データの正確性 vs データの完全性。その違いとは？

データは組織の最も貴重な資産かもしれません。データの収集、保存、利用に依存している企業にとって、データを安全、安心、正確に保つことは、ビジネスの存続と発展に欠かせません。信頼性の低いデータは、誤った結論や歪んだ分析、不用意な推奨につながる可能性があります。データの正確性とデータの完全性について説明しましょう。

データの完全性と正確性は別物であるにもかかわらず、混同されることがよくあります。企業はデータの整合性を高く保つ必要がありますが、すべてを追跡し、異なる部門やデータセット間でデータが正しいことを確認するのは困難なことです。

このブログ記事では、データの正確性とデータの完全性、そして両者の違いについて説明します。

データの正確性

データ品質で最も重要なのは、正確さです。これにより、企業のビジネス上の意思決定が、信頼性の高い正確なデータに基づいて行われるようになります。これにより、計画、予測、予算など、あらゆる分野で適切な判断がしやすくなります。情報の妥当性のことを正確性といいます。データが正確で間違いがないことを示唆しています。

完全性は正確性の構成要素でもある。部分的な情報しかないと、課題や問題に対して正しい結論にたどり着けない可能性があります。

例えば、小売業で在庫量を把握したい場合を考えてみましょう。データ収集が完全であれば、お客様の需要を満たすために、常に適切な在庫を確保することができます。また、データ精度を利用してトレンドを予測することで、先回りして在庫を獲得し、競合他社を一歩リードすることも可能です。

データの完全性

データの完全性とは、データがそのライフサイクルを通じていかに適切に保存されているかを意味する。システムに入力されるデータの正確さに関するものである。これは、情報が完全であり、一貫性があり、正しいことを意味します。

データベースを作成する際には、データの整合性をどのように扱うかを検討する必要があります。例えば、顧客情報をリレーショナルデータベースに格納する場合、2人の顧客が同じ名前を持たないようにする必要がある。そのためには、お客様一人ひとりに固有の番号を付与すればよいのです。

データ保全は、データの損失や漏えいを防ぐものです。外敵からデータを守るために、内部のユーザーがデータを適切に扱うようにしましょう。データの検証やエラーチェックにより、機密データが誤って分類されたり、誤って保存されたりすることがないようにすることができます。

データインテグリティには、いくつかの指標があります。

データの正確さ。 データがどれだけ正確か。データ正答率95%は、データが実際の集合と密接に一致していることを示す。

データの完全性。データセット内にどれだけのデータが格納されているか。

データの安全性不正なアクセスからデータを安全に保つこと。

データガバナンスデータが組織のニーズを満たしていることを確認する。

データの有効性データが有効であることを確認するために、不具合がないかをチェックすること。

データの一意性データがユニークであることを確認する。

ロケーション・インテリジェンスロケーションインサイトとアナリティクスは、データを豊かにし、実用的なものにします。

データの充実を図る。 外部データは、内部データに文脈、ニュアンス、関連性を付加します。企業、消費者、場所の詳細を含めることで、データの完全性と文脈を改善することができます。

データの正確性と完全性の重要性

どのような企業でも、データの包括性、一貫性、正確性を確保するために、データの正確性と整合性が必要です。データの正確さは、正確で最新の情報を提供するため、ビジネスにとって重要です。これにより、ビジネス上の意思決定や戦略的なプランニングが容易になります。

データの完全性は、情報が変更されていないこと、正しいことを確認するために不可欠です。これにより、お客様や取引先からの信頼を維持し、会社の評判を守ることができます。また、データの正当性を確認することができ、データの破損を防ぐために必要不可欠なステップとなります。

データの正確性とデータの完全性の違い

データの正確さと完全性は、データ管理の2つの重要な側面です。それぞれの違いについて見ていきましょう。

データの正確性	データインテグリティ
データの正確さは、データの全体的な質を示しています。	データの完全性とは、正確で包括的なデータを持つことと定義されます。
企業にとって重要なのは、スマートな意思決定をすることです。	情報が変更されていないか、紛失していないかを確認することが重要です。
データの正確性を保つために、情報の入力、管理、保護に関する手順を設けることが必要です。	データの完全性を確保するために、追加のガバナンスとセキュリティの手順が必要となる場合があります。
複数の部門やデータの種類にまたがるデータの正確性を確保するのは難しいかもしれません。	データの完全性とは、単にデータセットの正確さと完全性を維持することです。
正確性、完全性、一貫性、エラー率などは、データの正確性を示す重要な指標です。	データインテグリティの指標には、データ品質、完成度、安全性、ガバナンス、正確性、オリジナリティ、ロケーションインテリジェンス、エンリッチメントが含まれます。
不正確なデータがもたらすリスクには、誤った意思決定、風評被害、コンプライアンス違反などがあります。	データの完全性が保たれていないと、金銭的な損失、誤った診断、保険料の払い過ぎなどのリスクがあります。