データクレンジングでデータを正規化し、データ分析の品質を高めよう

データクレンジング（Data Cleansing）とは、その名のとおり、「データをきれいにし、分析を行うための準備をすること」です。「データクリーニング」と呼ぶこともあります。

例えば、データレイク（さまざまなソースから取得した大量のローデータを貯めておく場所）にあるデータをデータウェアハウス（データレイクの中から、構造化できるものを取り出して整理した、データの倉庫）に移行する際、データレイクにあるさまざまなローデータを整え、何らかの法則に則って整理し、データ分析の精度を高めるために正規化する必要があります。 この、データを正規化するプロセスのことを、データクレンジングと呼びます。

データクレンジングのイメージ

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なぜ、データクレンジングというプロセスが必要なのでしょうか。主な理由は、データクオリティの確保とダーティデータが与える経済的損失の回避です。

データクオリティの確保

組織内で膨大なデータを運用し、ビジネスの意思決定において信頼できる根拠とするためには、分析のもととなる「データクオリティ（データの品質）」の確保が重要です。 組織内で膨大かつ、さまざまな形式のデータを収集・蓄積していくと、「ダーティデータ」が混在する場合が多々あります。ダーティデータとは、エラーや矛盾を含んだデータのことで、具体的には「値が欠けている」「入力値が間違っている」「データの配置が間違っている」といった問題があります。

例として、Excel にたくさんの行・列が並び、そこに何らかの値が入力されている、1 つの大きな表をイメージしてみましょう。膨大な値を含んだ Excel の表について、関数を使ってスピーディーに計算処理を行いたいとします。そのとき、「値が一部欠けている」「値の形式がそろっていない」「データの配置が間違っている」といった問題を含んでいると、関数を実行しようとしてもエラーになってしまいます。また、「値の入力ミスがある」「重複値がある」といった場合も同様です。何らかの関数を実行できたとしても、得られた結果は不正確なものになってしまいます。

これは、Excel での計算処理に限らず、組織全体でビッグデータを集めて、BI ツールなどで分析処理を行う場合も同様です。データクレンジングのプロセスを無視して、ダーティデータを分析に使おうとすると、エラーを引き起こしたり、不正確な計算結果になってしまったりするのです。 ダーティデータから導き出される不正確な分析結果では、情報の信頼性が低下し、ビジネスの意思決定そのものに確信を得られなくなってしまいます。分析に欠かせないデータのクオリティを担保する重要性を考えると、データクレンジングが、いかに重要かが見えてくるでしょう。

ダーティデータによる経済的損失の回避

組織内でダーティデータを抱えていると、分析への影響のみならず、経済的損失につながるおそれもあります。保有データの一貫性、信頼性、価値が損なわれると、分析プロセスで多大な労力・時間がかかり、コストが増大していくのです。 アメリカの経済学誌「Harvard Business Review」によると、基本的な品質基準を満たすデータはわずか 3 ％ にとどまり、アメリカの企業では毎年 3 兆ドルを超えるコストがダーティデータによって発生していると推定されています。

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データクレンジングを行うことで、データクオリティは確保され、ダーティデータによる経済的損失も抑えられます。このほかに、データクレンジングを行うことでビジネスの現場で得られるメリットを、3 つご紹介しましょう。

業務効率化

データクレンジングを施すことで、分析プロセスがスムーズかつ迅速になり、欲しい答えを素早く得られるようになります。分析担当者をはじめ、各部門のメンバーが毎回 IT 部門に頼ることなく、自律的にデータ運用ができるようになれば、業務の効率化・スリム化にもつながります。

意思決定の質の向上

データクレンジングを行ったデータを用いることで、正確なデータを根拠として、確信の持てる答えを得られます。次の施策に対するアクションも明確になるでしょう。

企業に対する信頼性が守られる

データに不備があると、間違った情報を顧客に与えたり、他人の個人情報を誤って開示したりといった最悪の状況になりかねません。一度そのような事故が起きれば、企業に対する信頼性が失われます。しかし、データクレンジングを取り入れることで、データ上のミスがなくなり、事故を起こすこともなくなります。

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データ分析に欠かせないプロセスであるデータクレンジングは、どのように行えばいいのでしょうか。データクレンジングの手法には、大きく 2 つのパターンに分けられます。

人の手によって行う

データクレンジングは人の手でも行えます。具体的には、スプレッドシートや Excel を使ってデータ処理をする、もしくは、SQL のようなデータベース言語を用いてエンジニアが処理します。 人の手によるデータクレンジングの場合、工数、時間、コストがかかり、特定のスキルも必要です。特に、「関数を扱えること」や「SQL を扱えること」が不可欠で、属人的な手法だといえます。社内にこれらのスキルを持つ人が在籍していない場合には、外注することになります。すると、ますます時間もコストもかかる上、極秘データの場合には、そもそも外注すること自体が大きなリスクとなるでしょう。

ツールを活用する

BI ツールを活用してデータクレンジングを行います。クレンジングを行いたいデータを BI ツールに読み込めば、ダッシュボード上に視覚的に展開されます。画面上の指示に従いながら、比較的容易にデータの結合、形式変換、クリーニングを進めることができます。 ノーコード、つまり関数や SQL を知らなくてもできるので、BI ツールの使い方さえ学べば、組織内の誰もが自律的に取り組むことが可能です。

Tableau ならドラッグ＆ドロップでデータクレンジングを進められる

Tableau のデータクレンジングツールである Tableau Prep を使えば、コードを書かなくても、多種多様なデータにアクセスして組み合わせ、クレンジングが可能です。乱雑なデータをクレンジングして、素早く分析に進められます。

データの結合、形式変換、クリーニングが Tableau Prep で簡単にできます。まずは無料でお試しください

Tableau Prep の画面

Tableau Prep では、データを視覚的に把握できるダッシュボード上で、直感的にデータクレンジングを進めていくことができます。 データはスプレッドシートにあっても、オンプレミスでもクラウドでも、どこにあっても接続可能です。各チームメンバーが実際にアクセスして操作できるデータは、部門やグループごとに必要な分だけ、権限を絞ることも可能です。 複数のソースからデータを結合することもドラッグ＆ドロップだけで、かつてないほど容易にできます。矛盾や欠落のある一部のダーティデータを素早く特定し、個別に修正もスピーディーに行えます。

そして、Tableau と統合されているため、準備したデータはすぐに分析に使用できます。分析結果を Tableau を介して、ほかのチームのメンバーと共有したい場合もスムーズです。

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データクレンジングの必要性を理解し、そのプロセスを適切に経た上で分析に進まなければ、得られた結果が不正確な内容になりかねません。これは、ビジネスの意思決定の「質」そのものに影響を及ぼす問題だと捉える必要があります。しかし、データクレンジングには属人的なスキル、時間、労力、コストを伴います。 そこで、データクレンジングにおける課題をスムーズに解決してくれるツールが、BI プラットフォームの Tableau です。

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