エラーの可能性があるため、利用可能なデータの量が増えています。 その結果、データ管理手順の効率を向上させるために、データクレンジングに依存しています。 データクレンジングは、不整合を減らし、エラーを排除し、企業が正確で知識に基づいた意思決定を行えるようにすることで、データの品質と関連性を向上させます。 この投稿では、データ クレンジングの基礎、ビジネスにとって重要な理由、データ クレンジング プロセスを開始する方法について説明します。
データクレンジングとは？
データのスクラビングまたはクリーニングとも呼ばれるデータ クレンジングは、データの一貫性と品質を向上させるために、データからエラー、矛盾、重複、欠落しているエントリを見つけて削除する行為です。
企業は収集段階全体でデータの品質を確保するために積極的な対策を講じることができますが、それでもノイズが多かったり汚れていたりする可能性があります。 これは、次のようなさまざまな問題が原因である可能性があります。
- 多くの無関係なデータ ソースによる重複
- データ入力のスペルミスと矛盾
- データまたはフィールドが不完全または欠落している
- 不適切な句読点または準拠していない記号
- 古いデータ
データクレンジングはこれらの問題に取り組み、さまざまなアプローチを使用してデータを浄化し、ビジネス基準を満たすことを保証します。
データクリーニングの使用
データクレンジングは専門分野で頻繁に議論されますが、組織と人々の両方にとって重要です.
個人のデータ浄化
個人は、比較的短期間に大量の個人情報を自分のコンピューターに蓄積できます。 クレジット カードまたは銀行情報、税金情報、生年月日と本名、住宅ローン情報、およびその他の情報はすべて、コンピューター上の多数のフォルダーに保存できます。 たとえば、T4 のデジタル コピーをお持ちの場合、ほんの数ページに多くの情報が含まれています。
この情報はすべて圧倒される可能性があるため、個人はデータクレンジングを必要とします。 最新のドキュメントを見つけるのは難しい場合があります。 最新のファイルを見つける前に、何十もの古いファイルをふるいにかけなければならない可能性があります。 整理整頓ができていないと、イライラしたり、ドキュメントを紛失したりする可能性があります。
データ クレンジングにより、最新のファイルと重要な書類のみが保持されることが保証されるため、必要なときに簡単に見つけることができます。 また、セキュリティ上の問題を引き起こす可能性のある機密の個人情報がコンピュータに保存されないようにします。
企業向けデータクリーニングサービス
企業は通常、ビジネス情報、従業員情報、時には消費者やクライアントの情報など、多くの個人情報を保存します。 企業は、個人とは異なり、多数の人や組織の個人情報を安全に構造化して保管する必要があります。
誰もが正確な情報を持つことで利益を得ます。 最新の従業員情報を持つことが重要です。 正しいクライアント情報を持っていると、ターゲット ユーザーをよりよく知り、必要に応じて連絡を取ることができます。 最新の正確な情報を入手することで、マーケティング活動を最大限に活用できます。
データクレンジングは、データ品質を向上させ、結果として全体的な生産性を向上させるため、非常に重要です。 データをクリーンアップすると、古い情報や誤った情報がすべて削除され、最良のデータのみが残ります。 これにより、チームは数え切れないほどの古いドキュメントに目を通す必要がなくなり、スタッフは勤務時間を最大限に活用できます。
正確な情報を持つことは、予期しないコストの削減にも役立ちます。 たとえば、会社のレターヘッドに不正確な情報を印刷することがありますが、不正確さが発見されると、すべて破棄する必要があることに気付くだけです。 あなたの仕事における一貫した失敗は、あなたの会社の評判を傷つける可能性があります。
データクレンジングが重要な理由
定期的かつ組織的なデータ クレンジングは、組織に広範な影響を与える可能性があります。
＃1。 コストのかかるミスを回避します。
