表記ゆれの検出と正規化：辞書設計と自動修正の実務

データ品質改善サービス「BFT Insight」のサイトにて、新しいコラムを公開しました。

今回のコラムでは、BI・AI活用において課題となる「表記ゆれ」の検出・正規化について解説しています。表記ゆれがBIの集計やAIの精度、システム間のデータ連携に与える影響や、変換辞書の設計方法、SQL・Excel・Pythonを使った実装方法、再発を防ぐための仕組みなどをご紹介しています。

「同じ企業なのにデータ上では別の会社として集計されてしまう」「一度データを修正しても、また表記ゆれが発生してしまう」「表記ゆれの正規化をどのように進めればよいかわからない」といった課題をお持ちの方は、ぜひご覧ください。