データクレンジングとは？
意味・定義
データクレンジングとは、データの品質を向上させるために、誤記や重複、欠損値などの不適切なデータを修正または除去するプロセスを指します。この作業は、データの正確性や一貫性を確保し、信頼性の高い情報を提供するために不可欠です。特に、大量のデータを扱う企業や組織においては、データの整合性を保つことが業務の効率化や意思決定の質を向上させる鍵となります。
目的・背景
データクレンジングは、データ分析やビジネスインテリジェンスの基盤を形成します。誤った情報や重複したデータが存在すると、分析結果が歪められ、誤った意思決定を引き起こす可能性があります。特に顧客情報や売上データなど、ビジネスに直結するデータにおいては、正確性が求められます。このため、データクレンジングは、データの信頼性を高め、業務の効率を向上させるために必要な作業として位置づけられています。
使い方・具体例
- 顧客データベースの中で、同一の顧客が複数回登録されている場合、それらを統合して一つの正確なレコードにまとめる。
- 売上データにおいて、誤った日付や金額が入力されている場合、それらを正しい情報に修正する作業を行う。
- アンケート結果のデータに欠損値がある場合、その部分を適切な方法で補完することで、分析の精度を向上させる。
- データの形式が異なる場合（例：日付の表記が異なる）、統一した形式に変換することで、データの整合性を保つ。
- 定期的にデータクレンジングを実施し、古い情報や不要なデータを削除することで、データベースの効率を維持する。
関連用語
まとめ
- データクレンジングは、誤記や重複を修正することでデータの品質を向上させる作業である。
- このプロセスは、信頼性の高い情報を提供し、業務の効率化に寄与する。
- 定期的なデータクレンジングが、データの整合性を保つために重要である。
現場メモ
データクレンジングを行う際には、作業の手順を明確にし、誰がどのデータを担当するかを決めることが重要です。また、データの修正や削除を行う前に、必ずバックアップを取ることを忘れないようにしましょう。特に、誤ったデータの修正は慎重に行う必要があり、確認作業を怠ると新たな問題を引き起こす可能性があります。