データクレンジング(クリーニング)における全国企業リスト・全国法人リストの利用方法

的確なデータの活用は戦略の効率化や競争力強化につながりますが、その基盤となるデータに不備があっては、データの効果的な活用が妨げられる恐れがあります。ここでは、データクレンジングの基本的な知識と得られるメリット、実施のポイントを解説します。

蓄積された顧客データに基づいた判断をすることで、営業活動やマーケティングを合理的に進められます。しかし、顧客管理が正しくされておらず、重複データが多発したり古いデータが更新されていなかったりすると、業務に支障を与える恐れがあります。それを未然に防ぐのが、「名寄せ」です。今回は名寄せの基本知識と必要性、実施のプロセスや注意点、さらに作業を効率化するツールについて解説します。

売上の拡大や、業務効率化によるコスト削減、タイミングを逃さない正確な意思決定など、あらゆる事業活動にデータを活かすために欠かせないマスターデータの整備。企業・国家レベルで高まるマスターデータ管理の重要性や、マスターデータ整備の基本についてご紹介します。

本記事では、データの鮮度とはどういった意味なのか、その定義や、データの鮮度が低いことによるデメリット、鮮度を高める方法などについてお伝えしています。営業活動の効率化を進めつつ高い成果を得るには、企業データベースの活用が欠かせません。計画性がなく場当たり的な営業活動では時間と手間がかかるだけではなく、成果も望めないためです。ただし、企業データベースを活用する際には、データベースの品質に注意しなくてはいけません。品質の高いデータには網羅性や正確性などの複数の要素が必要ですが、効果的な営業活動において欠かせない

データベースは企業運営の基盤ともなる重要な要素ですが、粒度が粗いものでは業績向上は望めないでしょう。成果を得るためにはデータの粒度に注目し、有効性を確認する必要があります。本記事では、データの粒度の概要や重要性、粒度を向上するためのポイントを解説します。

データ品質とは、そのデータが目的に合っているか、一定の品質評価基準を満たしているかを示すものです。品質の低いデータをもとにしていると、正確な分析や意思決定を行えません。データ品質の評価基準、そしてデータ品質の向上と維持のポイントを解説します。