要注意!データクレンジングツールの選び方【おすすめ比較20選】

データクレンジングツール

2025年1月16日

2024年12月2日

データクレンジング

ビズリポ編集部

みなさんの組織では、どのようなツールでデータクレンジングを行っていますか?

Excel? Googleスプレッドシート? はたまたETLでしょうか。

データクレンジングを行うには、データを操作し処理するためのツールが必要になります。ですが、最適なツールにたどり着けている企業は非常に少なく、クレンジング作業に不必要な工数やコストをかけてしまっている例が少なくありません。

本稿では、そのような事態に陥る企業が多くなってしまう理由を解説するとともに、データクレンジングに役立つツールの種類と製品選びのポイント、具体的な製品特徴について解説します。

【要注意】データクレンジングのツール選びが難しい理由

現代のビジネス環境には、さまざまなデジタルツールやアプリケーションがあふれています。どのシステムも、毎月のように新しい機能が追加され、できることが日に日に増えていっています。

データクレンジングのツール選びが難しい理由は、市場に存在するあらゆるジャンルのデジタルツールが、付随機能として「データクレンジング機能」を有するようになってきているためです。

データクレンジングのツール選びが難しい理由

多種多様の「データクレンジング機能を備えた◯◯システム」が乱立しており、クレンジングしたいデータの種類やクレンジング目的によって、検討すべき製品カテゴリがまったく異なる状況になっています。

その結果、データクレンジングのツール選びに混乱が生じているのです。

【関連記事】データクレンジングとは?ツール・やり方・成功事例まで徹底解説

データクレンジングツールの種類&選び方のポイント【超重要】

データクレンジングに使えるツールとして、大きく次の6つの製品カテゴリがあります。

製品カテゴリどんなデータ・どんな用途・どんな企業に適してる?注意点
名寄せツールSFA / CRM / MAツール等の顧客データを名寄せ・統合したい企業顧客データの名寄せ以外のデータクレンジングには使えない
DWH(データウェアハウス)トランザクションデータを分析しやすい形に整形・加工したい企業大量の欠損・重複を含むデータの統合など複雑・高度な処理には向かない
iPaaS / EAIツールそれぞれのITツールのデータを変換することで、別々のITツールを連携して動かしたい/複数のITツールのデータを1つに統合したい企業設定が複雑化しやすく、管理・メンテナンス工数が大きくなりやすい
マスターデータ管理(MDM)システム複数ITツールのデータを統合・正規化することで、マスターデータとして整備・管理したい企業トランザクションデータのクレンジング処理には使えない
Excel / スプレッドシート一定サイズ以下のデータをコストをかけずにクレンジングしたい企業一定サイズ以上のデータは扱えない
ETLツール大規模データを一括でクレンジングしたい企業、用途を限定せず必要に応じてさまざなデータを柔軟にクレンジングできる仕組みを整えたい企業設定が複雑化しやすく、管理・メンテナンス工数が大きくなりやすい

