データクレンジング – 概要の紹介

私たちが利用できるデータの量は増え続けており、同時にエラーの可能性も高まっています。このため、データクレンジングによってデータ管理プロセスを最適化することが必要となります。データクレンジングは、矛盾を減らし、エラーを排除し、正確かつ情報に基づいた意思決定を可能にすることによって、データの整合性と関連性を向上させます。ここでは、データクレンジングの基本、ビジネスにとって重要な理由、データクレンジングプロセスの実装方法について紹介します。

データクレンジングとは?

データクレンジングは、破損したデータ、不正確なデータ、無関係のデータを特定して解決するプロセスです。データ処理におけるこの重要な段階は、データスクラビングまたはデータクリーニングとも呼ばれ、企業データの一貫性、信頼性、価値を向上させます。

一般的に、不正確なデータは、欠損値、誤った配置のエントリー、入力ミスを含みます。データクレンジングでは、特定の値を入力または修正しなければならない場合も、値をすべて削除しなければならない場合もあります。

これらのエラーや矛盾を含むデータは「ダーティデータ」と呼ばれ、現実の問題をもたらします。基本的な品質基準を満たすデータは3%にとどまり、米国企業では毎年3兆ドルを超えるコストがダーティデータによって発生していると推定されています。

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クリーンデータの力

優れた意思決定のためには、そのために使用されるデータが優れていなければなりません。また、複数のソースからの膨大なデータストリーミングに対応する状況においては、情報の正確性、プロセスの効率化、企業競争力の強化を実現するために、データクレンジングツールの重要性がかつてないほど高まっています。データスクラビングには次のようなメリットがあります。

意思決定の向上データクオリティは、健全な意思決定と効果的な戦略の策定に直接影響するため、非常に重要です。ダーティデータがもたらすエラー修正の時間と労力の無駄は、あらゆる企業が回避しなければならないものです。

ドミノ・ピザのAnyWareなど、新しい世代のオンライン注文システムやモバイル注文システムを開発するために、顧客側で生成されるデータに依存するビジネスを考えてみましょう。データクレンジングプログラムがないと、アプリの変更や改訂が正確な情報に基づいて行われないため、新しいバージョンのアプリがターゲットを達成できず、顧客のニーズや期待に対応できない可能性があります。

効率の向上 — クリーンなデータを活用することは、単に社外のニーズに有益なだけでなく、社内の効率と生産性の向上にも役立ちます。情報のクレンジングが適切に行われると、内部のニーズとプロセスに関する貴重な知見が明らかになります。たとえば、従業員の生産性や職務満足度を追跡して離職を予測/削減するために、データを使用できます。業績審査、従業員のフィードバックなど、関連する人事ドキュメントからのデータをクレンジングすることで、離職リスクの高い従業員を迅速に特定できます。

競争優位性 — 顧客ニーズを満たす能力が高い企業ほど、競合他社よりも速く競争力を高めることができます。データクレンジングツールは、信頼性の高い包括的な知見を提供し、変化する顧客ニーズを特定し、新たなトレンドを確実にとらえるうえで役立ちます。データクレンジングによって、応答速度を向上させ、品質の優位性を実現し、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。

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データクレンジングの各段階

データクレンジングツールによって、企業全体のデータクレンジングプログラムの大部分を自動化できます。しかし、ツールはデータクレンジングの継続的/長期的解決策の一部に過ぎません。クリーンで使いやすいデータを確保するために必要な手順の概要は、次のとおりです。

ステップ1 — 重要データフィールドの特定
企業はこれまで以上に多くのデータにアクセスできますが、すべてのデータが同等に有用であるとは限りません。データクレンジングの最初のステップは、特定のプロジェクトまたはプロセスにとって重要なデータタイプまたはデータフィールドを判断することです。

ステップ2 — データの収集
関連するデータフィールドの識別後、そこに含まれるデータの収集、ソート、整理が行われます。

ステップ3 — 重複値の排除
データの収集後、不正確さを解決するプロセスが開始されます。重複した値が特定され、削除されます。

ステップ4 — 空値の解決
データクレンジングツールは、各フィールドで欠損値を検索し、それらの値を入力して完全なデータセットを作成し、情報のギャップを回避します。

ステップ5 — クレンジングプロセスの標準化
効果的なデータクレンジングプロセスを実現するには、プロセスを簡単に複製して一貫性を維持できるように標準化する必要があります。そのためには、どのデータが最も頻繁に使用され、いつ必要になり、誰がプロセスを維持する責任を負うのかを決定することが重要です。最後に、データスクラビングの頻度(毎日、毎週、毎月など)を決定します。

ステップ6 — 見直し、適応、反復
毎週または毎月、データクレンジングプロセスを見直す時間を設け、効果を上げている事柄、改善の余地がある部分、明白な不具合やバグが発生している箇所などを特定します。プロセスをバランスよく把握するために、データクレンジングの影響を受けるさまざまなチームのメンバーを含めて検討しましょう。

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データクオリティは現在、ビジネスのあらゆる面の専門家を巻き込む全社的な戦略的優先事項となりつつあります。堅牢なデータクレンジングプログラムは、その大きな取り組みの一環となります。この取り組みを成功させるには、スポーツチームのように活動することが、データクオリティの課題克服に必要な主要要素を明らかにするうえで有効です。チームスポーツの場合と同様に、単独のトレーニングや練習だけで成果が出ることはほとんどありません。チームの成功を目指して協力体制で臨む必要があります。

クリーンデータによる明確な方向性

意思決定が成功するかどうかは、使用されるデータの品質にかかっています。エラーはコストを増やし、修正に時間がかかり、ブランドを損ねる可能性があります。データクレンジングは、ビジネスが依拠するデータの信頼性を確保するための1つの方法です。また、データを信頼できれば、的確で精度が高く、信頼のおける意思決定を行うことができます。

クリーンデータの使用開始

手動のデータクレンジングは時間がかかり、エラーが起こりやすいため、多くの企業はプロセスの自動化と標準化を推進しています。データクレンジングツールは、データクレンジング戦略の効率性と一貫性を向上させ、適切な情報に基づいた意思決定を可能にするためのシンプルな方法となります。

Talend Data Qualityは、データクオリティの評価と改善に役立ちます。エラーや矛盾を特定できると同時に、プロセスのすべての段階を管理しやすい単一のプラットフォームに合理化できます。Talend Data Qualityは数百もの異なるデータソースに接続できるので、ソースにかかわらずクリーンなデータを確保できます。Talend Data Qualityは、今すぐ無償体験版を使い始めることができます。また、TalendのオープンソースソリューションであるTalend Open Studio for Data Qualityもダウンロードできます。

| 最終更新日時: January 28th, 2019