【効果抜群】データクレンジングの重要性!手順とツールを徹底解説|必読

データクレンジングとは

概要

データクレンジングとは、データセットの不正確さ、矛盾、その他の問題を特定・修正し、分析や意思決定のための品質と使いやすさを向上させるプロセスを指します。このプロセスには、重複の除去、エラーの修正、欠損値の補充、一貫したフォーマットへのデータ変換、外れ値の処理などのタスクが含まれることがあります。データクレンジングの目的は、データの正確性と信頼性を確保し、データから得られる洞察や意思決定を確実かつ効果的なものにすることです。

なぜデータクレンジングが必要なのか

データセットに重複や欠損値があると、データ分析結果に歪みが生じ、誤った結論に至る可能性があります。同様に、データの形式が統一されていない場合、比較や分析が困難になることがあります。データをクレンジングすることで、これらの問題を特定し修正でき、より正確で信頼性の高いデータを得ることができます。

データクレンジングのメリット

意思決定をスムーズにできる

クリーンなデータにより、データ分析から得た洞察に基づき、十分な情報に基づいた正確な意思決定を行うことができます。信頼性の低いデータでは、意思決定が損なわれ、誤った結論に至る可能性があります。

業務効率の向上

クリーンなデータは処理と分析が容易なため、データ分析に必要な時間とリソースを削減できます。この効率の向上は、生産性とパフォーマンスの改善につながります。

コスト削減を見込める

データクレンジングを行うことで、手作業によるデータ処理や修正が不要になり、コストを削減できます。データクレンジングのプロセスを自動化することで、時間とリソースを節約し、より戦略的な活動に振り向けることができます。

データクレンジングの進め方

重要なデータフィールドの特定

データクレンジングの最初のステップは、分析に重要なデータフィールドを特定することです。これには、データの構造と異なるフィールド間の関係を理解することが必要です。

データ収集の実施

次のステップは、さまざまなソースからデータを収集することです。これには、データベース、スプレッドシート、その他のソースからデータを抽出することが含まれます。

データの取り込み・整形

データ収集後、データをデータ管理システムにインポートし、一貫性のある形式に整形する必要があり、データをCSVファイルなどの標準形式に変換し、すべてのフィールドが適切にフォーマットされていることを確認することが重要です。

クレンジングの実行

データクレンジングプロセスでは、データの不正確さ、矛盾、その他の問題を特定し、重複の除去、欠落した値の補充、エラーの修正などを実施します。

データの整理

データのクレンジングが完了したら、分析のためにデータを整理する必要があります。この作業では、データを分析しやすくするために、データを分類し、グループ化します。

データクレンジングを行う方法

自社リソースの活用

社内のリソースを活用するデータクレンジングを行う方法の1つは、データアナリストや開発者のチームなど、社内のリソースを活用する方法です。これは、スプレッドシートやデータベースを使用して、データの問題を手作業で確認し、修正するものです。

データクレンジングツールの活用

データクレンジングを行うもう一つの方法は、専用のデータクレンジングツールを使用することです。これらのツールは、データクレンジングに関わる多くの手作業プロセスを自動化し、プロセスを大幅にスピードアップすることができます。これらのツールの中には、重複を特定したり、欠損値を埋めたり、データの誤りを修正したりするものがあります。

データクレンジングツールの選び方

保有している企業情報の数

データクレンジングツールを選択する際、管理されている企業情報の量は重要な要素です。大量のデータを扱う企業では、大規模なデータセットを扱えるツールが必要ですが、小規模な企業では、小規模なデータセット向けに設計されたツールを使用することができます。

コスト

データクレンジングツールは、高価なツールもあれば、安価なツールもあります。企業は、予算内に収まり、必要な機能と性能を提供するツールを選択する必要があります。

おすすめのデータクレンジングツール

FORCAS

FORCASはクラウドベースのデータクレンジングツールで、データのクレンジング、標準化、リッチ化のプロセスを自動化します。さまざまなデータソースと統合され、大量のデータを扱うことができます。FORCASは、その使いやすさと、データのクレンジングと標準化を迅速に行う能力で知られています。

uSonar

uSonarは、人工知能と機械学習アルゴリズムを用いて、データのエラーを自動的に検出し、修正するデータクレンジングツールです。uSonarは、大量のデータを迅速かつ正確にクレンジングする必要がある企業でよく使用されています。

AWSGlueDataBrew

AWSGlueDataBrewは、ビジュアルデータクレンジングツールで、データをクレンジングして分析用に準備することを容易にします。データ変換を視覚的に作成・実行できるため、技術的な知識が乏しいユーザーでも簡単にデータクレンジングタスクを実行することができます。AWSGlueDataBrewは、その速度と効率性で知られており、大量のデータを迅速にクレンジングし処理する必要がある企業の間で人気があります。

まとめ

データクレンジングはデータ分析プロセスにおいて非常に重要なステップです。データの正確性、信頼性、有用性を確保し、より良い意思決定と洞察につなげることができます。適切なデータクレンジングを行わないと、データ分析の結果は信頼性が低く、効果的でないものとなり、潜在的に悪い結果につながる可能性があります。

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