これらの製品は、いずれもまったく異なる目的で開発されたもので、用途も大きく異なります。製品として競合関係にはなく、比較されることもあまりありません。

ですが、いずれも何らかのデータをクレンジングする機能を備えています。

これらの中から、みなさんの組織に適した製品を見つけ出すためには、次の2つの点を明確にする必要があります。

  • どのような目的でデータクレンジングが必要なのか
  • どのようなデータをクレンジングしたいのか

その上で、まずはどの製品カテゴリを検討すべきなのか、絞り込むようにしましょう。

データクレンジングに使える! おすすめツール20選

ここからは、2024年現在、日本で利用可能なデータクレンジング機能を備えたツール/システムのうち、代表的な製品とその特徴と注意点を紹介していきます。

製品名カテゴリ特徴
Sansan Data Hub名寄せツール各ツールの顧客情報・リード情報を最短20分で名寄せできる
uSonar(ユーソナー)名寄せツール対応しているデータソースの種類が豊富、参照する法人企業データベースの網羅性が高い
スピーダ 顧客企業データハブ名寄せツール従量課金ではなく月額固定費で利用できる
AWS Amazon RedshiftDWHコスト効率に優れる、AWSの他サービスとの統合がしやすい
Google Cloud BigQueryDWH無料枠があり初期コストが抑えられる、Google Cloudの他サービスとの統合がしやすい
Azure Synapse AnalyticsDWHETL機能を内蔵しており比較的高度なクレンジング処理ができる、Microsoftの他ツールとの統合がしやすい
Boomi DataHubiPaaS対応している接続先が豊富、レガシーシステムとも連携できる
ASTERIA WarpEAI日本企業での採用実績が豊富、国内トップシェア
Stibo System MDMマスターデータ管理システムクレンジングルールをノーコードで定義できる。処理の自動化が可能
IBM Master Data Management ツール / ソリューションマスターデータ管理システムデータの品質管理、統合の自動化、ガバナンスを含めた統合的なマスターデータ管理に対応
Microsoft Office Excelスプレッドシート学習負荷が低くコストがかからない
Googleスプレッドシートスプレッドシート学習負荷が低くコストがかからない
DataSpiderETLクラウド・オンプレどちらの環境とも柔軟に接続できる。国内中堅企業向け
TROCCOETLワークフロー機能で処理を自動化できる。クラウド特化型で中小企業・スタートアップ向け
Waha! TransformerETL大規模データに強い。カスタマーサポートが充実
AWS GlueETLデータカタログ機能により設定を自動化できる。AWS環境でクレンジングしたい企業向け
Azure Data FactoryETL初心者でも使いやすい。SSISをそのまま実行できるため移行が容易
Google Cloud Dataprep by TrifactaETLクレンジング処理のサジェスト機能があり初心者でも使いやすい。BigQueryと統合しやすくデータ分析に強い
Talend Data FabricETL1000種類以上の豊富なコネクタを備えている。オープンソースのため柔軟なカスタマイズが可能
Informatica PowerCenterETLエンタープライズ向け。データガバナンス性能が高く規制産業などに強い
※ 記載内容は2024年11月時点の情報に基づいています

データクレンジングに使えるツール① 名寄せツール

名寄せツールとは、企業データベースや住所データベースなどの外部データソースを参照することで、顧客情報を正規化・名寄せして一つに統合してくれるツールです。

「複数のシステムに散らばっている顧客情報・リード情報を名寄せしたい」という目的でデータクレンジングを必要としている企業に最適な選択肢となります

データクレンジングでは必須の複雑なクレンジングルールを定義しなくても、ある程度名寄せ処理ができるのがポイント。SFA・CRMシステムやMAツールと接続できるので、システムを跨いで顧客データを統合したい場合に有効です。

名寄せツールでデータクレンジングする場合の注意点は?

名寄せツールでデータクレンジングする際の注意点として、顧客データ以外のデータのクレンジングには使いにくいことが挙げられます。顧客データ以外にもクレンジングしたいデータがある場合は、他のツールを選んだ方がよいでしょう。

以下、顧客データのクレンジングにおすすめの名寄せツールを紹介します。

Sansan Data Hub

名刺管理サービスで国内トップシェアを誇るSansan株式会社が提供する名寄せサービス。CRM・SFA・MA上の顧客データを統合し、最短20分で正確な顧客データを構築できます。帝国データバンクなどの外部ソースを参照することで、複雑な設定なしで欠損情報の補完や不正確な情報の修正を行うことが可能です。

Sansan Data Hub|Sansan株式会社

uSonar(ユーソナー)

企業データベース・名刺管理アプリなどを手掛けるユーソナー株式会社による顧客データ統合ソリューション。企業データベースLBCを辞書として、名寄せ(重複の統合)や欠損情報の補完、表記ゆれの排除が可能です。

uSonar|ユーソナー株式会社

スピーダ 顧客企業データハブ(旧称:FORCAS)

企業・業界分析プラットフォーム「スピーダ」や経済メディア「NewsPicks」などを手掛ける株式会社ユーザーベースが提供する顧客データ管理・分析プラットフォーム。リード情報の名寄せやクレンジング処理、データ補完を従量課金ではなく固定月額で利用できるのが特徴。2024年7月、ブランドリニューアルに伴い「FORCAS」から「スピーダ」に名称統一されました。

スピーダ|株式会社ユーザベース

データクレンジングに使えるツール② DWH(データウェアハウス)

DWH(データウェアハウス)とは、組織内のさまざまなシステムからデータを集約し、時系列で蓄積して管理するプラットフォームです。BIツールと連携させ、さまざまなデータソースから得られる情報を横断的に分析するのに使われます。

「データを分析しやすい形に整える」という目的でデータクレンジングを行いたい企業に最適な選択肢となります

DWHでデータクレンジングを行う場合の注意点として、次の2点を挙げられます。

DWHでデータクレンジングする際の注意点① 複雑・高度なデータ変換には不向き

DWHは、データ分析を想定したプロダクトであるため、分析しやすくするためのクレンジング処理には強い反面、大量の欠損や重複を含むデータの統合処理のような、複雑・高度なデータ変換処理に弱い傾向があります。大量の欠損や重複を含むデータを扱う場合は、ETLツールなどで事前処理を行った上でDWHにデータを貯めていく運用が望ましいでしょう。

