データクレンジング・名寄せの違いや用途についてわかりやすく解説

データクレンジングとは違うの？名寄せとは

住所や電話番号がバラバラ！名寄せとは

名寄せとは、データベースを活用するときに必要なプロセスです。会社でも複数のデータベースをもっている場合に、名寄せで情報を統合する必要があります。

同じ顧客の情報がデータベースAとデータベースBBに重複していると、色々と不具合が生じます。しかもそれぞれ違う住所、電話番号が記載されていることも珍しくありません。

重複している情報を1つにまとめる作業が名寄せで、同時にデータクレンジングを行うことで古い情報や誤情報を修正します。

氏名が変わることも？名寄せをしないと起きるトラブル

名寄せをしないと、同じ顧客に複数の担当者が一斉メールを送ってしまうなど、トラブルが起きてしまいます。

氏名に関しても、結婚や離婚などで違う名前になることもよくあります。同じ人物なのに2人の違う人物だと認識されてしまうとややこしいため、1つにまとめた上で最新の情報に修正しておく必要があります。

顧客管理に欠かせない名寄せ

名寄せは、顧客管理に欠かせません。海外では名寄せやデータクレンジングを行っていない重複や誤表記だらけの古いデータは“ダーティデータ”と呼ばれ、データをクリーンにすることは非常に優先度の高い業務と認識されています。

すでにダーティデータがもたらす年間収益の損失についても研究が進められていますが、名寄せはAI時代を勝ち抜く勝因の1つになるかもしれません。

たとえば重複データを統合するだけでも、データのボリュームを抑えることができ、サーバー費用をカットできます。

そもそもデータが重複していると、同じ顧客に複数の担当者がDMを送付したりアポの連絡をとったりして、「しつこい」と迷惑がられるおそれも･･･。顧客に的確なアプローチを行うためにも、名寄せは需要な業務です。

データクレンジングと名寄せは同時進行することが多いために混合されがちですが、厳密にはちがう作業になります。

たとえば顧客データの名寄せでは、社内に散在するデータベースを1つにまとめ、重複するデータを統合する作業を行います。

本社と支社、本店と支店など、同じ組織でもデータベースを別々に保有しているケースも、名寄せで情報を統合しないとEC化などもスムーズに進められません。実店舗とオンラインショップで顧客データが重複している場合もあります。スムーズに販促などを行うためにも、名寄せが必要です。

一方、データクレンジングは、データ上の古い情報を最新の情報に更新し、入力者によって入力形式が異なる表記ゆれをまとめる作業です。

4STEP！名寄せの手順

手順1：データの現状把握と目的の設定

名寄せの手順は4ステップに分類されますが、最初のステップは現状の把握です。現在、名寄せが必要なデータベースはどれぐらいあるのか、各データベースにはどんな項目があるのか、現在の状況を正確に認識しておく必要があります。

その上で、「即戦力のある顧客リストをつくりたい」など名寄せ処理後のデータベースをどう活用したいのかを明確にします。目的によって細かい処理方法や廃棄する情報も変わってくるので、目的の設定も欠かせません。

手順2：データを絞り出す

名寄せの方針とルールに従って、データベースから必要な情報を抽出しましょう。複数のデータベースを1つにまとめるときは、同じ顧客なのに住所や電話番号がちがうこともあれば、同じ住所と電話番号でも入力形式がちがう場合もあります。

項目自体、会社の名前を「社名」、「会社名」、「企業名」などちがう表現になっていることも多いので、同じ情報であることを確認しながら抽出作業を行わなければなりません。

最初のステップでルール決めを行いますが、作業を進める段階でもあらたなルールを追加する場面が次々と出てくることも予想されます。

手順3：精度UP！データクレンジング

データの抽出プロセスを終えたら、あぶり出された誤表記や表記ゆれ、重複情報などを削除、修正するデータクレンジングの作業を行います。

漢数字と算用数字、全角と半角など、一定の基準でデータをまとめていきましょう。とくに日本語は表現の幅が広く、膨大な表記ゆれを前に心が折れることも･･･。

手順4：重複データの除去！データのマッチング

重複データの除去などデータクレンジングの作業を終えたら、データをマッチングする最終プロセスに進みます。クレンジング済みのデータにIDを付与し、データ同士を結びつけます。

データの重複に関しては再度チェックを行い、まとめたい項目に同一のIDを付与しマッチングしましょう。

情報は時間の経過とともに古くなるので、データの更新や追加をおこなうときもIDによる紐づけや表記の統一は徹底してください。

リスモン・マッスル・データグループのデータクレンジングサービスを活用する3大メリット

便利な名寄せツールもありますが、データの量が多いときは最初から入力代行のプロにお任せした方が時間の短縮になります。たとえば、リスモン・マッスル・データグループのデータクレンジングサービスも「利用する価値がある」と評判です。

名寄せツールにはない機能？カスタマイズ力の違い

会社に合わせてデータベースをカスタマイズしたい場合、単純な名寄せツールでは対応できません。リスモン・マッスル・データグループの強みは、クライアントがコア業務に専念できる体制づくりのサポート力です。

名寄せやデータクレンジングのスキルはもちろん、さらに進んだ業務効率化のためのサービスも色々揃っている頼もしさも魅力です。

処理スピードの違い

リスモン・マッスル・データグループが大量データのスピード処理で定評があるのは、いつ依頼がきても短い納期で納品できるよう複数の入力センターを設置しているからです。現在、合計7ヶ所も自社の入力センターを構え、オペレーターの人数もじゅうぶんに確保しています。

精度の違い

リスモン・マッスル・データグループはデータクレンジングの精度の高さでも、長年評価され続けています。昔から銀行は「1円合わないだけでも帰れない」なんて正確性について厳しい組織として有名ですよね

リスモン・マッスル・データグループは、メガバンクとも何十年に渡る取引実績があります。正確性を重んじるメガバンクと長年契約を継続していることで、精度の高さと信頼性が客観的に証明されています。