレンジングを効率良く行うきっかけになるので、この機会にサービスの詳細をチェックしてみましょう。

FORCAS

データクレンジングを効率良く行うのなら、専用ツール「FORCAS」の利用がおすすめです。

FORCASは顧客データの自動名寄せ機能や、詳細なデータ分析を行えるのが特徴となっています。

エクセルデータをアップロードするだけで共通の情報や特徴を自動で分析して、企業の詳細情報をグラフ化して表示可能です。

また、FORCASが保有する150万社以上の企業データにいつでもアクセスできるため、リストをダウンロードして顧客データの充実やマーケティング施策提案などに活用できます。

CRM、MAなどの各種ツールとの自動連携も可能なので、リアルタイムでさまざまな情報をまとめられるのもメリットです。

Google Cloud Dataprep

「Google Cloud Dataprep」は、Googleが提供するデータクレンジングが可能なツールです。

複数のデータベースをクレンジングし、データ品質の改善や統一を行えます。

クラウド環境なのでサーバーを用意する必要がなく、データ管理のためのインフラを簡単に導入可能です。

ノーコードでデータの検出、クレンジング、変換が可能で、データの視覚的な表示によって内容を分析しやすいのも特徴となっています。

Talend Data Preparation

「Talend Data Preparation」は、直感的なUIやリアルタイムでのデータプロファイリングなどが特徴のツールです。

スムーズなデータクレンジングによる処理のほか、データセットの共有や膨大な情報から発見したエラーの特定および再利用が行えます。

あらゆるデータソースのデータプレパレーション（元のデータをクレンジングして変換すること）が可能なので、スムーズにデータ管理を進められるでしょう。

データクレンジングで保有しているデータの有効利用を目指す

データクレンジングは、自社で保有しているデータの整理や正しい管理を行うために欠かせないプロセスです。

保有しているデータの価値を高めることにつながるので、データクレンジングの定期的な活用をおすすめします。

データクレンジングを実施する際には、専用ツールの利用も検討されます。

自社に専用のツールを導入して、これからもデータクレンジングをしやすい環境を構築してみるのも良いでしょう。