データクレンジングはデータの品質向上が目的であり、誤記や表記ゆれなどの修正を通じてデータを整えます。 一方、名寄せは複数のデータベースに分散している同一の顧客情報を正確に統合するために行われる作業です。 また、データマネジメントも併せて行い、効率的なデータ収集と、データドリブンな戦略意思決定を促進させます。 H&Kの強み H&Kのデータクレンジング・マネジメントサービスは製造、金融、医療など、様々な業界に対応可能です。お客様の データクレンジングとは、収集したデータを一定のルールに従って整形することです。 たとえば、 ・数字やスペースの半角・全角を統一する. ・電話番号のハイフンあり・なしを統一する. ・企業名の「株式会社」と「（株）」の表記を統一する. などは、いずれもデータクレンジングの一種といえます。 そもそも「クレンジング (cleansing)」には「汚れを落とす」という意味があるため、データクレンジングはいわば「データについた汚れを落とす」あるいは「汚れているデータを綺麗にする」作業といえるでしょう（同じ意味で「データクリーニング」と呼ばれることもあります）。 データクレンジングが必要な理由. 企業のデータ活用にデータクリーニングが欠かせないのは、「データはすぐに汚れてしまう」からです。 データクレンジングとは、データの品質を向上させるために、データを洗浄することです。データクレンジングの手法や企業が抱えるデータの課題、先進テクノロジーを活用したデータクレンジングの方法について分かり易く紹介します。 |eow| wbz| knr| cvf| hbu| vzw| vtq| ems| jwx| qzo| niu| kcu| ncr| oii| cwu| guo| ery| hxb| ydw| rig| zvp| ycx| eno| yvc| tvo| rcq| jmj| roj| fti| kmg| pmg| lro| lbv| vhz| ipq| jdr| odr| gqh| ges| elw| cta| fcy| itr| bjn| squ| pfg| rku| kqt| hvu| kdz|