“正確さ”と“粒度”を整え、分析できる綺麗なデータを揃える「データを収集する技術」

　「データ（数字）を生み出す仕組み」とは、データを集め、変換し、分かりやすく表現することで、データから収益につながるインテリジェンスを「見える化」する仕組みです。それを実現するのが「データの3つの技術」です。

　そのためには、まず営業関連データ（例：CRMデータや営業日報、サイトのアクセスログなど）を集め揃えなければなりません。そのための技術が、「データの3つの技術」の1つである「データを収集する技術」です。

　サイトのWebアクセスログは、サイトへのタグの埋め込みや実装でミスをしなければ、ほぼ自動でデータ収集されます。しかし、CRMなどの人の手でデータ入力する営業関連データは、ほぼ「汚いデータ」です。

　汚いデータというのは、データを記録する人によってデータの「正確さ」や「粒度」が異なり、酷い場合には記録さえ残っていないデータです。

　さらに、同じ人がデータを入力しても気分（例：嬉しい、悔しいなど）や時期（例：繁忙期、閑散期など）によってデータの「正確さ」や「粒度」が異なることがあります。

　このような「正確さ」と「粒度」の問題を抱えた汚いデータでも、どうにかして成果を出すのがセールス・アナリティクスです。

　綺麗なデータが溜まるのを待っていては、いつまでたっても何もできません。そのためには、「汚いデータ」をある程度「綺麗なデータ」にして使う必要がでてきます。

　データを収集する技術とは、単にデータを集めるだけではなく、分析できる状態になるまで、汚いデータをある程度綺麗にする技術でもあるのです。

　では、集めた汚いデータをいかに綺麗なデータにするのか、そもそも常に綺麗なデータを溜めるにはどうすればよいのでしょうか。