［総合案内］分析の型をつくる実行支援パートナー
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● 正確なデータは分析精度を高め、誤った判断を防ぐ
● クレンジング済みデータは分析前の準備工数を削減し、業務効率を向上
● 統一されたデータ基盤は部署をまたいだ活用を促進し、意思決定スピードを加速
更新日：2025.08.22
データ分析やBI（Business Intelligence）ツールの活用が一般化するなかで、成果を左右する“見えない要素”が注目されています。それが「データクレンジング」です。
どんなに高機能なBIツールを導入しても、入力されるデータが不正確・不完全であれば、分析結果は信頼性を欠き、意思決定を誤らせる危険性があります。
この記事では、最新のデータクレンジングの考え方や具体的な効果、そして整ったデータが成果を生む3つの理由を解説します。最後に、現場でデータ活用を成功させるための支援サービスもご紹介します。
データクレンジングとは？
データクレンジング（Data Cleansing）は、企業や組織が保有するデータから誤り・重複・欠損・形式不統一などの“ノイズ”を除去・修正する作業のことです。一般的なステップは以下の通りです。
このプロセスを経ることで、データは分析に耐えうる状態になります。
データクレンジングが必要になる背景
近年、企業が扱うデータは多様化・大量化・リアルタイム化しています。
しかし、データの入力や連携は必ずしも整っておらず、
✔️ 部署ごとのフォーマット違い
✔️ 人為的ミス
✔️ 古いシステムとの互換性問題
などにより、「そのままでは使えないデータ」が蓄積していきます。
この状態でBIツールに流し込むと、“見た目はきれいなグラフ”でも中身は不正確という事態が起きます。
整ったデータが成果を生む3つの理由
膨大なデータを集めても、それだけでは成果にはつながりません。誤りや欠損、フォーマットの不一致が混ざったままでは、分析結果は歪み、意思決定を誤らせるリスクさえあります。
逆に、正確で一貫した“整ったデータ”は、分析精度を高め、業務を加速させ、組織全体の成長を後押しします。
今回は、なぜデータの質がここまで成果に直結するのか、その3つの理由を解説します。
理由1：分析結果の精度が向上する
分析の世界では「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」という言葉があります。
誤ったデータや欠損データを使えば、分析結果も当然誤ります。
逆に、データが正確で一貫していれば、売上分析・顧客分析・需要予測などの精度が格段に向上します。
理由2：業務効率が向上する
データが汚れていると、分析前に毎回「加工・確認」の作業が必要です。
Excelでの手作業や担当者の経験に依存する修正は、時間も工数も浪費します。
クレンジング済みデータであれば、すぐにBIツールで分析や可視化が可能。
これにより、担当者はデータ修正よりも分析・改善提案といった価値創出業務に時間を使えます。
理由3：組織全体でデータ活用が進む
データが整っていれば、部署間での共有・再利用が容易になり、「データの民主化」が進みます。
営業、マーケ、経営企画など、それぞれが同じ“正しいデータ”を前提に議論できるため、意思決定スピードが上がります。さらに、AIや機械学習の活用でも、クレンジング済みデータは学習精度を高める燃料になります。
最新のデータクレンジング手法
従来はExcelやAccessを使った手作業が中心で、「分析前に毎回同じ修正を繰り返す」「担当者によって処理ルールがバラバラ」という課題がありました。しかし近年は、ツールの進化とクラウド環境の普及により、より高速・正確・再現性のあるクレンジング手法が広がっています。
ETL（Extract, Transform, Load）ツールは、データ抽出から変換、格納までを自動化できます。ここでは代表的な3つのツール、Talend、Alteryx、Informaticaをご紹介します。
Talend
Talendは、一言でいうと「データの収集・変換・統合をノーコード／ローコードで自動化できるETL（データ統合）ツール」です。ざっくり言えば、バラバラなシステムやフォーマットのデータをまとめて整理し、分析や業務で使える形にしてくれる“データの交通整理係”のような存在です。
出典：完全でスケーラブルなデータ管理ソリューション | Talend
alteryx
Alteryxは、一言でいうと「コードを書かずにデータの準備・分析・可視化・機械学習までを一気通貫で行える分析自動化プラットフォーム」です。ざっくり言えば、Excel感覚の操作でETL（抽出・変換・統合）から高度な分析までをつなげられる“データ分析のオールインワン工房”のような存在です。
出典：AIに対応したデータ分析自動化プラットフォーム｜Alteryx One
Informatica
一言でいうと「企業内外のあらゆるデータをつなぎ、変換・管理・活用を支援するエンタープライズ向けデータ統合プラットフォーム」です。ざっくり言えば、大規模組織で使う“データのハブ兼管制塔”のような存在で、ETL処理だけでなく、データ品質管理、メタデータ管理、クラウド連携、ガバナンスまでカバーします。
データクレンジング導入の成功ポイント
データクレンジングを単発で終わらせるのではなく、継続的なプロセスとして組み込むことが重要です。
まとめ
データクレンジングは、単なる「前処理作業」ではなく、企業の成果を左右する重要な戦略的プロセスです。
整ったデータがあれば、分析精度が上がり、業務効率が改善し、組織全体のデータ活用が進みます。
最新の自動化ツールやAIを活用しつつ、現場に合わせたルール作りと運用体制を整えることが成功の鍵です。
データの質に課題を感じている企業は、「BI女子」と一緒に、整ったデータを武器に変えてみませんか？
コクー株式会社の「BI女子」サービスでは、Power BI、Tableau、Looker Studioなど多様なBIツールに精通したスタッフが、データクレンジングからダッシュボード構築までをワンストップで支援します。
整ったデータは、正しい分析と素早い意思決定を生みます。
そして、それを現場で“使いこなす”まで伴走できるのが、BI女子の強みです。
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