データクレンジングサービス
不揃いなデータを正確に
ダブルスタンダード独自のクレンジング技術で、
データの価値を最大化。
顧客、商品、サービス、勘定項目。どんなデータにも対応！
データクレンジングとは？
データクレンジングとは、データの誤記や欠損、重複などの不備を修正し、データの正確性や品質を高める作業のことです。
昨今、データ活用はビジネスを発展させる上で欠かせないものとなりました。データから得られる確かな情報を活用することで、勘や経験に頼らない意思決定を行うことができます。一方で、企業が保有しているデータに誤記や欠損、重複があると、正しい分析結果を得られないことや、誤った意思決定をしてしまう可能性があります。
より精度の高い分析や意思決定をするためにも、データクレンジングを行い、データの品質を確保することは非常に重要です。
データクレンジングの処理内容
データの正規化 : データを一貫性のあるフォーマットに統一する処理（例：異なる日付形式を統一する）
欠損補完 : 欠損しているデータを特定し、適切に補填する処理
重複データの削除: 同じ情報が重複しているデータを削除する処理
誤記修正 ：データに含まれる誤字脱字や入力ミスなどを修正する処理
表記揺れの統一 ：同じ内容を表す言葉が、異なる表記になっているものを統一する処理
データクレンジングと名寄せの違い
また、データクレンジングと合わせてよく行われる処理に、名寄せというものがあります。
名寄せとは、重複しているデータを削除し、1つにまとめる作業のことです。氏名や住所、電話番号などをマッチングキーとして、同一と思われるデータをまとめます。
一方でデータクレンジングは、一般的に名寄せの前処理としてデータの修正を行う作業です。
データクレンジングと名寄せを併せて行うことで、過不足のない正確なデータを提供することができます。
データクレンジングに関する
よくある課題
データ活用できていますか？
BIツールを導入したが、データがバラバラで、正しい計測ができていない。
データの一元管理ができずに
困っていませんか？
部署・個人単位で、異なる管理ツールが利用されていて、社内情報の統合ができていない。
データの修正に多くの時間を
使っていませんか？
データの表記揺れや誤記修正、更新に時間を奪われ、本来人がやるべき業務に集中できていない。
活用に必要なデータが
不足していませんか？
アタックリストを購入したが、顧客の属性情報やプロパティ情報が不足。有効な見込み顧客かどうかの判断ができない。
ダブルスタンダードの
データクレンジングで、
お悩み解決！
データの統合管理
データの統合管理により、情報の可視化・共有化、検索性の向上など、データ活用が推進。
工数削減・業務効率向上
目視・手作業に依存しない業務フローを実現できます。人的エラーが削減し、作業効率が向上します。
データ活用の促進
データクレンジングによる古いデータの最新化や、重複データの除去（名寄せ・ユニーク化）により精緻な調査・分析が実現します。
不足データの解消
データに新しい情報を付与することで、これまで出来なかった新しい観点での分析・集計を可能にします。（タグ付け、カテゴリ分け、アノテーション）
導入に関するご相談はお気軽にお問い合わせください。
サービス紹介
表記揺れ統一・修正・書換
例
- 名称（漢字・カタカナ・英語・略称）の統一
- 住所の表記揺れの統一、最新化
- 年号⇔西暦の統一
- 業界特有の各項目への対応
金融事例：
口座番号、部店名、時価総額、本人確認区分…etc.
不動産事例：
専有面積、最寄駅、徒歩分、販売価格、間取り…etc.
人材事例：
勤務地、給与、勤務時間、休日・休暇、待遇・福利厚生、…etc.
