【わかりやすく解説】データクレンジングとデータクリーニングの違いとは？

なぜデータクレンジングが必要なのか？

データ活用において、なぜデータクレンジングが必要とされているのでしょうか。データクレンジングを行うメリットや重要性をしっかり把握しておきましょう。

データ活用の分析精度が向上する

整理されていないデータを使えば、どうしても分析の精度は落ちます。特に顧客データベースにおいて、古いデータが更新されていなかったり、欠損や重複があったりするのは問題です。ノイズの多いデータを分析しても正確な結果は導き出せないため、実態を正しく把握することができません。そこでデータクレンジングによってデータの不備を解消すれば、データの品質が向上し、分析精度も向上します。正確性の高い分析結果をもとにマーケティング施策が実施できるため、想定していたような成果を得られる可能性も高まるでしょう。

業務をより効率化できる

登録しているデータに重複や表記ゆれがあると、データベースの検索性が低下します。また、不備のあるデータをそのまま分析に活用すると、後から分析のやり直しが生じる恐れがあります。問題のあるデータをその都度抽出して修正するのは非効率的である上、その間は業務が中断されるため、時間のロスにもつながります。

このような無駄な作業を省いて業務の効率化を図るためには、データクレンジングが不可欠です。データベース内のデータが常に整理・統合されていれば、必要な情報をすぐに取り出すことができ、さらに分析のやり直しも回避できるため、生産性の向上が期待できます。さらに、データの修正を担当していた従業員は作業時間が短縮されて本来の業務に集中できるようになるため、人件費の削減にもつながるでしょう。

データ管理のコストを削減できる

データベースを運用するには一定のコストがかかっています。不備のあるデータが蓄積されていると、その分だけ無駄にサーバーの容量を消費することになり、余分なコストが生じます。データクレンジングによってデータを整え、名寄せによってデータを統合して不必要なデータを削除すれば、サーバーにかかる負荷が減り、運用コストの節約が可能です。

データ品質の劣化を防げる

データ品質が劣化する理由はさまざまですが、原因のひとつとして社内でデータ入力のルールが統一されていないことが挙げられます。さまざまな媒体から取り込んだ情報を各部署が独自の方法で入力すれば、データベースの中にフォーマットがバラバラのデータが散在することになります。 自社サーバーの運用に定期的なメンテナンスが必要になるのと同様、データもその品質を維持するためにはメンテナンスが欠かせません。あらかじめデータクレンジングを実施する頻度を設定しておけば、データ品質の劣化が防げ、いつでも信頼性の高いデータの利用が可能になります。