データクレンジング
強み
- ・あらゆる業界に対応可能!
- ・月間処理件数1億データ超!
- ・対応データセット数1,000項目超!
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 :
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を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。
※ CRM、DMP、CDP、SFAなどの各種ツール内のデータ整備について、数多くのご相談いただいています。
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により、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)
サービス紹介
表記揺れ統一・修正・書換
- 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
- 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- 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事例

不動産業界
また、情報の収集等に膨大な時間がかかる。
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。

金融業界

製造業界
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。

人材業界

物流業界

旅行・宿泊業界
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。
STEP3
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。
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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。