データクレンジングと名寄せ（MDM：マスターデータ管理）

概要と本質

複数システムに散在する顧客・商品・取引先マスタの表記揺れ（全角/半角、法人格略称、旧住所）、欠損値、重複レコードを正規化・統合して「唯一つの正しいマスタ（Single View）」を構築する工程。法人番号や電話番号・正規化住所文字列のマッチングルールによる自動名寄せと、同姓同名等のグレーゾーンに対する目視確認ワークフローを組み合わせて設計します。

重要ポイント・コア概念

• 表記揺れの正規化（クレンジング）と名寄せ（重複排除・統合採番）の正確な定義と適用場面の理解
• コード変換テーブルの整備およびMDM（マスターデータ管理）を踏まえたシステム方式・機能仕様の設計
• 定量的効果：3事業部の顧客マスタ計80万件に対して法人番号と正規化住所による名寄せクレンジングを実施し、重複登録12万件を統合して顧客単位の正確な与信管理を実現

午後I記述・午後II小論文試験での攻略ポイント

システム統合やCRM導入（午後I・午後II）において、「移行前にどうやって汚れた既存データを浄化・統合したか」を論述する必須キーワードです。

小論文で使える実践フレーズ・キーワード（クリックでコピー）

この用語が出題された過去問を解く（1分演習）