ここでデータの整理って書くと、クリーニングやクレンジングというように思われるかもしれませんが、それらは、データを分析するために解析するためにプログラムなどのツールで処理しやすくするための作業のことで、あくまでもデータの整理とは違うような気がします。
僕の思うデータの整理というのは、頭の整理のように、
まずは、業務において何をしたいのかを明確にする。次に、どのような情報を取り扱うのか（または取り扱っているのか）を把握し、それぞれの情報の意味を明らかにする。
さらに、その情報が「いつ発生し、いつ消えるのか」といったライフサイクルを整理し、情報同士の関係性を確認する。そのうえで、情報の冗長性や矛盾を避けるようにし、情報を適切に分割・整理する。
ということだと思う。
要はデータベース化ですよね。実はかなり高度な事なんです。
追加でもうひとつ、それをちゃんと関係者に説明できるまでブラッシュアップする。という感じでしょうか？
それができると、その後に問題が起きて改善の必要性が発生したときに、新しい手法やツールを導入しやすくなるんでしょうね。
残念なのは、データの整理がちゃんとできてなくて、さらに説明できないと、いくらプロフェッショナルなシステム屋がシステム改善に着手しても、新しい手法やツールを説明するだけで終わって、何もできないのが関の山だと思う。（それだけでも重宝されるところがある）
逆にシステム屋は業務をよく理解していなくても、データが整理できていて、それの説明がしっかりしている状況だと、驚くようなスピードで、それまでに想像できていないような改善をしたりするような爆発力を持っているんだよねぇ。
正直よく分かっている人でもかなりの時間⏰（ものによっては年単位）が必要な作業だと思う。