なぜデータクレンジングが必要なのか？
顧客データを統合・一元化する場合、最終的な統合データセットの正確性と信頼性を確保することが重要です。
データクレンジングが必要とされる理由はいくつかあります。 例えば、人間がデータを入力する場合、タイプミスやフィールドの欠落、誤ったデータなど、修正が必要なエラーが発生することがよくあります。 また、部門やシステムによっては、同じデータ型を管理するために、異なるデータ構造、フォーマット、または用語を使用する場合があります。 そのデータをまとめて統一して分析する場合、矛盾を解消するためにデータをクリーニングする必要があります。
データクレンジングプロセスはどのようなものか？
データクレンジングは、データスクラビングと呼ばれることもありますが、以下のような活動を行います：
- 重複を削除する
- 不良データの修正・削除
- 不完全なデータを修正する
- データフォーマットの検証
- 誤ったデータの特定と削除
データクレンジングを行うことで、最終的なデータの品質が向上し、より正確で一貫性のある信頼性の高い情報を提供し、マーケティング、セールス、カスタマーサービスなどの部門によるデータ駆動型の意思決定を支援します。 また、データ管理コストを削減し、組織全体で使用するためのデータを受け入れることができるようになります。
データクレンジングとデータトランスフォーメーション
データクレンジングは、データ変換とは異なります。 データクレンジングでは、既存のデータを現在のフォーマットでクリーニングします。 データ変換は、データをあるフォーマットから別のフォーマットに変換することであり、あるシステムから別のシステムにデータを移行する際に必要となることが多い。
データクレンジングとデータエンリッチメントの比較
データクレンジングとデータエンリッチメントは異なります。データエンリッチメントでは、他のソースからの追加データでデータセットを補強し、完全なデータセットを作成します。 例えば、統一された顧客プロファイルに、さらに顧客情報を追加するサードパーティデータを追加することが考えられます。
データクレンジング技術
データクレンジング機能は、データを一元化して分析するシステムの中に多く存在します。 例えば、多様なソースからのデータを統合して統一された顧客プロファイルを作成するように設計された顧客データプラットフォームは、正確な顧客プロファイルを作成するためにデータクレンジング技術を含んでいます。
