データ整備は何をどこまで整える？分析で迷わないための4ステップ

「データ分析を進めたいのに、データの準備で止まってしまう」
「データ整備って、過去のデータを1件ずつ全部直さないといけないの？」
と、悩んでいる人は多いと思います。

データ整備とは、社内に蓄積されたデータを分析やBIツールで正しく使えるように、表記ゆれや欠損などを修正し、扱いやすい状態に整える作業のことです。

「どのデータをどこまで綺麗にすればいいのか」というゴールがあいまいなまま作業を始めてしまうと、膨大な作業に追われて疲弊したり、せっかく整えても結局分析に使えない状態のまま終わってしまったりすることもあります。

この記事では、データ整備の進め方に迷っている人に向けて、以下のポイントを整理しています。

• データ整備が不十分だと起こる問題
• 作業に迷わないための、具体的なデータ整備の4ステップ
• データ整備の進め方でよくある失敗パターンと、外部へ委託する際の考え方

この記事を読めば、分析の前に何をどこまで整えればよいのかを整理し、自社で進めるべき範囲と外部支援を検討したい場面を具体的にイメージできるようになるでしょう。

ぜひ参考にしてみてください。

分析の前に押さえておきたい「データ整備」の基本

データ整備は、分析に使うデータを必要な範囲だけ整えることです。

日々の業務で発生するデータは、必ずしも最初から分析しやすい形で記録されているわけではありません。

そのため、手元にある売上や顧客データについて、表記や集計単位をそろえ、比較や結合ができる状態へ整える作業が必要になります。

データ整備とは？「整理」や「クレンジング」との違い

データ整備とは、分析やBIツールで使える状態までデータを整えることです。

言い換えると、必要なデータを集め、意味や形式をそろえ、比較や結合ができるように準備することを指します。

似た言葉として「データ整理」や「データクレンジング」もありますが、厳密な定義があるわけではないものの、実務上は以下のように使い分けられることが一般的です。

例えば、「月別の顧客別売上」を分析したい場合、売上金額のデータだけを綺麗にしても比較はできません。

日付や顧客IDといった「その分析に必要な項目」が正しく結びつく状態になって、はじめて分析に進めます。

このように、単なる修正で終わらせず、目的に合わせて使える状態にそろえることがデータ整備なのです。

データ整備が不十分だと分析やBIツール活用で使えない

データ整備が不十分なままでは、売上や件数を集計しても、その結果をそのまま判断に使えません。

表記や定義、集計単位がそろっていないと、同じ顧客数や売上高を見ているつもりでも、部署ごとに意味がずれてしまうためです。

まずは、整備不足がどんな問題を引き起こすのかを押さえましょう。

上の表のような状態では、分析の前に「どの売上が正しいのか」「どの顧客数を使うのか」を確認する作業が増えます。

その確認に時間がかかるほど、施策の検討や改善の判断は後ろにずれやすくなります。

次の章では、こうしたつまずきを防ぐために、データ整備のやり方を4つのステップで整理します。

データ整備はこの4ステップで進める！

データ整備は、必要なデータから順番に進めます。

最初から全データを一度に直すと、作業量だけが増え、分析に入る前に止まりやすくなるためです。

以下の4ステップに沿って、分析で使う範囲のデータから整えましょう。

• 【ステップ1】分析目的に合わせて対象データを絞る
• 【ステップ2】表記ゆれ・欠損・重複を直す
• 【ステップ3】データの項目定義と集計単位をそろえる
• 【ステップ4】今後のために入力・更新ルールを決める

