データクレンジングツールが果たす役割

データクレンジングと聞いて、あまり関係ないと思われる方がほとんどだと思いますが、実はとても重要な役割です。

例えば、商品情報をECサイトに掲載する際、正しい情報が掲載されていないとお客様は購入する際に迷ってしまいますし、誤った情報を掲載することにより、景品表示法に触れてしまう恐れもあります。

また、機械学習でデータ分析などを行う際も、その前工程で収集した「生データ」を学習しやすいようにきれいに整える必要があり、データクレンジングが必須です。この作業を怠ると、精度が悪かったり、間違えたモデルが出来上がってしまう恐れがあります。

その他、他システムと適切につながるためにデータをきれいにしたり、商社や小売に卸したりする際に商品情報をきれいにする必要があるなど、データクレンジングには様々な用途があります。

Harvard Business Reviewによると、基本的な品質基準を満たすデータは3%にとどまり、米国企業では毎年3兆ドルを超えるコストがダーティデータによって発生していると推定されています。

一連の作業をツールが自動化

データクレンジングツールとは、これらの課題を解決しようと生まれたツールとなり、データクレンジングに関わる一連の作業を自動化します。

「データの保存」や「フォーマット統一」、「記号チェック」は勿論、景品表示法などのNGワード抽出のような「不正データチェック」やデータの変換前と変換後の差分情報の取得を比較する「差分比較」など、幅広い機能が備わっています。

ユーザーがビジネスでほしいデータを効率よく作れること

データ整備に人手がかかっていたり、そもそもデータを整備できていなかったりなどをMassteryを使うことにより、データ整備に必要なコストを削減できたり、きれいに成形されたデータを用いて分析に活用し、売上を向上させるような施策を考えたり、データ整備を仕組み化し属人化を防ぐことが可能となります。

データクレンジングツールを活用することにより、ビジネスでほしいデータを効率よく作ることができます。