たった4ステップで完了！データ整理法の手順とコツを徹底解説

データ整理は、自社で保管しているデータの一貫性と正確性を維持するために必要です。怠ると必要なときに利用できず、収集し直したり作成し直したりなど、手戻りにつながります。

実際に早急に必要なデータがあるにもかかわらず、見つからず冷や汗をかいた経験のある人も多いのではないでしょうか。

当記事では、日常で即実践できるデータ整理の手順やコツ、自動で整理してくれるおすすめのツールについて解説します。

目次

データ整理とは？怠ることのリスク

【4ステップで完了】仕事でデータ整理を進める手順

失敗しない！仕事で使えるデータ整理のコツ

自動でデータ整理ができるおすすめツール

データ整理も活用もツールで自動化しましょう

データ整理とは、自社で保有するデータを特定のルールや基準に従い、整理・分類する行為を指します。データ整理には、データ全体の一貫性と正確性を維持する効果があり、怠ると下記のリスクにつながります。

• 情報が乱雑化する
• 経営において誤った意思決定を下してしまう
• コンプライアンス違反に該当する
• セキュリティリスクが高くなる
• コストが増加する

小規模なデータからビッグデータまで、情報は企業にとって大切な資産であることを心がけ、日ごろから整理しましょう。また、データ整理を習慣づければ、業務効率の向上にもつながります。

データ整理には複数の方法がありますが、ここでは一般的にデータ整理を効率よく進めるための手順を4つのステップで解説します。自身のデスクトップやパソコン内に保管されているデータから、企業のサーバー内に保管されているビッグデータまで、幅広く利用できます。

はじめに、データ整理をする範囲を決めます。

範囲を決めず整理対象を広げると、混乱するおそれがあるほか、複数人で整理する場合は作業範囲が重複する可能性があります。

範囲を設定する際は、以下のポイントを考慮しましょう。

• 重要性が高く、優先的に整理すべきデータか
• 整理するデータの種類（テキスト、画像、動画等）が同じか
• 決められた期限内で整理が完了するか

優先度が高いデータから整理することで、限られたリソースを有効活用できます。またデータ整理を実施する際は、必ず完了する期限を決めましょう。

データ整理は、フォルダに格納して視覚的にまとめると効果的です。今後、データが利用しやすくなるフォルダを作成するには、以下の手順がおすすめです。

• フォルダを作成する目的を明確にする
• 格納するデータのカテゴリーを決定する

フォルダを作成する目的を明確にすれば、フォルダ名をつける際に、適切な名前が決めやすくなります。部門別・プロジェクト別・日付別など、格納するファイルに応じてフォルダ名のルールを決めましょう。

フォルダを作成したら、ファイルをフォルダ内へ格納します。

ファイルのなかには、振り分けるフォルダ先に迷うこともあるでしょう。そのときは、一時保管用などのフォルダを作成し、そのなかへ格納します。一時保管用フォルダは定期的に見直し、使用しない場合は削除したりほかのフォルダ内へ格納し直したりしましょう。

ファイル名は、対象のデータ内容を一目で把握するための大切な要素です。

ファイル名の形式は、できるだけフォルダ内または全ファイルでの統一をおすすめします。たとえば、以下のようにファイル名に詳細情報を記載すると、内容が把握しやすくなります。

• ファイルの用途_日付
• ファイルの用途_作成者_作成日

ファイル名のルールを決めるため、一通りファイルをフォルダ内へ格納し終えてからファイル名を変更しましょう。

ファイル名を変更する際、通常は右クリックをして「名前の変更」を選択しますが、手間です。Windowsの場合、キーボードのF2キーをおすだけでファイル名が変更できるため、積極的に活用しましょう。

前章で紹介した整理の手順を実施する際、失敗や混乱を避け、効率よく進めるための注意点やコツを解説します。複数人で整理する際は、とくに手戻りや作業の重複リスクが高まるため注意が必要です。

作業中または一時的に保存が必要なファイルを格納するため、一時保管フォルダを設置しましょう。無理にフォルダへ格納すると、ファイルの格納場所がわからなくなる可能性があります。

整理後も、作業が完了したあとはすぐに該当先のフォルダへ格納し、不明なファイルにおいては一時保管フォルダへ格納するよう習慣づけましょう。

ただし、一時保管フォルダは、定期的に中身を整理したり削除したりする必要があります。一時保管が長期化すると、格納されているファイルが増え、業務効率が下がるためです。

不要なファイルの削除は、整理につながるほかストレージの空き容量を増やせます。とくに、古いバージョンのファイルや重複ファイルは混乱を招くため、早急に削除しましょう。 また、ファイルが減るため視覚的にも負担が減少し、必要な情報に素早くアクセスできます。

ただし、誤って重要なファイルを削除しないよう注意が必要です。バックアップを定期的に行い、万が一誤って削除した場合もすぐ戻せるようにしておきます。

フォルダの階層は、できるだけ浅くしたほうがよいでしょう。浅いほうがファイルを検索しやすく、階層が深いと、さかのぼる必要があるため目的のファイルを探すまでに時間がかかります。