DWHでデータクレンジングする際の注意点② SQLなどのデータベース言語の理解が必要

DWHでデータを操作するには、SQLやPythonなどのデータベース言語・プログラミング言語を扱う必要があります。これらの言語を扱える人材が社内にない場合、DWHの利用料に加えて人件費や業務委託費が発生することになるため、総額のランニングコストは高くなる傾向にあります。

以下、データクレンジングにおすすめのDWH製品を紹介します。

Amazon Redshift(Amazon Web Services)

AWS(Amazon Web Services)が提供するクラウド型DWH。Amazon S3、Amazon EMR、AWS GlueなどのAWSサービスとシームレスに統合できるのが特徴。他社DWHと比べてコスト効率が高い点も評価されています。

Amazon Redshift|Amazon Web Services

BigQuery(Google Cloud)

Googleが提供するサーバーレスDWH。従量課金制で無料枠が設定されているため、初期コストを抑えて利用できる点が特徴。Google Cloudの他のサービスと統合しやすい一方、Google CloudだけでなくAWSやAzure上で利用することもできるため、柔軟な運用が可能です。

BigQuery|Google Cloud

Azure Synapse Analytics(Microsoft Azure)

Microsoftが提供するDWH・ビッグデータ解析サービス。ETL機能が統合されているため、連携作業の手間をかけずに高度なクレンジング処理が可能。「Power BI」「Azure Machine Learning」などの同社製品との連携しやすさが特徴です。

Azure Synapse Analytics|Microsoft Azure

データクレンジングに使えるツール③ iPaaS・EAIツール

iPaaS(Integration Platform as a Service)・EAI(Enterprise Application Integration)ツールとは、異なるシステム間でのデータ統合や連携を行うためのツールです。

別々のシステムのデータを統合したり、連携して動かしたりするためには、各システムから取得したデータを適切にクレンジングする必要があることから、多くのiPaaS / EAI製品が、データ統合やシステム連携の一環としてデータクレンジング機能を備えています。

「異なるシステムを連携させるためにデータクレンジングが必要」という企業には、iPaaSやEAIツールが最適な選択肢となるでしょう

iPaaS・EAIツールでデータクレンジングを行う際の注意点は?

iPaaS・EAIツールは、設定が複雑化しやすいため、管理やメンテナンスの負担が大きい傾向にあります。どのデータをどんな順序で、どんな形に変換させるか、かなり綿密に設計しておかなければ、エラーが出てしまい想定通りの運用ができないからです。「接続先を増やしたい」「クレンジングルールを変えたい」など設定変更したい場合も、接続しているすべてのシステムへの影響を考慮した上で調整作業が必要になるため、メンテナンスの負荷が大きい点に注意が必要です。

以下、データクレンジングに使えるiPaaS・EAI製品を紹介します。

Boomi DataHub

米Boomi社が提供するデータ管理プラットフォームです。Boomi社はiPaaS領域の最大手企業として知られており、接続できるコネクタの豊富さが特徴。接続したいシステムが多い事業者や、オンプレミスのアプリケーションやレガシーシステムともデータ連携を行いたい事業者に最適です。日本国内では大日本印刷グループの㈱DNP情報システムなどで採用実績があります。

DataHub|Boomi

ASTERIA Warp

ASTERIA Warpは、ノーコードでさまざまなシステムを連携させることができるEAIツールです。データ連携はGUI操作で手軽に設定できるのが特徴。データのマージやクレンジングも可能で、BIツールにデータを取り込む際の事前処理にも活用できます。テクノ・システム・リサーチ「2024年ソフトウェアマーケティング総覧 EAI/ESB 市場編」で国内トップシェアを獲得しており、日本企業での採用実績が多いのも安心材料です。

ASTERIA Warp|アステリア株式会社

データクレンジングに使えるツール④ マスターデータ管理システム

マスターデータ管理システム(MDMシステム)とは、社内に散らばるさまざまなITツールからデータを集めて、事前に定義したルールに従って正規化処理を行い、それを「マスターデータ」(正規化済みのデータ)として管理・更新できるシステムのことです。

マスターデータを整備・更新する目的でデータクレンジングを必要としている企業には、マスターデータ管理システムが最適な選択肢となります

また、データクレンジングにおいて、データの正規化(表記ゆれの排除)は欠かせない工程ですが、その正規化処理を行うためには、まず正規データを定義する必要があります。そのため、「正規データを整備することによりクレンジング処理を効率化したい」という企業にも利用価値が高いでしょう。

【関連記事】マスターデータ管理システムとは? 製品比較&選び方と注意点

マスターデータ管理システムでデータクレンジングを行う際の注意点は?