データ クレンジングは、組織がエラーの処理、間違ったデータの修正、またはトラブルシューティングで忙しいときに発生するコストを削減する最も効果的な方法です。 たとえば、配送が最初から正しい住所に行われるようにすることで、コストのかかる再配送を回避できます。
＃2。 いくつかの方法でデータを利用できるようにします。
データクレンジングは、マルチチャネルの消費者データ管理を成功させる道を開きます。 電話、郵便、電子メールのチャネルを含む顧客データの正確さにより、チャネル全体でコンタクト戦略を成功させることができます。
＃3。 顧客獲得の促進
適切に管理されたデータを持つ組織は、正確で最新の情報に基づいて見込み客リストを作成するのに最適な立場にあります。 その結果、彼らの獲得とオンボーディング活動がより効率的になります。
＃4。 意思決定を容易にする
透明性の高い意思決定プロセスには、クリーンなデータが不可欠です。 正確なデータは、MI やその他の重要な分析を可能にし、組織が適切な意思決定を行うために必要な洞察を提供します。
＃5。 社内チームの生産性を向上
データクレンジングは、データの品質を向上させ、生産性の向上につながるため、重要です。 不正確なデータが削除または修正されると、組織には高品質の情報が残されます。つまり、スタッフは無関係で不正確なデータを探し回る時間を無駄にしません。
データクレンジング: ステップバイステップガイド
データ クレンジング ツールは、企業の全体的なデータ クレンジング プログラムの大部分を自動化できますが、継続的で長期的なデータ クレンジング ソリューションの XNUMX つのコンポーネントにすぎません。 データがクリーンで使用可能であることを確認するために実行する必要がある手順の概要を次に示します。
ステップ1。 重要なデータ フィールドの特定
企業はかつてないほど多くのデータを保有していますが、そのすべてが等しく価値があるわけではありません。 データ クレンジングの最初の段階は、特定のプロジェクトまたはアクティビティに必要なデータまたはデータ フィールドの種類を決定することです。
ステップ2。 データを収集する
適切なデータ フィールドの識別に続いて、それらのフィールドに含まれるデータが収集、ソート、および配置されます。
ステップ＃3。 重複値を削除
データの収集に続いて、不正確さを修正するプロセスが始まります。 重複する値が検出され、削除されます。
ステップ＃4。 空の値を処理する
データ クレンジング ツールは、各フィールドの欠損値を探し、それらの値を埋めて完全なデータ コレクションを構築し、情報のギャップを解消します。
ステップ＃5。 洗浄プロセスの一貫性を高める
効果的にするには、データ クレンジング プロセスを標準化し、一貫性を保つために簡単に繰り返すことができるように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利用されるか、いつ必要になるか、誰がプロセスの管理に責任を持つかを決定する必要があります。 最後に、データをスクラブする必要がある頻度を決定する必要があります。 毎日？ 毎週？ 毎月？
ステップ＃6。 見直し、調整、繰り返し
毎週または毎月、データのクレンジング手順を確認する時間を取っておきます。 何が効果的であることが証明されていますか? どこを改善できますか？ 存在しているように見える目に見える傷や欠陥はありますか? データ クレンジングの影響を受ける複数のチームのメンバーを会議に参加させて、会社のプロセスの全体像を把握します。
データ品質は、あらゆる部門の専門家が関与する全社的な戦略目標になりつつあり、強力なデータ クレンジング プログラムは、その大きな取り組みの XNUMX つの要素です。 スポーツ チームのように作業することは、データ品質の問題を克服するために必要な主な側面を実証する優れた方法です。 チームスポーツのように、自分でトレーニングして練習するだけでは、達成するのに苦労します。 チームとして効果を発揮するには、一緒にトレーニングする必要があります。
どのくらいの頻度でデータクレンジングを実行する必要がありますか?