シンプルなフォルダ構造は、ほかのメンバーとの共同作業時にも便利です。階層が深すぎる場合は、次の階層ではなく同じ階層にフォルダを用意して格納しましょう。

データ整理の際、ファイルのプロパティの活用が効果的です。

プロパティとは、ファイルに関連する情報（作成日・更新日・作成者・タグなど）を指し、対象のファイルを右クリックで閲覧できます。

プロパティは手動で書き換えられるため、情報を正しく設定すれば、特定のファイルを検索する際に便利です。

たとえば、特定のプロジェクトに関連するファイルに共通のタグを付ければ、プロジェクト名で検索した際に一度に表示でき、作業効率を向上できます。

デスクトップは毎日使用する場所なので、頻繁に利用するファイルやフォルダあれば、デスクトップ上の使いやすい位置に設置しましょう。

ただし、デスクトップ上のフォルダやファイルが多すぎてもかえって使いにくくなります。そのため、必要なファイルのみ配置し、使用頻度が低いフォルダやファイルは、エクスプローラーへ設置します。

ほかのメンバーと共同で使用するフォルダの場合は、ショートカットを作成してデスクトップに設置しましょう。

ファイルは、定期的に棚卸しをしましょう。

ファイルの棚卸しとは、自身や職場が保管しているファイルの内容や個数、使用の有無などについて、洗い出して精査することです。

ファイルの棚卸しをすれば、不要なファイルを削減し、用途が変わったファイルを適切なフォルダへ格納できます。また、情報が古くなっている場合や重複しているファイルがあれば、棚卸しの機会に見直します。

ミスを防ぐため、すべてのデータを一度に見直すのではなく、カテゴリーごとに分けて計画的に進めることが望ましいです。

保管しているファイルを把握するため、エクセルでデータ整理表を作成する方法が効果的です。表形式でファイルの内容を整理すれば、視覚的に情報が把握しやすく、検索やフィルタリングが容易です。

とくに、業務で扱うファイルが増えるほど、規則性のある管理表の使用が便利でしょう。ファイルやフォルダのURLを管理表へ記載すれば、管理表から対象のフォルダやファイルが開けます。

ファイル名は、ファイルの内容を一目で理解するために重要です。そのため、ファイル名のルールは、必ず部署内で統一しましょう。

ファイル名の規則を統一させれば、ほかのメンバーが必要なファイルを検索しやすく、混乱が避けられます。とくに、複数のプロジェクトやタスクを同時に管理する際、ファイル名が特定の規則で付与されている場合、探しやすくなります。

ファイル名のルール制定の際は、他部署との兼ね合いも考慮し、調整しましょう。

AI機能が搭載されたツールを導入すれば、データ整理の効率を向上できます。

たとえば、ファイルの分類や自社で保管しているデータの予測分析などを自動化でき、瞬時に完了させます。そのため、従来のように手動や人力に頼っていた業務をほとんど自動化できるのです。

本来人間が携わるべき業務に注力できるため、人員やリソース不足における課題をほぼ解決に導いてくれるでしょう。

ただし、AIツールの導入には初期コストや操作を覚えるための期間が必要なため、導入する際はツールを慎重に検討する必要があります。

人力によるデータ整理は、人的ミス（ヒューマンエラー）が発生するほか、時間とコストなどのリソースの確保が困難です。

そこで、ツールを導入してデータ整理を自動化することで、課題解決につながります。

ここでは、社内に散在するデータを1つにまとめて使える状態に整えるData 360（旧Data Cloud） と、整理したデータをわかりやすく可視化して意思決定につなげる Tableauを紹介します。

Data 360（旧Data Cloud）は、社内外に点在するデータを統合し、活用しやすい形に整理するためのデータ基盤です。

部署ごとに管理されている顧客情報や購買履歴、Webデータ、問い合わせ履歴などをまとめることで、「必要なデータが見つからない」「データがバラバラで使えない」といった課題の解消につながります。

データ整理の現場では、分析以前にデータの所在や形式が統一されておらず、準備作業に多くの時間がかかるケースも少なくありません。Data 360を活用すれば、分散したデータを一元化し、分析や可視化へスムーズにつなげる状態を整えられます。

Tableau（タブロー）は、整理されたデータを グラフやダッシュボードとして可視化し、意思決定に活かすためのビジュアルアナリティクスツールです。大量のデータを扱う場合でも、視覚的に状況を把握しやすくなり、現場での判断スピードを高められます。

数字や表のままでは見えにくい傾向や変化も、可視化によって「今、何が起きているか」「これから何が起きそうか」を捉えやすくなるため、需要の変化を読み解くために活用しやすいでしょう。

さらに近年では、AIを活用した分析支援機能も搭載されており、インサイトの探索や深掘りをサポートします。

Data 360で社内に点在するデータを統合・整備し、それをTableauで可視化・分析につなげることで、データ整理・活用までをスムーズに進めやすくなるでしょう。

データ整理は、日ごろから定期的に実施することで、量が増えても必要な情報にすぐアクセスできます。

ファイル名やフォルダ名のルールを統一すれば、一目でわかるデータ整理が可能です。

ただし、データが部門やシステムごとに分散している場合、手作業では限界があるかもしれません。そこで、Data 360（旧Data Cloud）でデータを集約・整備し、Tableauで可視化して現場の意思決定に活かすといった流れを作ることで、データ活用までをスムーズにつなげやすくなります。

データ整理後の「見える化」まで効率化できるよう、ツールの活用を検討されてみてはいかがでしょうか。