データクレンジングのすすめ
皆さん、こんにちは。高速検索の会社、フォルシア株式会社でデータクレンジングツール「Masstery」の開発を担当している伊藤です。
今日は、データをクレンジングし、きれいなデータを持つことのメリットについてご紹介します。この記事は以下のような方におすすめです。
データをきれいにすると何が嬉しいのか、ピンとこないという方
データクレンジングツールの導入を検討されている方
商品データ、マーケティングデータ、POSデータの整備や管理を担当されている方
データクレンジングやデータ整備の果たす役割については、以下の記事でもご紹介していますので、よろしければご覧ください。
データクレンジングのメリット
データに起因するミスや手戻りを防ぐことができる
データクレンジングでは、データの
表記の統一
フォーマットの統一
名寄せ(同一レコードの特定、紐付け)
欠損している情報の補完
重複レコードの排除
などを行うことにより、データの正しさを担保します。
翻していえば、データクレンジングを行わないと正しさを担保できないデータが世の中には多く存在します。データに誤りがあると、そのデータを用いた業務にも悪影響を及ぼします。
商品データの誤りであれば、景表法違反やお客様の誤購入・返品・クレームを招く恐れがありますし、マーケティングデータの誤りであれば、誤った状況分析や意思決定を招く恐れがあります。このようにデータの誤りは、業務のミスや手戻りとして表出します。
データの問題が具体的にどのような業務上の問題を引き起こすかについては、商品データを例に以下の記事でも解説していますので、よろしければこちらもご覧ください。
業務をシステムや機械学習(AI)に任せられるようになる
一般的に、業務システムや分析システムでデータを扱う際には、人間が扱う場合よりも、データの厳密さが求められます。データのフォーマットをシステムが求めるフォーマットに揃えたうえで、データを取り込む必要があります。
データが矛盾を含んだり、所定のフォーマットにしたがっていない場合は、たいていの場合、システムでは受け付けてもらえません。あるいは、とくに機械学習で「Garbage In, Garbage Out(ゴミを入れたら、ゴミが出てくる)」と言われるように、矛盾を含むデータからは矛盾した結果が導かれてくることになります。
つまりは、システムや機械学習による業務の自動化を行うためには、データクレンジングが不可欠ということです。
もしかすると「そこはシステム側で賢く処理してくれたらよいのに!」と思われた方もいらっしゃるかもしれません。しかしそこで必要になるのが、まさにデータクレンジングなのです。
業務や分析にかかわる複数のシステムの各所でデータクレンジングをすると、各システムでデータクレンジング分の開発コストがかかってしまいますし、システム間でクレンジング内容の整合性をとる必要も出てきます。
データクレンジングは「最上流でまとめて」行うのが効率的です。
機械学習を活用するうえでのデータクレンジングの重要性については、以下の記事で詳しく解説しています。
ビジネスの競争力につながる
データクレンジングを行って、データの正確性・網羅性・リッチさを高めることは、ひいてはビジネスの競争力にもつながります。
商品データであれば、他社よりも詳細でわかりやすく整理された商品情報を持つことで、より購買ユーザにとって魅力的で買いやすい商品情報を提供できます。これにより、購買ユーザからの信頼と、「ここで買う理由」を獲得することができます。
業務をシステムや機械学習(AI)によって自動化できるというメリットも、業務のスピードアップにつながり、競争力の源泉となりえるものです。
さいごに
いかがでしたでしょうか。データをクレンジングすることは、そのデータに基づくビジネスの競争力の獲得につながります。本記事を通じて、少しでもそのイメージを持っていただけたなら幸いです。
データクレンジングを行うメリットについては、本noteで過去にも様々な切り口からご紹介しています。データクレンジングに興味をお持ちいただけた方は、ぜひ過去の記事も読んでみていただけますと幸いです。
Massteryではデータクレンジング・データ整備に関する無料相談も受け付けておりますので、データクレンジングを検討されている方は、お気軽にご相談ください。
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