現代のビジネスにおいて、データは最も重要な資産の一つです。しかし、どれだけ多くのデータを持っていても、そのデータが正確でなければ意味がありません。データが不正確であったり、一貫性がなかったりすると、ビジネスの意思決定に悪影響を及ぼす可能性があります。そこで活用されるのが「データクレンジング」です。
本記事では、データクレンジングの基本的な概念から、その仕組み、データクリーニングとの違い、実施のステップ、および効率化するためのツールまで、詳しく解説していきます。データクレンジングを学び、データの質を高め、ビジネスの成功につなげましょう。
データクレンジングとは
データクレンジングとは、データの質を向上させるための方法の一つで、データベースやデータセットからエラーや不正確なデータを検出し、修正または削除することを指します。これは、データの一貫性、正確性、完全性を確保するための重要なステップです。具体的には以下が挙げられます。
- 重複データの除去
- 欠損データの補完
- 不正確なデータの修正など
データクレンジングの目的は、企業がデータをより信頼できる形で利用できるようにすることです。例えば、マーケティングキャンペーンを展開する際に、顧客データベースが正確でなければ、効果的なターゲティングができず、結果的にリソースが無駄となってしまいます。
したがって、データクレンジングは、データ駆動型の意思決定を行うための基盤を整える重要なプロセスといえるでしょう。
データクレンジングとデータクリーニングの違い
データクレンジングとデータクリーニングは、しばしば混同されがちですが、それぞれ異なるプロセスを指します。
データクレンジング
データクレンジングは、データの不整合を解決し、データの質を高めるための広範なプロセスです。これには、データの検証、修正、削除が含まれ、重複データや欠損データの処理、不正確なデータの修正などが行われます。データクレンジングは、データベース全体の一貫性と正確性を確保するための包括的な手法です。
データクリーニング
一方、データクリーニングは、データセットの整理と整頓に焦点を当てたプロセスです。具体的には、データのフォーマットの統一や、不必要なデータの削除が含まれます。データクリーニングは、データの読みやすさや管理のしやすさを向上させるためのものであり、主にデータの整理に重点を置いています。
| 項目 | データクレンジング | データクリーニング |
| 目的 | データの不整合を解決し、質を高める | データセットの整理と整頓 |
| プロセスの範囲 | 広範なプロセス | 限定的なプロセス |
| 具体的な作業内容 | データの検証、修正、削除、重複データや欠損データの処理、不正確なデータの修正 | データのフォーマットの統一、不必要なデータの削除 |
| 焦点 | データベース全体の一貫性と正確性の確保 | データの読みやすさや管理のしやすさの向上 |
データクレンジングはなぜ必要なのか
データクレンジングが必要とされる理由は、多岐にわたります。ここでは、主な理由を5つご紹介します。
データの正確性向上
データクレンジングは、データの正確性を向上させるための不可欠なプロセスです。不正確なデータが含まれていると、意思決定が誤った方向に進む可能性があります。例えば、マーケティングキャンペーンのターゲットリストに誤った情報が含まれていれば、効果的なキャンペーンを展開することができません。
データの一貫性確保
データクレンジングにより、データの一貫性を確保できます。異なるフォーマットや表記の揺れがあるデータを統一することで、データ分析の精度が向上し、結果としてより信頼性の高いインサイトを得ることができます。
意思決定の質向上
正確で一貫性のあるデータは、意思決定の質を向上させます。データに基づいた戦略的な意思決定が可能となり、ビジネスの成長や競争力の強化に繋がります。例えば、顧客の購買履歴を正確に把握することで、クロスセルやアップセルの機会を見逃さずに済みます。
コスト削減
データクレンジングにより、誤ったデータに基づく無駄な業務やリソースの浪費を防ぐことができます。正確なデータを使用することで、効率的な業務運営が可能となり、コスト削減にも繋がります。
コンプライアンスの遵守
特定の業界では、データの正確性や一貫性が法的要件として求められる場合があります。データクレンジングを通じて、これらの要件を満たすことができ、法的リスクを軽減することができます。
データクレンジングのメリット
データクレンジングには次のようなメリットがあります。
分析精度の改善
データクレンジングを行う目的として多いのは、顧客管理システムにおける各種データの形式を統一または整理し、顧客管理作業の効率を高めることです。
企業が扱う顧客データには、重複データ、住所の不備、データ形式の不統一などが存在します。データクレンジングを行い、正しく整えることで、精度の高い顧客分析が実現可能となります。
正確な顧客分析によって、本来アプローチしたい顧客に対してアプローチができるようになり、継続的な利益につなげられるようになるでしょう。また、自社のターゲットの適合する顧客の絞り込みを行う際にも、無駄な費用や時間的コストの削減につながります。
社内・社外業務効率の向上
データクレンジングを行っていないデータを使って社内の業務状況を分析したとしても、正確な現状分析ができません。
クレンジングしたデータを活用することによって、正確な分析ができ、会社組織内のニーズが見えてきます。問題の原因も見えてくるので、それに対応して業務効率化できるポイントが見えてきます。
また、データ処理やデータ修正などの作業時間を短縮できるため、マーケティングの施策や立案などの売上を上げることのできるメイン業務に注力できます。その結果、営業部門やマーケティング部門の業務効率向上にもつながります。
競争優位性
失われた30年と言われ、日本ではどの企業も例外なく新規顧客獲得が課題となっています。同時に既存顧客のニーズを満たすことも重要です。既存顧客のニーズを満たすことが継続的な利益創出にもなります。また、競合他社に対する優位性を高めることにもなります。
