データクレンジングサービス
データを整え、補い、使える形へ。
表記ゆれや重複の解消、欠損データの補完により、
業務や意思決定に活用できる状態へ整えます。
顧客、商品、サービス、勘定項目。あらゆるデータに対応！
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データクレンジングとは？
データクレンジングとは、欠損や重複、表記のゆれ、粒度の違いなど、データに含まれる“不備やバラつき”を整え、ビジネスで活用しやすい状態に
仕上げるプロセスです。データクレンジングを行うことで、業務効率が向上し、データに基づいた迅速かつ正確な意思決定が可能になります。
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が必要な理由
データ活用に取り組む企業が増える中、正確なデータ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。
部署・個人単位で異なるツールで管理されていると、データの統合が困難となり十分に活用ができないことがあります。
より精度の高い分析や正確な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を通じた業務改善は、工数削減や精度向上だけでなく、将来のデータ分析やシステム連携にも大きな効果をもたらします。
ダブルスタンダード独自技術を活用したデータクレンジングサービスでは、データ整備にとどまらず、その後の分析活用やシステム連携を見据えた総合的な支援を提供します。
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、名寄せに関する
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）
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データクレンジング、名寄せ
サービス内容
欠損や重複、表記のゆれ、粒度の違いなど、データに含まれる“不備やバラつき”を整え、
ビジネスで活用しやすい状態に仕上げてご提供するサービスです。
データクレンジング技術で以下のような処理を行うことで、業務効率が向上し、
迅速かつ正確な意思決定が可能になります。
表記揺れ統一
手入力による表記揺れを統一し、
検索・集計の精度を向上
例：東京 / とうきょう / TOKYO
↓
「東京」に統一
誤記修正
入力ミスや誤字を正しく修正し、
データの信頼性を確保
例：Gogle → Google
Amazom → Amazon
重複削除
重複データを削除し、管理の手間とコストを削減
例：株式会社ABC、株式会社ABC..
↓
「株式会社ABC」1つに総合
欠損補完
不足している情報を補完し、データを完全な状態に。
データの欠落を防止
例： 株式会社A / （空欄）/ 03-1234-XXXX
↓
株式会社A / 東京都港区 / 03-1234-XXXX
分割
1つの項目に混在した情報を、それぞれの属性に分割
データの管理を簡単に
例：氏名＋住所＋電話番号
↓
氏名 / 住所 / 電話番号
タグ付け、カテゴライズ
データにタグを付け、カテゴリーや属性ごとに分類して整理。
例：商品コード
↓
食品 / 家電 / 日用品
新規情報の追加
既存データに新たな情報や属性を追加し、
より価値の高いデータに。
例：顧客データ
↓
顧客データ＋業種 / 従業員数 / 売上規模
社内の異なるデータベースの名寄せ
社内の複数あるデータに対する表記揺れを統一し、名寄せして同一内容を結合
例：営業部：株式会社ABC
経理部：株式会社ABC
↓
同一顧客として統合
外部データの取得、名寄せ、差分抽出
外部データと自社データを照合し、不足情報や差分を特定
外部データの取得、名寄せ、
差分抽出
例：市場データ：ABC / DEF / GHI
自社顧客：ABC / GHI
↓
未登録顧客：DEF
→ 新規顧客候補として抽出
紙、画像データの名寄せ
紙や画像データをOCRでデータ化し、既存データと照合して名寄せ・統合
例：
紙の申込書
会社名：ABC商事
電話：03-1234-5678
既存顧客データ
会社名：株式会社ABC商事
電話：03-1234-5678
↓
同一顧客として統合（電話番号等をもとに名寄せ）
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
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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
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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。
