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システム統合に必要不可欠なデータクレンジング
今日のテーマは、「データクレンジング」です。
データクレンジングとは、ビジネスの意思決定に活用するデータ（情報）の信頼性を確保するための方法です。
データの種類や形式、利用目的などにより様々ですが、いずれも企業データの一貫性・信頼性・価値の向上などを目的として実施されるものです。
以前、私のブログでも取り上げましたので、こちらもご参考に↓
データクレンジングを行わないまま、あるいはデータクレンジングのプロセスを整備しないまま収集したデータは、そのままでは使い物になりません。
データ統合の難しさはこういうところにあります。
データの品質については、課題がない企業が少なく、多くの企業が直面する問題だと思います。
データを正しく使える状態にするためには、コストが掛かり、それなりの準備に必要になります。
DXを進めるうえでも必要不可欠になるのが、このデータクレンジングです。
データクレンジングのメリットは、いろいろあります。
業務効率が良くなったり、コスト削減に寄与したり、顧客ニーズの把握だったりと、データを上手に活用することで、様々な恩恵を受けることができます。
まずは、データクレンジングが大切だという認識のもと、社内にある様々なデータに目を向けて、データの欠損や重複、ノイズ、表記の揺れ、粒度の違いなどを特定し、分析や業務に適したデータに加工する工程を模索してみることをおすすめします。
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