名寄せ
例
- 法人情報の名寄せ
- 個人情報の名寄せ
- 業界特有の名寄せ
金融事例：
口座単位の名寄せ、親会社/子会社のマッピング
不動産事例：
物件データの名寄せ、不動産会社の名寄せ
人材事例：
求人データの名寄せ、求人募集企業の名寄せ
属性データの付与、タグ付け
例
- 属性データの付与
事業概要、業種、電話番号、上場区分、設立、子会社・関連会社、従業員数、ホームページ、ジャンル情報、評価点、掲載画像数、メニュー数、最寄駅、席数、営業時間、定休日
- タグ付け（カテゴリ分け、アノテーション）
人材事例：
求人情報に対して、業種・職種を付与
小売り事例：
取り扱い商品に対してカテゴリ分け
3つの特徴
企業様が実現したい世界観、サービスの構築に向けてご支援いたします
高精度かつ豊富なデータ
長年蓄積したデータ、ノウハウ、AI活用を基盤としたデータクレンジング
廉価なサービス提供
自動処理により、目視確認を排除
充実した支援体制
対応項目の追加・機械学習強化を月次ベースで対応
導入に関するご相談はお気軽にお問い合わせください。
導入事例
不動産業界
●【課題】
競合分析や市場分析をしたいが、物件名の表記揺れや住所情報の欠損など、データが不揃いで正しい分析結果が得られない。
また、情報の収集等に膨大な時間がかかる。
●【対策】
自社が保有している物件データと、外部データやWEB上の物件データを名寄せし、突合。
差分抽出を行い、自社にない物件を対象に営業リストを作成。
●【効果】
- 勘や経験に頼らず、データを元に効率的な営業活動を実現。
- 収集、データ加工の工数が削減。
- 表記が統一されたことにより、より正確な市場分析が可能に。
金融業界
●【課題】
複数のDBで管理している顧客データを一元管理したいが、氏名や住所、電話番号に表記揺れや古いデータが存在する。そのため登録情報に重複が発生し、正い顧客管理ができない。
●【対策】
氏名、住所、電話番号、その他属性情報をデータクレンジングで整理、加工。名寄せをして抽出された重複データを削除。
●【効果】
- 会社として顧客データの一元管理が実現。
- 顧客ごとの情報が部署やサービスに関わらず把握可能に。
製造業界
●【課題】
顧客情報、商品情報、生産情報、在庫情報などのデータが、入力ミスにより重複している。
確認や手作業での修正に時間がかかっている。また、他部署との連携に不具合が多発している。
●【対策】
データクレンジングで表記揺れや誤記を修正。新たにIDを付与してデータを提供。
●【効果】
- 修正時間や確認時間が減少。
- 他部署とのデータ管理も一元化。
人材業界
●【課題】
求人票内の業種や仕事内容などのフリーテキスト情報を、手作業でカテゴライズするため負担が膨大。
●【対策】
データクレンジング＋AI技術によって、業種別に自動カテゴライズ。
●【効果】
- フリーテキストから必要項目ごとに情報抽出、カテゴライズが可能になり、大幅に工数が削減。
- データクレンジングと合わせて名寄せを行うことで、効率的な戦略立案や営業が可能に。
物流業界
●【課題】
新規営業先の選定、営業先の優先順位の決定などが、セールスドライバーの経験値に依存している。
●【対策】
営業のための情報収集をシステム化。自社保有データとECサイト掲載データを突合し、新規営業リストを短時間で作成。
●【効果】
データに基づく営業が可能となり、属人化しない影響が可能となる。
旅行・宿泊業界
●【課題】
日々変動する施設料金の競合調査で、他社サイト掲載情報の確認に膨大な時間がかかっている。
●【対策】
他社サイトより料金情報をクローリングで自動取得。データクレンジングをし、突合させた競合情報を元に料金設定。
●【効果】
- 調査時間が削減
- データに基づいた値決めが可能になり属人化も解消。
その他にも
多くの業界の方から
お声をいただいております！
医療業界
小売業界
飲食業界
官公庁
公益社団法人
マスコミ業界
導入に関するご相談はお気軽にお問い合わせください。
導入までの流れ
STEP1
ご要件のすり合わせ
お問い合わせ後、弊社営業担当からご連絡を差し上げます。別途お打ち合わせにてご要件のすり合わせを行います。
STEP2
ご契約
お見積、サービス利用規約をご確認いただき、ご同意のうえご契約締結となります。
STEP3
開発、検証
ご要件に合わせてシステム開発を行います。検証環境での接続テスト、API仕様書をご提供いたします。
STEP4
サービスイン
本番環境を構築し、商品をご提供いたします。
よくある質問
データクレンジングとは何ですか？
データクレンジングは、データの誤記や欠損、重複などの不備を修正しデータの品質を高めることです。
詳細はデータクレンジングとはをご覧ください。
費用はどれくらいですか？
データクレンジングのプラットフォームをご用意しております。
５万円～対応可能です。
どんなデータに対応できますか？
任意に対応可能です。まずはご相談下さい。
対応できるデータ：CSV・TSV、XML、JSON、各種データベース（Oracle、PostgreSQL、MySQL、Access）、PDF、紙
API連携は出来ますか？
はい、連携するシステムに合わせてAPIでの提供も可能です。その他CSV連携、データベース連携も可能です。
導入実績について教えてください。
業界を問わず、幅広いお客様から引き合いをいただいており、数多くの導入実績がございます。 事例としましては、
１．金融業界
２．人材業界
３．不動産業界
４．製造業界
５．物流業界
６．旅行・宿泊業界
などがあります。 詳しくは導入事例をご覧ください。
DWHのデータを処理できますか？
はい、DWHのデータクレンジングについても、多くのご相談をいただいております。
導入メリットを教えてください。
データクレンジングによって以下が可能になります。
１．データの統合管理
２．工数削減・業務効率向上
３．データ活用の促進
４．不足データの解消
詳しくはダブルスタンダードのデータクレンジングで、お悩み解決！をご覧ください。
