データは、最近のビジネスにとって重要なすべての核となるものです。 組織は、最も重要なビジネス上の意思決定の多くをデータに依存しています。 そのため、企業は情報の有効性を確保するために、大規模なデータ品質管理プロセスを実施する必要があります。 だからこそ、特にビッグデータの活況期において、DQMの分野は非常に重要となっているのです。
企業が爆発的に増加するビッグデータから価値を引き出すには、データの品質を管理するためのいくつかの慣行を導入する必要があります。 これらの実践により、情報の一貫性、正確性、妥当性を確保することができます。
このブログでは、データ品質管理について説明し、データ品質を確保するために必要なベストプラクティスを特定し、なぜそれが重要なのかを説明します。 このブログの最後までお付き合いいただき、より深く掘り下げていきましょう。
データ品質管理とは？
データ品質管理は、データの高品質を維持するために設計された手法の集合体である。 DQMと呼ばれることもあり、データの収集から高度な情報プロセスの導入、データの有用な流通までが含まれます。
また、自分の持っている情報を管理できるようになる。 データ分析に必要なのは、効果的なDQMであると考えられています。
データ品質管理への重要性
データ品質管理は、データを意味あるものにするために重要であり、長期的にビジネスに役立てることができます。 データ品質を管理することの重要性についてお話します。
- 優れたDQMは、すべてのビジネスイニシアチブの基礎となるものです。 データ品質プログラムの管理は、組織のすべての部門におけるデータ品質に関するルールを作成し、実施する。 データが古かったり、信頼性が低かったりすると、ミスにつながることがあります。
- 正確で最新のデータは、企業の通常業務を明確に把握することができます。 だから、さらに上流や下流ですべてのデータを使うアプリケーションを確信することができるのです。 また、データ品質の管理を利用することで、コストを削減することも可能です。
- 品質が悪いと、注文や支出の把握ができなくなるなど、コストのかかる不手際や見落としが発生します。 お客様の情報をしっかりと把握したDQMは、ビジネスとそのコストを理解するのに役立つ確かなデータベースを提供します。
- DQMは、コンプライアンスやリスクの目標を満足させたいのであれば、最終的な要件となります。 データガバナンス委員会や協議会などの機関によって定義された、データ品質の「許容範囲」レベルがあるかもしれません。 透明なプロセスとオープンなコミュニケーションラインは、優れたデータガバナンスに不可欠な要素です。
データガバナンスの枠組みを整備する過程では、データ品質が不可欠です。 さらに、効果的なDQMは、データスチュワードがより効果的に職務を遂行するのに役立ちます。
データ品質マネジメントのベストプラクティス
データ品質管理のプロセスを始めたばかりの企業が留意すべき5つのベストプラクティスを以下に紹介します：
実践1：直近のデータを検証する
まず、お客様に関する情報をたくさん持っていることでしょう。 新しいデータアーキテクチャの中で、不十分なデータが行き詰まることは避けたいものです。 ですから、DQMに取り組み始めたら、すでに持っているデータを監査する必要があります。
つまり、矛盾やエラー、重複をリストアップして、出てきた問題を修正することです。 これは、インフラに入るデータを可能な限り高品質にするために行うものです。
実践編2：データ品質管理におけるファイアウォール
悪いデータを入力しないようにファイアウォールを設置することで、システムの誤作動を防ぐことができます。 ファイアウォールは、比喩的な火事の延焼を自動的に防ぐソフトウェアとして知られています。 このような状況では、不正確なデータによって火災が発生することになります。
ファイアウォールは、悪いデータの侵入を阻止することで、ユーザーのミスを防ぐことができます。 ユーザーがミスをするのは簡単ですが、ファイアウォールを使えば、それを簡単に止めることができます。
インフラにデータを追加できるユーザーの最大数は、データの精度を左右する重要な要素です。 しかし、多くの大企業では、複数の侵入経路を持つことが重要です。
実践3：DQMとBIを一緒にする
現代のモダンなビジネス文化において、統合は誰もが口にするホットなトピックです。 システムが統合されていれば、より良い機能を発揮します。
企業レベルの会社では、すべてのデータ記録の正確性を常に検証することを正当化することはできません。 しかし、ビジネスインテリジェンスツールをDQMに統合することで、プロセスの自動化を支援することができるかもしれません。
例えば、頻繁にアクセスされることが予想される新しいデータセットは、データ品質管理サイクルの一部として監査することができます。 評価の対象となるものを特定するための基準を明記する。
実践4：関係者をそれぞれの役割に配置する
あなたの会社では、何人かの人がデータ品質プロセスの責任者になっています。 そして、これらの仕事には、それぞれ業務があります。 これらの仕事を、仕事に打ち込む人たちが担うことで、常にガバナンスの基準が満たされることが期待されます。
実践5：データガバナンスは役員会を設置することで確保できる
データドリブンな意思決定がもたらす危険から企業を守るため、データガバナンスボードの設立が必要です。 組織として、データガバナンスに関する方針と基準を策定する。 パネルの参加者には、ITとビジネスのプロフェッショナルが必要です。
また、新たな品質目標を定義し、異なるLOBにまたがるDQBイニシアチブDQMの進捗を追跡するために、定期的なデータガバナンスボードミーティングが必要です。 データの質を高めるために、測定する方法が必要です。 だから、正確な測定スケールを作ることが有効です。
結論
このブログが、データの品質を維持するために必要な情報を提供できたことを心から願っています。 また、今日のデジタル市場でビジネスの競争力を維持するためには、データ品質マネジメントの確立が不可欠であることにご賛同いただけるものと期待しています。
高品質なデータを保持することが負担であるにもかかわらず、DQMを課題として考えている企業があることを忘れないでください。 ですから、あなたの会社がデータの正確さを保証すれば、競争上の優位性を得ることができます。
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