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  • データマーケティングコラム

データクレンジングと名寄せ処理、分析に必須な2つの準備の違いと効果を解説

2023 / 08 / 18

#データ分析・活用

データクレンジングと名寄せ処理、分析に必須な2つの準備の違いと効果を解説

近年、自社の様々なデータを活用できることは、企業の競争優位を保つ上で不可欠な要件となっています。しかしその一方で、顧客データを適切に統合し、活用するための課題も山積しています。そこで本記事では、データ整形の必要性、顧客データの統合が企業にとってなぜ重要であるかを「データクレンジング」と「名寄せ」の観点から解説します。データの価値が日増しに高まる一方で、そのデータがきれいに整っているとは限らない現状。これらを解決するためにどのような手段が求められるのか、ぜひ参考にしてください。


データクレンジングとは

「データクレンジング」とは、データベース内に存在するエラー、欠損値、不一致、重複といった、いわゆる「ダーティデータ」を特定し、これらを修正、削除、または補完することを意味します。これらはすべて、分析時にデータを誤認識する要素となるため、データの品質を向上させるために必須な前処理です。なお「データクリーニング」と呼ばれることもあります。

「データクレンジング」の具体的な内容として、以下のようなものがあります。

欠損値の処理

データの収集ミスなどによって、本来入力されるべきデータが存在しないことを欠損値と言います。これらに対しては、再収集の試みはもちろん、平均値や中央値などの別の値での補完、欠損値を含む行や列を完全に削除といった対応が必要です。

重複データの削除

同じ企業や顧客の登録情報、同一人物からの複数の回答データなどが同じデータセットに存在する場合、必要に応じて重複を削除する必要があります。

誤ったデータの修正

半角全角の不統一といった内容から文字列・数値といったデータ型の違いまで、誤字や脱字、間違ったデータ形式などは分析に支障をきたすため、修正・統一が必要です。

入力形式の統一

例えば、同じ会社名が「株式会社ABC」と「(株)ABC」のように異なる表記で入力されている場合や、日付が和暦、西暦と異なる形式で入力されている場合など、データを一貫した形式に統一する必要があります。


なお、BIツールの活用におけるデータクレンジングの重要性について、こちらのコラムで詳しく解説していますのでぜひご覧ください。

「データクレンジング」を通じてデータの誤りや欠損が修正され、データの品質が向上すると、企業はデータをより効果的に活用可能になります。すなわち、「データクレンジング」はデータドリブンビジネスにとって欠かせない準備なのです。


データクレンジング(データクリーニング)

名寄せ処理とは

「名寄せ処理」は、データベース内の重複データを統一する作業であり、固有の顧客情報、例えば顧客ID、名前、住所、電話番号などを用いて、同一人物や同一企業のデータを特定し、それらを1つにまとめることです。大きな意味では「データクレンジング」の一環と言えますが、個々のデータを整形したり完全一致を削除するだけでなく、不完全一致だが「AとBは同じ」ということを様々な手段で見出すという点で異なっています。

この処理は、複数のデータベースに同じ顧客の情報が複数存在する場合や、顧客の住所や電話番号などが変更によりデータが古くなった場合、在庫管理と商品販売で製品名やマスタコードが異なる場合など、データの重複や不一致を解消し、データの管理効率を大幅に向上させるのに非常に効果的です。

もし重複や不正確なデータが未解消のままだと、セールス・マーケティング活動や自社状況の把握に大きなリスクが生じます。例えば前者では、同じ企業に何度もメールやテレアポを行ってしまう、複数の営業担当者が別々に連絡をとってしまう、最新の情報を元にしたカスタマーサポートの提供ができないといった事例が発生し、最悪の場合、顧客の信頼を失う可能性もあります。

そのため、「名寄せ処理」は1to1のマーケティングを実現するために必須の前処理となります。「名寄せ処理」を的確に行うことによってはじめて、データドリブンなビジネスの実現だけでなく、顧客に最適化されたマーケティング活動が可能となるのです。


名寄せ処理

どちらが重要?

これまでの解説の通り、データクレンジングは「データの不備を整えること」、名寄せ処理は「データを意味ある形に統合すること」であり、どちらも重要な作業です。

「名寄せ処理」を行うだけでは、誤ったデータが統合されてしまう可能性があります。そのため、まずは「データクレンジング」によりデータの品質を向上させることが必要です。品質が高められたデータに対して「名寄せ処理」を行うことで、顧客データの重複が効率的に削減されます。

顧客情報を最大限に活用するためには、「データクレンジング」と「名寄せ処理」を一連の前処理プロセスと捉え、連携させて実施することが求められます。この両方のプロセスを適切に行うことで、データの信頼性と利用価値が向上します。

クロス・マーケティングにご連絡ください

クロス・マーケティングでは双方の対応が可能ですが、特に「名寄せ処理」を通じた1to1マーケティングの支援に長けています。私たちはデータ整形による準備から始まり、分析、視覚化、そして体制構築や文化浸透まで、データ活用における広い範囲での支援が可能です。これにより、データを最大限に活用した事業の成長を実現します。データクレンジングや名寄せにお困りの際は、ぜひ一度クロス・マーケティングへご相談ください。


■参考サイト:
https://www.zenrin-datacom.net/solution/blog/name-identification
https://www.innovation.co.jp/urumo/name-identification/
https://www.domo.com/jp/glossary/what-is-data-cleaning
https://www.ever-rise.co.jp/dx-blog/data-cleansing-name-identification/
https://usonar.co.jp/blog/5938.html

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