新年度はデータ名寄せの季節！すぐできる小技やチェックポイントのまとめ
多くの企業や学校が新年度を迎える3～4月は、あらゆる側面で一年のうち最も顧客のデータやその環境が大きく変更されるタイミングです。
『データの中身』という側面から見ると、一般的にこの時期は転居の季節。転居には「住所」「固定電話の番号」の変更や、インターネット環境が変わってしまった場合は「メールアドレス」も変更になったり、さまざまな情報変更が予想されます。登録されていた「学年」や「職業」も変更になることが多いでしょう。また、企業内・企業間で見ても、異動による「取引先担当者」が変更になったり、さまざまな情報の変更・更新が多い季節です。
また、『データをとりまく環境』という側面から見ると、一消費者としても、一企業としても、個人情報の取り扱いやビッグデータ（または、その分析）に対する重要度は大きくなっています。これに伴い、企業側でも消費者の個人情報を管理するシステムの変更があるかもしれません。大幅なシステム変更なども、この時期に行われることが多いです。
このように、『データの中身』や『データをとりまく環境（システム）』に大きな変更がある場合、データクレンジングや名寄せが必要になります。この時期に合わせて、弊社の過去のブログや資料から名寄せと個人情報について書いた記事をピックアップしてご紹介します。
この記事は、
- 複数のシステムに個人情報が散在している
- 顧客の情報を取り扱うことになったがノウハウがない
- データはたまっているが、どのように活用できるかわからない
- 複数の顧客データをマージしたい、整理したいが、やったことがない
などの課題を抱えておられるご担当者さまにおすすめです。
（1）すぐに名寄せに使えるExcel小技集
簡単なデータの整理で使えるExcelの機能から、本格的な名寄せで使うVLOOKUP関数までをご紹介した名寄せ作業のTIPS集です。
■Excel初心者向け
～リストやExcelファイル内に重複データが存在している、データクレンジング作業に時間がかかる、業務効率を向上させたい、という人向けの記事。全角と半角の調整方法（ASC／JIS関数）、「住所から都道府県を抜き出す」などのセルの一部を抜き出す関数（RIGHT／LEFT／MID関数）、複数のセルをひとつのセルにまとめる関数（CONCATENATE関数／&演算子）、日付データと文字列の変換（TEXT関数）などについてご紹介。
～こちらも、上の記事と同様の状況の人向けの記事。不要なスペースや改行の削除（TRIM／CLEAN関数）や、日付・年齢など時間に関する関数（シリアル値／DATEDIF関数）などをご紹介。
■Excel上級者向け
～データのマージに不可欠な絞り込み（フィルタリング）でのExcel作業で活躍する関数のまとめ。オートフィルタとif関数の使いわけポイントや、if関数と組み合わせて使うAND／OR／NOT関数、演算子について解説しています。
～検索条件に一致するデータを別に用意した表から取り出すための関数「VLOOKUP関数」について、データのマージ・名寄せ作業からの視点から、わかりやすく解説。さらに、「VLOOKUP関数」✕「IF関数」の最強タッグについても図説しているので、理解しやすい内容になっています。
（2）データの名寄せが必要である理由を理解する
～なぜデータの名寄せやクレンジングが必要なのか、データの標準化とは何かについてまとめています。重複データを名寄せする簡単な関数もご紹介。
～実は、「何年も蓄積したデータが、顧客分析に使えない」ということは、分析の現場ではよくあること。「顧客データ管理（データマネジメント）」されていないデータは、分析に使えないのです。宝の山と呼ばれている顧客データも、分析できるような体裁でためていないと水の泡になるかもしれません。データの名寄せは、そのデータを活用するために必要な作業なのに、そもそも使えないデータのため方をしていては本末転倒です。名寄せ作業ができれば、このタイミングに改めて「使えるデータのため方になっているか」のチェックも実施しましょう。ぜひ、上のスライドの48ページ目「今すぐ確認すべき3つのポイント」だけでも、ご参照ください。
（3）大切な顧客データを適切に活用する
～個人情報保護法シリーズ第1回目。2015年の今年、改正案が国会に提出される個人情報保護法。昨年、その大綱が発表された際に詳細をご紹介した記事がこちらです。内容をチェックした上で、正しく個人情報が管理できているかを見直すと良いでしょう。特に、「許諾」という観点は重要なポイントです。
個人情報保護法シリーズ第2回目の記事です。今年の国会での改正法案提出まで、引き続き当ブログではこのテーマについてキャッチアップしていきます。
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- データを活用するための情報管理
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- 顧客データの分析とその具体的な方法
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※記載されている内容は掲載当時のものであり、一部現状とは内容が異なる場合があります。ご了承ください。