データ・クリーニングとは

データ・クリーニングの目的は、データを正確かつ完全で一貫性のある状態にして、分析や意思決定に使用できるようにすることです。データ・クリーニングのプロセスでは、重複、欠損値、不一致、構文エラー、無関係なデータ、構造エラーなど、一般的なデータ品質の問題に対処します。

データ・クリーニングは効果的なデータ管理の中核となる要素でもあり、データがライフサイクルのあらゆる段階で、正確かつ安全でアクセスしやすい状態を維持するのに役立ちます。

人工知能（AI）とオートメーション・ツールを効果的に導入するには、高品質つまり「クリーンな」データが不可欠です。組織はデータのクリーニング・プロセスを合理化するためにAIを使用することもできます。

クリーンで適切に管理されたデータを持つ組織では、信頼性の高いデータ駆動型の意思決定 を行い、市場の変化に迅速に対応し、ワークフロー業務を合理化することができます。

データ・クリーニングはデータ変換に欠かせない最初のステップであるため、データサイエンスに欠かせない要素です。データ・クリーニングはデータ品質を向上させ、データ変換はその高品質の未加工データを分析に使用できる形式に変換します。

データ変換により、組織はデータの可能性を最大限に引き出し、Business Intelligence（BI）、データウェアハウス、ビッグデータ分析を活用できます。ソース・データがクリーンでない場合、これらのツールやテクノロジーの出力は不正確で信頼できないものになり、誤った意思決定や非効率性につながる可能性があります。

同様に、クリーンなデータは、組織におけるAIと機械学習（ML）の成功の基盤でもあります。例えば、データ・クリーニングは、機械学習アルゴリズムのトレーニングの基となるデータ・セットを、正確で一貫性がありバイアスのない状態にするのに役立ちます。このクリーンなデータの基盤がなければ、アルゴリズムは不正確で一貫性がなくバイアスのある予測を生成する可能性があり、意思決定の有効性と信頼性を低下させかねません。

データ・クリーニングの主要なメリットは次のとおりです。

• 情報に基づいた意思決定
• 生産性の向上
• コスト効率
• データのコンプライアンスとセキュリティー
• モデル性能の向上
• データの一貫性の向上

クリーンで質の高いデータに基づく意思決定は、効果的でビジネス目標に沿ったものになる可能性が高くなります。それに比べて、重複データ、誤字脱字 (タイプミス)、一貫性のないデータに基づくビジネス上の意思決定は、リソースの浪費、機会の逸失、戦略的な失敗につながる可能性があります。

クリーンなデータがあれば、従業員がエラーや不整合の修正に費やす時間が短縮され、データ処理を加速できます。そして、チームはデータ分析と洞察に集中する時間を増やすことができます。

データ品質が悪いと、記録が重複していたために過剰な在庫を抱えたり、データが不十分だったために顧客の行動を誤解したりするなど、費用のかかるミスにつながる可能性があります。データ・クリーニングはこのようなミスを防ぎ、コスト削減と業務リスクの軽減に役立ちます。

クリーンなデータは、データが正確かつ最新の状態に保たれるため、組織が欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）などのデータ保護規制を遵守するのに役立ちます。また、余分な情報や機密情報を意図せずに保持することを防ぎ、セキュリティー・リスクを軽減します。

データ・クリーニングは、効果的な機械学習モデルをトレーニングするために不可欠です。クリーンなデータは出力の精度を向上させ、新しいデータに対するモデルの汎化性能を上げるのに役立つため、より堅牢な予測につながります。

データ・クリーニングによって、組み合わせたデータをシステム間で一貫性を持って使用できるようになり、データ形式や規格の矛盾から生じる問題を防ぐことができます。これはデータ統合にとって重要です。クリーンで標準化されたデータによって、異種のシステムが効果的にデータを共有し統合できるようになります。

データ・クリーニングは、通常、データ・アセスメントから始まります。データ・プロファイリングとしても知られるこのアセスメントでは、データ・セットを検査して、修正が必要な品質問題を特定します。問題を特定できたら、次のようなさまざまなデータ・クリーニングの手法を使用できます。

