データクオリティとは? データマネジメント用語をわかりやすく解説
近年、多くの企業ではデータを軸にしたビジネス推進を行っています。
データを活用する上で、特に重要視されているのがデータ品質の向上と維持運用を行うデータマネジメントです。
この用語集では、データマネジメントやデータ活用に関する用語を解説しています。
また、データマネジメントの専門家として活動するNTTデータ バリュー・エンジニアが、データ活用のヒントもご紹介しています。
データクオリティとは
NTTデータ バリュー・エンジニアが考えるデータマネジメント
NTTデータ バリュー・エンジニアでは、単なる作業としてのデータクレンジングではなく、お客様の利用目的や実際のデータ状態を確認した上で、最適なデータクレンジングの設計をします。
上述の通り、お客様の利用目的によって、どの程度の品質を維持するのが適切であるかは変わります。
例えば「整っていないデータの確認時間の削減による業務効率化」や、「データを活用した売上拡大」といったような「本当の目的」を確認した上で、目的達成のためにはどのレベルにまで、データ品質を引き上げる必要があるか「ゴール地点」を定めます。
加えて、必ず「現在のデータ状態」を確認します。
実際のデータは、システム定義書通りに精緻に、例外なく存在することはありえません。
現場の運用に基づき様々なイレギュラー処理がなされていたり、当初定義した範囲を超えるような事象が発生し、暫定的な対応でデータ入力がなされていたりするのが現実です。
こうした「現在のデータ状態」と、「ゴール地点」とのギャップを把握した上で、目的達成のためにどのような手立てが必要かを組み立てていきます。
さらに、具体的なデータクレンジング作業においては、「半角/全角」「大文字/小文字」「法人格や住所表記の統一」といった基本クレンジングに加え、お客様独自のデータ項目や管理ルール、活用方法を踏まえた上で、個別的なデータクレンジングにも対応をすることで、高品質なアウトプットを提供することが可能です。
また、機械処理やツールだけでは対応しきれない“汚れたデータ”に対しては、目検を含めた“深いクレンジング”を行います。
カテゴリごとに、「どのレベルまでのクレンジングを行うか」を定義し、画一的な機械処理に留まらず、フリー入力テキストからの値切り出し、空欄の穴埋め・補完、正規表現への置き換えといった対応までを行います。
「ツール+人間の目」だからできる、データの意味を捉えた深いクレンジングを実施します。
詳細は以下をご覧ください。
> NTTデータ バリュー・エンジニアのこだわり お客様と伴走してデータマネジメント支援、データ活用支援を行うNTTデータ バリュー・エンジニアが大切にしているコトです。 > NTTデータ バリュー・エンジニアのデータクレンジング 単なる作業としてではなく、お客様の利用目的や実際のデータ状態を確認した上で最適なデータクレンジングの設計をします。 > セミナー動画視聴「DXを加速度的に推進するデータマネジメントのあり方」 動画の続きはこちらからご覧ください。
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