データクレンジングの方法・手法について分かりやすく解説！

データクレンジングとは

データクレンジングとは、データベースに保存されているデータの誤記や表記ゆれ、重複などを削除し、品質を高めることです。

たとえば、「株式会社」を「（株）」と表記することがあります。これらは表現こそ違いますが、意味するところは同じです。ところが、コンピュータでデータを処理する場合、両者は別物として扱われてしまいます。そこで、両者の表記をどちらかに統一することで、データを扱いやすくするのがデータクレンジングです。

上記の例のほかにも、全角・半角の違いや人名の異体字、スペースの有無、電話番号におけるハイフンの有無などが整理の対象となり得ます。具体的に何をどう整理するかは、データの利用目的や企業の方針によって異なります。

データクレンジングの方法・手法

データクレンジングの具体的な手法はサービスによって異なりますが、大まかな流れは決まっています。３ステップに分けて見ていきましょう。

１．データの取り込み

まず、データをデータベースに取り込みましょう。WordやExcel、XML、ログファイルなどさまざまな形式のファイルをデータベースに取り込みます。

別々の場所に保管されていると、データ同士の関係性が見えてきません。しかし、１つのデータベースにまとめれば、これまで気づかなかったデータ同士の新たな関係を把握できます。

２．クレンジングの実行

次はクレンジングを行います。ただし、前述したようにクレンジングにおける具体的なデータの加工方法は、データやその利用目的によりさまざまです。

したがって、まずはクレンジングを定義しなければなりません。電話番号を整理したいのならハイフンの有無を統一、表記ゆれを直したいのなら表記の統一といった形で処理内容を定めましょう。処理を定義したら、それを実行してデータを整えます。

３．名寄せ

クレンジングを終えても、まだデータは完全な状態にはありません。次は名寄せが必要になります。

名寄せとは、重複するデータを探し出し、それらを統合する技術です。鍵となる情報を基に重複データを探し出します。

たとえば、同一人物が異体字のせいで２人分のデータとして登録されていた場合を考えましょう。このとき、データクレンジングによって異体字を統一しただけでは不十分です。２人分のデータを統合し、１人分にする必要があります。

しかし、異体字を統一した結果姓名が同一になったからといって、それらが必ずしも同一人物とは言い切れません。そこで、関連情報を基に同一人物か否かを判断します。

ここで言う関連情報とは、当該人物の電話番号やメールアドレス、居住地、勤務先などです。姓名に加え、これらが一致すれば同一人物と判断できます。

データクレンジングにおけるポイント

データクレンジングは１度行って終わりではありません。せっかく整理したデータが再び乱れないように管理する必要があります。

たとえば、ハイフンの有無が混在している電話番号を、クレンジングによってハイフン無しに統一したとしましょう。それにもかかわらず、新たにデータを入力する人がハイフンを付けていたら意味がありません。データ入力時のルールを設定・周知したり、システムで入力形式を制限したりと、対策を施す必要があります。

データクレンジングの方法・手法を知り、正しく運用しよう！

データクレンジングとは、表記ゆれや重複などを削除し、データの品質を高めることです。具体的な手法はサービスによって異なりますが、一般的には以下の流れで行います。

1. １．データの取り込み
2. ２．クレンジングの実行
3. ３．名寄せ

一度データクレンジングをしても再び乱れるおそれがあるため、継続的な管理が求められます。

以上を踏まえ、データを適切に運用しましょう。