マスターデータ管理システムのデータクレンジング機能は、あくまでマスターデータを更新・維持するために設計されたものであるため、トランザクションデータのように時間の経過とともに常に新しいデータが蓄積されていくタイプのデータのクレンジング処理には向いていません。

トランザクションデータをクレンジングしたい場合は、ETLツールやDWHを併用し、それらのデータを正規化する際の参照データとしてマスターデータを用いるケースが多くなっています。

以下、マスターデータのクレンジングにおすすめのマスターデータ管理システムを紹介します。

Stibo Systems MDM

デンマーク・Stibo Systems社が提供するマスターデータ管理システムです。事前に定義したルールに従い、外部のソースから取り込んだデータの表記ゆれ排除、データ形式の統一、重複の削除・統合などを自動的に処理することが可能。クレンジングルールはノーコードで設定できます。日本国内では、イオングループのネットスーパー事業「Green Beans」を展開するイオンネクスト㈱や、無印良品を展開する㈱良品計画で採用されています。

Stibo Systems マスターデータ管理プラットフォーム|Stibo Systems

Master Data Management ツール / ソリューション(IBM)

マスターデータ管理システム「InfoSphere MDM」、ビュー機能を提供する「IBM Match 360」、PIM(Product Information Management)に特化した「IBM Product Master」などの、複数のMDM関連ソリューションを展開。データクレンジングによる品質管理に加え、データ統合の自動化機能やデータガバナンス機能など、統合的なマスターデータ管理機能を持つ点が特徴です。大企業やグローバル企業で採用されています。

Master Data Management のツールとソリューション|IBM

データクレンジングに使えるツール⑤ Excel・スプレッドシート

エクセルやGoogleスプレッドシートなどの表計算ツールもデータクレンジングに使うことができます。

汎用性の高いツールであるため、目的を問わず、さまざまな用途のクレンジングに利用できます。多くのビジネスパーソンに使用経験があるため、操作方法や設定方法を覚えるための学習負荷が少なく済む点もメリットの一つでしょう。

Excel・スプレッドシートでデータクレンジングを行う際の注意点は?

エクセルやGoogleスプレッドシートでデータクレンジングを行う際の注意点として、クレンジングしたいデータのサイズが大きい場合は使えなくなることが挙げられます。

アプリケーション名行と列またはセル総数の上限
Microsoft Excel(.xls)6万5,536行 × 256列
Microsoft Excel(.xlsx)104万8,576行 × 1万6,384列
Googleスプレッドシート1,000万セル または 1万8,278列

エクセルやGoogleスプレッドシートでは、上記のセル数または行数・列数を超えてデータを読み込むことはできません。上記の上限に達していなくても、数十万行を超えたあたりから、メモリ不足によるフリーズやクラッシュが発生しやすくなります。

大規模データをクレンジングしたい場合は、別のツールを検討する必要があるでしょう。

なお、エクセルを使ったデータクレンジングの具体的なやり方については、下記の記事で詳しく解説しています。参考にしてみてください。

【関連記事】データクレンジング、Excelでのやり方は?【関数図解・完全版】

データクレンジングに使えるツール⑥ ETLツール

ETLツールとは、社内のあらゆるシステムから、データを抽出(Extract)・変換(Transform)・書き出し(Load)してくれるツールのことです。

エクセルやGoogleスプレッドシートと同じく汎用性が高いため、目的を問わずさまざまなデータのクレンジングに利用することができます。

「エクセルなどでは処理しきれない大規模データをクレンジングしたい」「複雑・高度なデータ変換処理を行いたい」という企業に適していると言えるでしょう

また、ここまで紹介してきた他のツールと併用して使うケースも多いです。特に、大規模データの処理に強いことから、DWHと併用して使われるケースが多くなっています。

ETLツールでデータクレンジングを行う際の注意点は?