• 標準化
• 外れ値への対処
• 重複排除
• 欠損値への対処
• 検証

同じデータセット内で、データが異なる形式や構造で表現されていると矛盾が生じます。例えば、「MM-DD-YYYY」と「DD-MM-YYYY」などの日付形式の違いがよく見られます。形式と構造を標準化すれば、統一性と互換性を確保して正確な分析を行うことができます。

外れ値とは、データ・セット内の他のデータ・ポイントから大幅に逸脱したデータ・ポイントで、エラー、まれな事象、真の異常が原因で発生します。このような極端な値は平均値や傾向を歪めるため、分析やモデルの精度が落ちる可能性があります。データ管理の専門家は、それがデータ・エラーなのか意味のある値なのかを評価することで、外れ値に対処できます。そして、分析との関連性に基づいて、それらの外れ値を保持するか、調整するか、削除するかを決定できます。

データの重複排除は、同じ情報の余分なコピーを取り除くことで、不必要なデータを削減する合理化プロセスです。重複したレコードは、統合の問題、手動データ入力エラー、またはシステムの不具合によって同じデータ・ポイントが繰り返される場合に発生します。重複は、データ・セットを膨らませたり分析を歪めたりするため、不正確な結論につながる可能性があります。

欠損値は、不完全なデータ収集、インプット・エラー、システム障害などによって、データ・ポイントが存在しない場合に発生します。このような欠損は分析を歪め、モデルの精度を下げ、データ・セットの有用性を制限する可能性があります。これに対処するため、データ専門家は欠損値を推定データで置き換えたり、不完全な入力項目を削除したり、さらなる調査のために欠損値にフラグを立てたりする場合があります。

データ・クリーニング・プロセスの最後に行われる最終レビューは、データがクリーンで正確であり、分析または視覚化の準備が整っていることを確認する上で極めて重要です。データの検証では、多くの場合、手動検査または自動データ・クリーニング・ツールを使用して、エラーや一貫性のないデータ、異常が残っていないかをチェックします。

データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニア、その他のデータ管理専門家が手作業で行うデータ・クリーニングの手法には、Microsoft Excelスプレッドシートの外観検査、相互参照、ピボットテーブルなどがあります。

また、Python、SQL、Rなどのプログラミング言語を使用してスクリプトを実行し、データ・クリーニング・プロセスを自動化する場合もあります。これらの手法の多くはオープンソースのツールによってサポートされており、あらゆる規模の組織に柔軟で費用対効果の高いソリューションを提供しています。

しかし、AIも、次のようなデータ・クリーニング処置の自動化と最適化に使用できます。

• ソース・データの分析： AI搭載のデータ・クレンジング・ツールは、ソース・データのパターン、異常、不一致を自動的に識別できます。また、AIはデータの傾向と関係を分析して、関連するビジネス・ルールを提案するため、ルールを定義する手間を減らすことができます。例えば、AIは、電話番号の列に市外局番が欠落している場合が多いことを特定して、標準化のためのルールを提案できます。

• データの標準化： 自然言語処理（NLP）技術によって、住所や製品説明の書式設定など、非構造化テキストを標準化できます。機械学習モデルも、日付や通貨などのデータの一貫した形式を識別して推奨することができます。 AI搭載の正規表現ジェネレーターは、一貫性のない形式を検知し正規化する作業を自動化できます。

• 重複の統合： ルールベースのモデルや学習済みのAIモデルは、重複を削除する際に、精度、最新性、信頼性を考慮して「存続」すべき最適なレコードを決定できます。例えば、統合したレコードに最新のEメール・アドレスを保持するなど、コンテキストに基づいて特定のフィールドに優先順位を付けることができます。

• ルールの適用：AIモデルは、過去の修正やユーザーのフィードバックから学習して、データ・クレンジング・ルールの作成と適用を自動化できます。これらのルールを複数のデータ・セットに動的に適用できるため、システム間の一貫性を確保できます。AIは、欧州連合の付加価値税（VAT）識別番号など、特定の業種・業務向けのカスタム・ルールを生成することもできます。