データ品質管理とは何ですか知っておくべき5つの主要な柱
データ品質管理の概要
データの収集、整理、保存は、データ管理の戦いの半分に過ぎません。データベースに残された情報は、時間の経過とともに悪化し、精度と価値が低下する可能性があります。これを回避するために、多くの企業がデータの品質管理を実践し、情報を保存し、データのコンプライアンスを維持します品質基準。
データ品質管理とは何ですか
データ品質管理（DQM）は、情報の品質を向上させるための保守プラクティスで構成されています。DQMは、最初のデータ収集から、データ管理ソリューションの実装や情報配信まで、広範囲にわたります。企業は、DQMは、情報を最新かつ信頼性の高い状態に保つために不可欠な内部プロセスとして認識しています。そうしないと、データが時間の経過とともに悪化し、精度が低下し、インサイトの影響が下がります。
現在では、多くの企業がDQMを必要とし、多くの企業が複数のソリューションを持っているため、標準化されたプラクティスなしで維持することが困難になっています。DQMプロセスを確立することで、企業はデータベース、データ収集方法、メンテナンスを最適化することができます。これにより、生成されたすべてのレポート、分析、インサイトが正確でインパクトのあるものになります。
データ品質を測定するためのメトリック
データ品質の測定は、履歴およびリアルタイムの情報に依存して、十分な情報に基づいた意思決定を行う企業にとって重要です。企業は、DQMが客観的になければ、パフォーマンスレベルを評価することはできません。したがって、組織はデータセットの全体的な品質を決定する主要な指標を確認する必要があります。
正確さ
データの正確さとは、企業がリアルタイム情報でサイクルするにつれて、ステータスの継続的な変化を指します。つまり、最新の情報によって古い情報が置き換えられ、最も正確な詳細情報が提供されます。企業は、広範なソース文書と検証方法を通じてデータの正確性を測定し、情報を正確に把握することができます。
管理ソフトウェアを使用する企業は、エラー主要業績評価指標 (KPI) に対するデータの比率を監視することで、正確性を追跡できます。このメトリックは、欠落しているデータフィールドと誤ったデータフィールドの数をカウントし、データセット全体と比較します。もちろん、企業は品質問題の低減に努めるべきですが、リスクアペタイトベンチマークを確立することから始めることができます。言い換えれば、管理者は、彼らがシステム内で許可するミスの最大数を決定する必要があります。
一貫性
データの整合性は、その作成元に関係なく、すべてのシステム全体でデータセットが一致することを保証します。たとえば、顧客のプロファイルは、POS (POS) と顧客管理システムで同じ個人情報を持っている必要があります。データが競合する場合、企業はどのデータセットが正しいかを解読できません。
システム統合により、企業は既存のソフトウェアをすべて接続して、ユニバーサルインターフェイスを作成できます。統合により、ソリューションはリアルタイムデータを相互に共有し、企業全体でデータの一貫性を確保できます。ただし、整合性と正確性を区別することが重要です。データセットは一致しても正しくありません。
完全性
完全性とは、企業が総合的な結論と実用的な洞察を得られるように、データの全体性を指します。企業は、欠落している入力がないかどうかをフィールドをチェックすることで、データの完全性を測定できます。ここでも、システムインテグレータは、フォームを完成させ、完全性を保証するために、他のソースから関連データを取り出すことができます。
完全性
データの整合性は、データ検証とも呼ばれ、企業がポリシーに準拠していることを確認するためのデータセットのテストです。特定の業界規制により、企業はデータの正確性をチェックし、特定の形式を使用する必要があります。したがって、組織は手数料やその他の罰則を回避するために、コンプライアンスを維持する必要があります。
整合性を測定するには、企業はデータ変換エラー率を監視する必要があります。このメトリックは、内部プロセスが、場所間を移動するときにデータを正しく再フォーマットできない回数を決定します。このレートが引き続き増加する場合、企業は新しいコンバージョン方法を検討する必要があります。
適時性
データの適時性とは、いつでも情報の可用性とアクセス性を指します。言い換えれば、企業が情報を期待する時と実際に情報を受け取ったときの違いです。企業はリアルタイムデータを使用してさまざまな戦略を改善するため、適時性を積極的に測定する必要があります。
タイム・トゥ・バリュー・メトリックは、適時性に基づいて情報の価値を測定します。組織はリアルタイムデータを好むため、通常、最も価値のある最新の情報が見つかります。したがって、管理者は、迅速かつ正確にデータを引き出すシステムを確立するために努力する必要があります。
データ品質管理の5つの柱
さまざまなデータ品質指標に加え、DQMを成功させる5つの柱も考慮する必要があります。
ザ・ピープル
テクノロジーはビジネスのパフォーマンスを大幅に向上させる力を持っていますが、それを制御する人々と同じくらい効果的です。したがって、従業員がソリューションの機能に精通しておらず、知識がなければ、同社は業務を最適化しません。従業員階層を作成すると、組織は作業者のスキル、経験、能力に基づいてロールを確立できます。
- DQMマネージャは、すべてのビジネスインテリジェンス拡張の取り組みを監督する責任があります。したがって、彼らはプロジェクトの範囲、予算、チームメンバー、および実装に最新の状態を維持する必要があります。
- 組織変更マネージャソフトウェアダッシュボードの確立からレポートの生成まで、さまざまなプロジェクトを整理して支援します。
- データアナリストデータ品質、適時性、完全性の向上など、設定された目標に向かって働く忙しいミツバチです。これらは、実際に組織化された計画を実行する従業員です。
データ・プロファイリング
データ・プロファイリングは、4つのステップで構成されるDQMにおける循環的なプロセスです。
1.すべてのデータセットを広範囲に確認します。
2.データをメタデータにクロス検査する。
3.統計モデルのテスト
4.全体的なデータ品質に関するレポートを生成します。
データプロファイリングプロセスは、データから洞察とレポートを開発するために必要です。このプロセスがなければ、企業は情報の正確性と完全性を保証できません。
データ品質の定義
品質に関する柱は、各ビジネスにとって特にデータ品質が何を意味するのかを中心としています。データ品質の定義は、さまざまな基準を持つことができるため、企業によって大きく異なるように見えます。たとえば、一部の組織では、リスクの高いアペタイトがあり、他の組織よりも多くのデータ不一致が生じることがあります。
これは通常、ビジネスの業界、競合他社、顧客によって異なります。市場が変動するにつれて、データ品質の意味も時間とともに変化する可能性があります。したがって、企業はビジネスインテリジェンスを監視し、定義を更新する必要があります。
データレポート
DQMの4番目の柱は、データレポートです。これは、侵害するデータを排除して報告するプロセスです。会社の基準に基づいて、管理者は、個々のシステムとの不一致を特定し、記録する必要があります。この情報を統合した後、管理はパターンを開発するために共通変数を定義することができます。これにより、同社は予防措置を実施することができます。
データ修復
データの修復は、データの修復と、情報の正確性を向上させるための新しいシステムの実装で構成されます。誤ったデータの主な原因を見つけるとき、管理者は、なぜどこで、どのようにデータが欠陥になったかを特定する必要があります。これらの詳細を使用すると、開発者は誤動作を修復する高品質のツールをプログラムし、同様のエラーを防ぐことができます。
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