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【用語解説/意味/定義】データクレンジング

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データクレンジングとは、データベースやデータウェアハウス内のデータを正確かつ一貫性を持たせるために行われるプロセスです。

データクレンジングの主な目的は、誤ったデータ、不完全なデータ、重複データなどの問題を特定し、それらを修正または削除することにあります。具体的なデータクレンジングの手順としては、まずデータの監査を行い、データの質を評価します。

次に、不整合や誤りを特定し、データの標準化や正規化を行い、データの一貫性を保ちます。最後に、重複するデータのマージや削除を行うことで、データのクリーニングを完成させます。

例えば、顧客データベースにおいて、異なる形式で記入された住所情報(「東京都」、「Tokyo」など)を統一することで、より正確なデータ分析を可能にします。

また、重複した顧客情報を統合し、一意の顧客情報を作成することで、マーケティング活動の精度を高めることができます。

データクレンジングは、データ分析やビジネスインテリジェンス、マーケティング活動など、多くのビジネスプロセスにおいて重要な役割を果たします。正確で信頼性の高いデータを保持することで、ビジネスの意思決定を支援し、組織の効率性と効果性を高めることができます。

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