通常、データ クレンジング手順は一度に完了するため、情報が何年にもわたって蓄積されている場合は、長い時間がかかることがあります。 そのため、定期的にデータクレンジングを行う必要があります。
組織がクレンジングする必要がある頻度は、保持するデータの量など、いくつかの基準によって決まります。 また、頻繁に掃除しないことも重要です。そうしないと、必要のないことをしてリソースを浪費してしまいます。
データクリーニングの方法とヒント
データ クレンジング プロセスが何であり、なぜそれほど重要なのかを理解したところで、データ クレンジング プロセスを開始する方法を尋ねているかもしれません。 データクレンジングに関して言えば、「万能」というものはありません。 データのクレンジング手順は、所有しているデータの種類によって決定されることがよくあります。 ただし、ここでは、開始するための広範な指針をいくつか示します。
#1。 データを調べる
職場のスプレッドシートなど、単一のデータベースからデータをクリーニングすることは、データ クレンジングの典型です。 データがデータベースまたはスプレッドシートに既に整理されている場合は、データの量、把握のしやすさ、および更新が必要な場合とそうでない場合をすばやく分析できます。 データがコンピューター上でさまざまなファイルに散らばっている場合は、全体として評価を開始できるように、データをまとめることをお勧めします。
Towards Data Science の Brendan Bailey は、次のようないくつかの基本的なデータ評価の質問を提供します。
- 私のデータは理にかなっているように見えますか?
- 重複はありますか?もしそうなら、それらは受け入れられますか?
- 数値データは意味がありますか？
- あってはならないスペルミスや数字はありますか?
この予備評価は、必要な作業量を判断するのに役立つ場合があります。 すべてのデータが 2005 年のものであることがわかった場合は、多くの作業が必要になる可能性があります。 ただし、古い数字とスペルミスが XNUMX つか XNUMX つしか見つからない場合は、短い更新で十分な場合があります。
＃2。 別のスプレッドシートのデータを消去する
変更を加える前に、スプレッドシートのコピーを作成し、オリジナルではなくコピーに変更を加えてください。 これは、ユーザーが間違いを犯した場合にユーザーとユーザーの情報を保護するためです。 商用またはビジネス情報を扱う場合、XNUMX つのエラーが壊滅的な結果をもたらす可能性があります。
すべてのエラーを取り除き、すべてのデータと情報をクリーンアップしたら、修正したセクションを元のスプレッドシートに戻すことができます。 もう少し時間と労力がかかるかもしれませんが、心の安らぎとあなたの努力が無駄ではなかったことを確認するためには、それだけの価値があります.
＃3。 機能を活用する
不正確なデータや古くなったデータをすべて手動でクリアすることは不可能です。 スプレッドシートで関数を使用して、アプリケーションに任せましょう! Microsoft Excel を使用している場合、いくつかのクレンジングを実行する多数の "関数" から選択できます。
上のビデオで示されているように、「重複の削除」は Excel の機能です。 この関数は、テキストベースの列にのみ適用されます。 誤って同じ従業員または連絡先情報を XNUMX 回入力した場合、「重複の削除」ツールが列をスキャンしてすべての重複を削除することがあります。
＃4。 データクリーニングソフトウェアを利用してください。
データを適切にクレンジングする方法がわからないが、適切なクリーンアップがどうしても必要な場合は、データ クレンジング ソフトウェアを利用できます。 このソフトウェアは無料ではありませんが、自分でクレンジング プロセスを行う時間や知識がない人にとっては価値があるかもしれません。
データ管理はどのように役立ちますか?
企業や個人でさえ、データを長期間放置しすぎるため、データのクリーンアップに苦労することがよくあります。 データはすぐにごちゃごちゃになり、数値やスペルの誤り、不要な重複、そもそもどうやってそこにたどり着いたのかわからない混乱した古いデータでいっぱいになる可能性があります。
データ管理により、データ クレンジング プロセスが大幅に効率化される場合があります。 これは、組織の情報を管理するためのプロセス、アーキテクチャ、ポリシー、プラクティス、および手順を作成および実装することです。 データ管理には、次のような幅広いトピックが含まれます。
- データベース管理
- データの安全性
- 文書および記録の保管
- 記録の管理
- データ交換など！
優れたデータ管理方法が整っていれば、不正確な情報や古い情報でファイルが肥大化する可能性はかなり低くなります。 データ管理プロバイダーと連携することで、ライフサイクル全体にわたって情報を正しく管理することができます。
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- 定性データとは：定義、例、分析、違い
- データベース管理: 定義、タイプ、および利点
参考文献
