データ品質管理: 定義 + ベスト プラクティス

公開: 2022-08-25

今日のビジネスにとって、データはすべての重要な要素です。 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。 その結果、企業は広範なデータ品質管理プロセスを実装して、情報の有効性を確保する必要があります。 そのため、特にビッグデータが活況を呈している時代において、DQM の分野は非常に重要になっています。

企業がビッグデータの急増から価値を引き出す前に、データ品質を管理するためのいくつかのプラクティスを実装する必要があります。 これらのプラクティスは、情報の一貫性、正確性、および有効性を確保するのに役立ちます。

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、それが重要な理由を説明します。 このブログの最後までお付き合いいただき、詳細をご確認ください。

データ品質管理とは

データ品質管理は、高品質のデータを維持するために設計された手法の集合です。 これはしばしば DQM と呼ばれ、データの収集から、高度な情報プロセスの導入、データの有益な配布まで、すべてが含まれます。

持っている情報を管理するのにも役立ちます。 実用的で、さらに重要なことに、情報から信頼できる洞察を生成するために、効果的な DQM は一貫したデータ分析に不可欠であると広く考えられています。

データ品質管理の重要性

データ品質管理は、データを理解する上で重要であり、長期的にビジネスに役立ちます。 データ品質を管理することの重要性について話しましょう。

  • 優れた DQM は、すべてのビジネス イニシアチブの基盤です。 データ品質プログラムの管理では、組織のすべての部門にわたってデータ品質のルールを作成し、実施します。 古いデータや信頼できないデータは、間違いにつながる可能性があります。
  • 正確で最新のデータにより、会社の通常業務を明確に把握できます。 そのため、そのすべてのデータをさらに上流および下流で使用するアプリケーションを確認できます。 また、データ品質の管理を利用することで、コストを削減できます。
  • 品質が悪いと、注文や支出を追跡できなくなるなど、コストのかかる失敗や見落としにつながる可能性があります。 DQM は、情報を深く理解することで、ビジネスとそのコストを理解するのに役立つ堅牢なデータベースを提供します。
  • コンプライアンスとリスクの目標を達成したい場合、DQM は最終的な要件です。 データガバナンス委員会や評議会などの機関によって定義された「許容可能な」レベルのデータ品質が存在する場合があります。 透明性の高い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 ガバナンスの不可欠な要素です。

データ ガバナンスのフレームワークを導入するプロセスでは、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。

データ品質管理のベスト プラクティス

以下は、データ品質管理のプロセスを開始したばかりの企業が心に留めておくべき 5 つのベスト プラクティスです。

実践 1: 最新のデータを調べる

まず、おそらく顧客に関する多くの情報を持っているでしょう。 不十分なデータが新しいデータ アーキテクチャにとどまることは望ましくありません。 したがって、DQM の作業を開始するときは、既存のデータを監査する必要があります。

これは、矛盾、エラー、および重複のリストを作成し、発生した問題を修正することを意味します。 これは、インフラストラクチャに送られるデータが可能な限り高品質であることを保証するために行われます。

実践 2: データ品質管理におけるファイアウォール

会社が不正なデータを入力するのを防ぐためにファイアウォールをインストールすると、システムの異常を防ぐことができます。 ファイアウォールは、比喩的な火災の拡散を自動的に防止するソフトウェアとして知られています。 この状況では、火災は不正確なデータによって引き起こされます。

ファイアウォールは、不正なデータの侵入を阻止することで、ユーザーの間違いを防ぐのに役立ちます。ユーザーが間違いを犯すのは簡単ですが、ファイアウォールを使用すると、間違いを簡単に防ぐことができます。

インフラストラクチャにデータを追加できるユーザーの最大数は、データの精度に影響を与える重要な要素です。 しかし、多くの大企業では、複数の方法で参入することが重要です。

プラクティス 3: DQM と BI を組み合わせる

今日の現代のビジネス文化では、統合が話題になっています。 システムが統合されると、機能が向上します。

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できる企業レベルの企業はありません。 ただし、ビジネス インテリジェンス ツールを DQM と統合すると、プロセスの自動化に役立つ場合があります。

たとえば、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できます。 評価のためにそれらを識別するための基準を指定します。

実践 4: 関連する人々をそれぞれの役割に配置する

社内の数人がデータ品質プロセスを担当しています。 そして、これらの仕事にはそれぞれ独自の義務があります。 これらの仕事が仕事に専念する人々によって行われている場合、ガバナンス基準は常に満たされることが期待されます。

プラクティス 5: ボードを設置することでデータ ガバナンスを確保できる

データドリブンな意思決定の危険から企業を保護するために、データガバナンス委員会を設立する必要があります。 組織は、データ ガバナンスのポリシーと基準を策定します。 パネルの参加者には、IT およびビジネスの専門家を含める必要があります。

新しい品質目標を定義し、さまざまな LOB にわたる DQB イニシアチブ DQM の進捗状況を追跡するために、定期的なデータ ガバナンス ボード会議も必要です。 データの品質を改善するには、それを測定する方法が必要です。 そのため、正確な測定スケールを作成すると役立ちます。

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すべての詳細を提供してくれる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には、データ品質管理を確立することが不可欠であることに同意していただく必要があります。

一部の企業は、高品質のデータを維持するという負担にもかかわらず、DQM を課題と見なしていることを覚えておいてください。 そのため、企業がデータの正確性を確保できれば、競争上の優位性が得られます。

データ管理サービスの詳細については、QuestionPro をご覧ください。 データ管理を迅速かつ正確に行いたい場合は、QuestionPro が喜んでベスト プラクティスを共有し、実装します。