まずは、今回の分析で使うデータが同じ意味、同じ形式で比較できる状態を目指します。

そこまで整えば、分析を始める土台はできます。

【ステップ1】分析目的に合わせて対象データを絞る

最初に行うべきは、分析で「何を知りたいか」から逆算し、整備するデータの範囲を限定することです。

売上を見たいのか、顧客分析をしたいのかで、必要な項目も、優先して直すべきデータも変わります。

分析目的が決まっていないままでは、整備の範囲だけが広がってしまうので、注意しましょう。

全部のデータを一度に直す必要はありません。

例えば、昨年の店舗別売上を見たいなら、まず整えるのは昨年分の売上データと店舗情報で十分です。

目的の達成に必要な期間や項目だけに絞ることで、作業の全体量を現実的なレベルまで減らせます。

【ステップ2】表記ゆれ・欠損・重複を直す

対象データを絞ったら、次は表記ゆれ・欠損・重複を直します。

これらを放置すると件数や売上が実態とずれることがあるため、後回しにはできません。

まずは、分析結果に直接影響する不備から手を付けましょう。

修正する際は、Excelの置換やフィルター、重複削除などを使って一括で進めるのがおすすめです。

実際に不備が混ざった状態と修正後を比較してみましょう。

上の画像のように、表記ゆれや重複が混ざったままの表は、Excelなどのシステム側では「全く別のデータ」として認識されてしまい、正しい合算や比較ができません。

これらをExcelの標準機能（置換や重複削除）を使って、分析の土台に乗る状態まで整えたのが、以下の画像です。

このように、表記をそろえ、重複を整理するだけでも、集計結果のぶれはかなり抑えられます。

この段階で目指すのは、すべてを完璧に直すことではなく、集計結果が大きくずれない状態にすることです。

また、ここで決めた表記ルールや重複の判定基準は、今後の運用のためにも記録しておきましょう。

【ステップ3】データの項目定義と集計単位をそろえる

データ単体の不備を取り除いた後は、複数のデータを結合できるようにルールをそろえます。

例えば、A店は「税込」、B店は「税抜」で売上を入力しているような項目定義のずれを統一します。

各項目が何を表すか、どの単位で集計するかをそろえることで、部署やシステムをまたいだデータも正しく比較しやすくなります。

異なるシステムや部署から集めたデータは、そのままでは表同士を正しく結合できません。

上の図のように、日次と月次のように単位が違うと、BIツール上でエラーになったり集計がずれたりします。

ツールなどに読み込ませる前に、共通の軸となる項目や日付の単位を変換してそろえておきましょう。

【ステップ4】今後のために入力・更新ルールを決める

最後に、今後新しいデータが再び散らからないようにするための運用ルールを定めます。

せっかく過去のデータを整備しても、入力や更新のしかたが担当者ごとに違えば、表記ゆれや定義のずれはまた起こります。

「将来のデータ不備を防ぐためのマニュアル」として、以下の5点を決めておくとよいでしょう。

例えば、「顧客名はすべて全角で入力し、月末に担当者がフィルタをかけて表記ゆれがないかチェックする」といったシンプルなフローでも構いません。

更新のタイミングや確認担当、どれをマスターファイル（原本）として扱うかまで決めておくと、数字の食い違いは起きにくくなります。

入力と更新のルールを自社で回し続けられる形にすることが、データの乱れを防ぐための土台となるのです。

データ整備ができなければ外注を検討

データ整備は、自社で進められるケースもあります。

ただし、更新が続く、複数のシステムをまたぐ、名寄せや定義整理の判断が重い、といった場合は外注（アウトソーシング）も有効な選択肢です。

自社で対応しやすいケースと、外注を検討したいケースを以下に整理します。

単発の分析など整備の終わりが見えている場合は、2章『データ整備は4ステップで進めると迷いにくい』に沿って、対象データを絞りながら小さく進めるのが基本です。

一方で、名寄せや定義の整理のように「作業」より「判断」が重く、データ整備に時間を取られて分析まで進めないなら、外注を検討する段階です。

自社で続ける部分と外部に任せる部分を分けて考えることが、データ活用を前に進める近道になります。

データ整備で止まる背景には、目的設定や準備不足などほかの原因が重なっていることもあるため、分析が進まない原因を広く整理したい場合は『データ分析ができない原因はなに？誰でも今すぐに分析を始める方法を解説』の記事も参考にしてみてください。

データ整備の進め方でよくある失敗パターン3つ

データ整備は、進め方を誤ると分析の前に頓挫してしまいます。

プロジェクトを迷走させないためにも、典型的な失敗パターンとその回避策を事前に知っておきましょう。

特に起こりやすいのは、以下の3つの失敗です。

• 【例1】データ整備そのものが目的になってしまう
• 【例2】見える化の先の施策設計まで落とし込めていない
• 【例3】データ分析の知識が乏しい人が作業してしまう

どれも、データは綺麗になったもののビジネスの改善まで進まないケースの典型例です。

自社のプロジェクトが同じ状況に陥らないよう、それぞれの注意点を確認していきましょう。

【例1】データ整備そのものが目的になってしまう

分析の目的が曖昧なまま作業を始めると、全データを完璧に綺麗にすること自体がゴールになりがちです。

本来の目的は、全データの修正ではなく「今回の分析に必要なデータが比較できる状態」をつくることです。

以下のような状態に陥っていたら、作業の進め方を見直す必要があります。

• 使う予定のない列まで手作業で直し始めている
• 作業を進めるうちに、対象期間がどんどん広がっている
• 「見たい指標」よりも「修正タスク」の話が多くなっている

作業の終わりが見えなくなってしまったら、見たい指標に直結するデータだけに範囲を固定し直すことが重要です。

【例2】見える化の先の施策設計まで落とし込めていない

データを整備して、BIツールでグラフを作っただけで満足してしまうのもよくある失敗です。

「どの数字がどう変わったら、誰がどんな施策を打つのか」が決まっていなければ、実務の改善にはつながりません。

ダッシュボードを作る前に、以下のような活用が止まりやすい状態を避けるルールを決めましょう。

• グラフはあるが、具体的に見るべき指標が決まっていない
• 会議で数字を共有するだけで、次のアクションに繋がらない
• 施策を実行する担当者や、判断基準が定まっていない