ETLツールは、汎用性が高い反面、特定のユースケースに特化して設計されている訳ではないため、ワークフローやクレンジングルールなどの設計をすべてユーザー側で行う必要があります。そのため、設定やメンテナンスにかかる工数は大きくなりやすいと言えるでしょう。

また、iPaaS・EAIツールと同様、抽出、変換、書き出しを行うタイミングや順序、頻度を綿密に設計しておかなければ、想定通りのクレンジング処理ができません。頻繁に設定変更しながら使いたい企業にはハードルが高くなります。

加えて、海外製ツールの場合、半角カナや和暦など日本特有のデータ形式に対応していないことがあるので、事前に確認しておくようにしましょう。

以下、データクレンジングにおすすめのETLツールを紹介します。

DataSpider

株式会社セゾンテクノロジーが提供する国産ETLツール。クラウド・オンプレミスどちらの環境に対しても柔軟に接続してデータを処理できる点が強み。国内中堅企業での導入事例が多く、日本市場では強い支持を得ています。オンプレ版「DataSpider Servista」、クラウド版「DataSpider Cloud」2つのラインナップを提供しています。

DataSpider Servista|HULFT
DataSpider Cloud|HULFT

TROCCO

株式会社primeNumberが提供する国産クラウド型ETLツール。ワークフロー機能を備えており、データ統合を自動化しやすい点が強み。無料の試用プランが用意されており、短期間で導入できるため、中小企業やスタートアップでの導入事例が多い傾向があります。コネクタの種類も多く、100種類以上のデータソースと連携可能です。

TROCCO|株式会社primeNumber

Waha! Transformer

株式会社ユニリタが提供する国産ETLツール。データ処理能力が高く、大規模データでも安定したパフォーマンスを発揮する点が強み。カスタマーサポートに対する評価が高く、些細な疑問に対しても迅速な支援が欲しい事業者に適しています。オンプレ/クラウドどちらでも導入可能です。

Waha! Transformer|株式会社ユニリタ

AWS Glue

AWSが提供するサーバーレスETLツール。データソースを自動で検出するデータカタログ機能を備えており、新しいデータソースが追加された際の設定作業を効率化できる点が特徴。AWSの他のサービスとの統合がしやすい点も強みの一つです。大企業・テック企業での導入事例が多く、AWS環境でデータクレンジングを行いたい企業に適しています。

AWS Glue|Amazon Web Services

Azure Data Factory

Microsoft AzureのETLツール。初心者でも比較的扱いやすい点が特徴で、ETLだけでなくELT(抽出→ロード→変換)の処理にも対応しています。他のAzureサービスと統合しやすいほか、SSIS(SQL Server Integration Services)を実行できるため、現在利用中のSSISがあれば移行が容易な点もメリットの一つです。

Azure Data Factory|Microsoft Azure

Google Cloud Dataprep by Trifacta

Google Cloudで使用可能なサーバーレスETLツール。最適なデータ変換操作を自動で提案・予測してくれる機能を備えており、初心者でも扱いやすい点が特徴。Google CloudのDWH「BigQuery」との統合が容易なことから、データ分析を重視している企業に適しており、マーケティング業界や広告業界での利用事例が多くなっています。

Google Cloud Dataprep by Trifacta|Google Cloud

Talend Data Fabric

米Talend社が提供するデータ連携・統合ツール。ETL機能に加えて、データ統合、データガバナンス、データ品質管理、ELT機能を一元的に提供しており、複数のツールを使い分ける必要がない点が強み。オープンソースで提供されているため、ニーズに応じて柔軟なカスタマイズが可能で、使用可能なコネクタも1,000種類以上用意されています。自社のユースケースに合わせて柔軟にカスタマイズして使いたい企業に適しています。

Talend Data Fabric|Talend

Informatica PowerCenter

米インフォマティカ社が提供するETLツール。エンタープライズ向けETLツールとしては、最も名の知れた製品の一つであり、グローバル展開する大企業での導入実績が豊富です。同社製の他のデータ関連ソリューションとの統合が容易な反面、使いこなすための学習負荷が高い傾向にあります。強力なデータガバナンス機能を備えており、規制産業などにおいても高い優位性を有しています。

Informatica PowerCenter|Informatica

適切なツールを使ってデータクレンジングを成功させよう

データクレンジングのツール選びは非常に複雑になっていますが、取り扱うデータやクレンジングの目的を明確にすることで、適切なツールを選ぶことができます。

条件に合ったツールを選んで、スムーズなデータクレンジングを実現しましょう。

この記事の内容を参考に、ツール選びを進めてみてください!

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私たちネットレックスでは、強力なデータクレンジング機能を備えたマスターデータ管理ツール「ビズリポ」を開発・提供しています。

ビズリポでは、多種多様なデータを自動変換し、システム上のマスターデータベースに保持。同時に、多種多様な形式・接続方法で外部に配信することができます。

データのクレンジングルールは、あらかじめ対応済みのシステム・プラットフォーム向けだけでなく、独自に定義することもできるので、どのようなデータ/システムとも連携させることが可能。

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少しでも気になった方、いつでもお気軽にお問い合わせください。

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この記事を書いた⼈

ビズリポ編集部

ビズリポの開発およびカスタマーサクセスのメンバーが書いています。

 

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