データクレンジングによって、速いスピードで変化し続ける顧客ニーズを特定し、品質の優位性を実現できます。
開発費と保守費の削減
データクレンジングは、開発費や保守費などの削減にも貢献します。誤ったデータ、重複したデータ、不統一なフォーマットのデータを蓄積することは、無駄な運用・保守コストを発生させてしまいます。
運用・保守にかかるコストは一時的にかかるものではなく、毎月レベルで定期的に発生するため、年単位でみると大きな金額となってしまいます。
顧客からの信頼を守る
不備のあるデータがデータベース内に存在すると、顧客データの間違いによるメール誤送信などのセキュリティ事故を起こす可能性があります。セキュリティ事故は顧客の信頼を失うことにもなり、良好な関係性の構築に支障をきたしてしまいます。
データクレンジングに取り組むことで日ごろの入力ミスや誤表記によって生じたデータ不備の修正ができ、顧客からの信頼を保つことができます。
データクレンジングの進め方
データクレンジングは、複数のステップを踏んで進める必要があります。それぞれのステップを理解し、適切に実行することで、効果的なデータクレンジングを実現できます。ここでは、データクレンジングの具体的な進め方を6つのステップに分けて解説します。
ステップ1.データの収集と理解
まず最初に行うべきステップは、データの収集と理解です。データがどこから来ているのか、どのような形式で保存されているのかを把握することが重要です。また、データの構造や内容を理解することで、後のクレンジング作業を効率的に進めることができます。
ステップ2.データの検証
次に、収集したデータを検証します。データの一貫性、正確性、完全性をチェックし、問題がある箇所を特定します。このステップでは、異常値や欠損値、不一致などの問題点を洗い出すことが目的です。
ステップ3.データのクリーニング
データの検証で特定された問題を修正するステップです。具体的には、欠損データの補完、重複データの削除、不正確なデータの修正などを行います。ここでは、データの正確性と一貫性を高めるために、必要な修正を加えます。
ステップ4.データの標準化
データのフォーマットや表記を統一するステップです。異なるフォーマットで保存されているデータを標準化し、一貫性を持たせることで、後続のデータ分析や処理がスムーズに行えるようにします。
ステップ5.データの検証とテスト
修正や標準化を行った後、再度データを検証します。クレンジング後のデータが正確で一貫性があるかを確認し、テストを行うことで、問題が解決されているかをチェックします。
ステップ6.継続的なモニタリング
データクレンジングは一度行えば終わりではなく、継続的にモニタリングし、必要に応じて修正を行うことが重要です。データは常に変化するため、定期的なクレンジングとモニタリングを行うことで、データの質を保ち続けることができます。
データクレンジングを効率化するWebスクレイピングツールとは
データクレンジングのプロセスは非常に重要ですが、手作業で行うと時間と労力がかかります。そこで、効率化のために利用されるのがWebスクレイピングツールです。
Webスクレイピングツールを使用することで、大量のデータを自動的に収集し、必要なクレンジング作業を迅速に行えるようになります。
＜Webスクレイピングツールの基本機能＞
- データ収集の自動化：インターネット上のあらゆるウェブサイトからデータを自動的に収集します。大量のデータを短時間で集めることができ、人手による収集の手間を省けます。
- データのフィルタリング：収集したデータをフィルタリングし、必要な情報だけを抽出できます。データクレンジングの初期段階であるデータの整理を効率的に行えます。
- データのフォーマット変換：Webから取得したデータを統一されたフォーマットに変換することができます。これにより、クレンジング作業がスムーズに進行します。
Octoparseを使ったデータクレンジング
ここでは、Webスクレイピングツールの1つであるOctoparseを使って、重複データを削除する方法とデータの再フォーマット方法をご紹介します。
Octoparseは大量データを抽出することに加え、ソフト内で直接データのクリーニングを行うこともできるツールです。
重複データの削除
１.リストを出す。
今回は例として、NHKクロニクルからキーワード検索した番組リストを使います。
キーワード検索を行います。
番組リストが表示されます。
2. Octoparseを開き、検索結果のページのURLを入力欄にコピー＆ペーストします。「スタート」ボタンをクリックします。
3.操作提案のボックスを操作し、データの自動抽出＞ワークフローの生成を行います。
4. 赤枠のフィルターアイコン（ジョウロ）をクリックします。
5. データの重複排除のチェックボックスから、どの項目を重複データとして検出するかを選択し、「保存」をクリックします。
6. 確認画面が表示されるので「保存」をクリックします。
データの再フォーマット
Webデータの抽出をする時、抽出した一部のデータは欲しい形と違って困る場合があります。その場合、データを再フォーマットすることで、データを望む形に変換することができます。
再フォーマットの手順は以下です。
1.再フォーマットしたいデータフィールドの右上のボタンをクリックします。
2.「データを再フォーマット」を選択します。
3.「ステップを追加」をクリックして、データ再フォーマットオプションを選択します。
まとめ
本記事では、データクレンジングとは何か、データクレンジングにはどのようなメリットがあるのかを紹介し、具体的なOctoparseを使ったデータの重複削除方法についてご紹介しました。
Webスクレイピングは、ビジネスに必要なデータ収集の自動化に役立つ手法ですが、あくまでもデータ収集は手段であり、それだけで成果が得られるわけではありません。重複したデータを削除するなどして、収集したデータを整える必要があります。
本記事を参考に、Webスクレイピングツールで収集したデータをどのように活用していくのかを明確にしましょう。Octoparseでは、Webスクレイピングに役立つ情報や企業事例も多数公開していますので、ぜひ参考にしてください。