データを整えるだけでなく、結果を見て誰がどう行動するのかをあらかじめ設計しておくことが、データ活用の鍵となります。

【例3】データ分析や現場の知識が足りないまま作業してしまう

この失敗で問題になるのは、作業担当者が「データ分析の要件」と「現場の業務実態」のどちらか一方の知識しか持たないまま、作業を進めてしまうことです。

分析の要件がわからないまま整備すると実態と違う数字が出やすく、逆に現場の処理や入力の実態を知らないまま進めると、運用とかみ合わないルールができたり、必要な値まで消してしまったりします。

特に「今日だけ例外的にこう処理した」といった現場のイレギュラーを見落としたまま機械的に整備すると、分析結果を狂わせかねません。

【知識が足りないまま進めた際の失敗例】

• 商品名の表記ルールが決まっておらず、同じ商品を別物として集計してしまう
• 重複を機械的に削除して、必要な売上データまで消してしまう
• 現場では「未入力＝未確定」を意味する項目まで空欄エラーとみなし、一律で補ってしまう
• 現場で「例外」として処理した返品や特別対応のデータを、その背景を知らずに通常の売上と同じ形に整え、分析結果を狂わせてしまう

データ整備を単なる事務作業として進めず、「このデータをどう使うか」と「現場でどう処理されているか」の両方を確認しながらルールを決めることが大切です。

社内だけでそのすり合わせが難しい場合は、無理に抱え込まず、外部の知見を借りる判断も選択肢になります。

データ整備から活用まで進めるならCaccoのデータサイエンス

先ほど解説したように、データ整備を成功させるには「データサイエンスの専門知識」と「現場の業務理解」の両方が欠かせません。

そのため「Caccoのデータサイエンス」では、単なる作業代行としてデータを整えるのではなく、現場の皆様と二人三脚で伴走します。

「どこまで整えるべきか」「どの指標を見るべきか」といった初期の課題整理から、実際のデータ整備、その先の分析・活用までを一気通貫でサポートしているのが特長です。

• Caccoのデータサイエンスと他社の比較表

※他社の見積金額は難易度や内容により変動する場合があります。
※各社の公式ページ内で依頼内容に対する具体的な内容が記載されていない場合は×と表示しています。

こうした違いは、実際の支援事例を見るとより分かりやすくなります。

データ整備の負担が大きい場面で、整備から活用までどうつながったのかが分かる事例として、大峰堂薬品工業様の事例を紹介します。

大峰堂薬品工業様｜製薬業界

同社ではLIMS導入に向けて、数百件の承認書と1,000件超の市販薬情報をデジタル化・整備する必要がありました。

しかし、PDFからの文字起こしや整形を手作業で進める負担が大きく、整備そのものに時間を取られやすい状況でした。

こうした課題に対し、Caccoのデータサイエンスが支援に入り、整備作業の負担を減らす取り組みを進めました。

• 課題：PDFの文字起こしや整形を手作業で進める負担が大きかった
• 施策：弊社のデータサイエンティストがサポートしながら、文字起こしや動詞の整形処理などの効率化を進めた
• 成果：定型的な作業負担が減り、通常業務に集中しながら導入後の活用まで見据えて進めやすくなった

この事例から分かるのは、自社だけで抱え込むと整備で止まりやすい場面でも、外部の知見を取り入れることで、活用に向けた準備を前に進めやすくなるということです。

※参考：Caccoのデータサイエンス導入事例「大峰堂薬品工業株式会社様」

データ整備や分析の進め方でお悩みの際は、ぜひお気軽に以下からご相談ください。

まとめ

今回は、データ整備を効率よく進めるための4つのステップと、よくある失敗パターン、外部支援を活用する判断基準について解説しました。

データ整備は、データを綺麗にする作業そのものではなく、分析やBIツールで同じ意味・同じ形式で比較できる状態まで整えることです。

最初から全データを完璧に整える必要はなく、分析に使う範囲から順番に進めることが大切です。

まずは、手元のデータや現在のデータ整備の進め方が以下のポイントを満たしているか、振り返ってみてください。

• 分析の目的と、優先して見るべき指標が決まっているか
• 表記ゆれ・欠損・重複を直す際の「判断基準」が明確か
• 「誰が・いつ・どう更新するか」の運用ルールがあるか
• 現場の負担が大きすぎず、分析の活用まで進める余力があるか

これらを1つずつ整理していくことで、データ整備が単なる作業で終わらず、その先の活用につながる土台ができます。

自社だけでは判断基準を作りにくい、更新や名寄せの負担が大きい、といった場合は、外部の知見を借りる選択肢もあります。

「Caccoのデータサイエンス」では、初期段階のデータ整備から高度な分析まで対応しています。

※参考：Caccoのデータサイエンス

「自社のデータが分析に使える状態かわからない」という段階からでも、データの実態を整理しながら、現場と二人三脚で課題を見つけていくことが可能です。

まずは自社でできる範囲からデータを整えつつ、必要に応じてプロの力も活用しながら、ビジネスの改善につながるデータ活用を進めていきましょう。