データ品質とは？よくある質問と活用事例
企業データの良好な品質を維持するための主要な手法、ユースケース、およびメリットについて学びましょう。
運用データ、顧客データ、取引データ、生産データなど、企業のデータ品質は、どんなに強固な組織であっても成否を左右する重要な要素です。高いデータ品質を実現するには、データ品質とは何か、そして他社がデータ品質管理の最適化によってどのようなメリットを得ているのかを理解することが重要です。
データ品質とは何ですか?
データ品質とは、基本的にデータの正確性や完全性を指します。質の高いデータを持つ企業は、信頼性を維持するために、定期的なデータクレンジング、データ移行、データ統合などを含む、信頼性の高いデータ管理戦略を採用し、データの変革と改善に取り組んでいます。
データ品質管理とは、企業や消費者のニーズに応じてデータが迅速かつ正確に利用できるよう、データ管理システムとプロセスの計画、実装、および管理を行うことを指します。データの品質レベルは、一般的にその正確性、完全性、一貫性、適時性、妥当性、および独自性によって評価されます。
データ品質戦略が必要な理由とは？
データ品質は成功の重要な要素です データ管理データ品質の向上は、利益率の向上、イノベーションの促進、業務効率の向上に速やかに結びつく。
多くの点で、データ品質はビジネスの健全性に直接的な影響を与えます。在庫管理から顧客体験、組織のデータの健全性まで、組織のほぼすべての側面に関わっています。データ品質が低いと、遅延、在庫問題、コスト増加につながります。米国経済だけでも、 ハーバード·ビジネス·レビュー不適切なデータによって組織が被る損失は、年間3.1兆ドル*（経済全体の約6％）という驚異的な額に達すると推定されている。
データ品質戦略に投資しない組織は、レガシーシステムの排除、データ品質の向上、適切なビジネスプロセスの実行の確保、移行後の通常業務におけるデータ運用計画といった機会を逃しており、結果として新しい環境がより早く陳腐化し、長期的にはデータ管理コストが増加することになります。
データ品質における最大の課題
IDCによると、 企業の54%が、データ管理最適化プログラムを優先度の高い技術投資として認識している。 今後1年間で、組織が対応を迫られるのも当然です。今日、新しいプラットフォームやシステムを導入するには、投資効果を最大限に高めるために、既にクリーンなデータが必要となる場合が多いからです。ツールの36%は何らかの自動データ品質およびクレンジング機能を提供していますが、組織はデータが不完全であるため、これらの機能を十分に活用できていません。また、より高度なユーザーや市民データサイエンティストの増加に伴い、高品質のデータに依存する、より高度で組み込み型の分析およびレポート機能に対する需要も高まっています。データ品質に関する主な課題には、以下のようなものがあります。
- サイロ化されたデータの量と種類 組織全体におけるシステム管理
- 不正確、古い、重複したデータ これらは不適切なデータ管理戦略の結果である可能性もあるが、長期的な戦略の中で改善する必要のある問題でもある。
- プライバシー保護に関する法律および規制 GDPRやCCPAのような法律は、組織に対し、個人に関する正確かつ一貫性のあるデータを維持する責任を負わせるものです。
データ品質の主なメリットは何ですか？
データ管理技術が高度化し、顧客の期待がより速く、よりパーソナライズされた体験を求めるようになるにつれて、 高品質データの価値 ますます直接的に ビジネスパフォーマンスへの影響データ主導型の文化では、マーケティング、製品開発、さらには採用に至るまで、意思決定にデータを活用することが長らく行われてきましたが、データ品質における新たな利点や技術の登場により、後発企業はあっという間に取り残されてしまいます。データ管理に関する規制や要件の変化に常に追随するだけでなく、それを戦略的な投資と捉える企業は、インフラストラクチャの移行や維持において新たな機会を活かすことができるでしょう。
- 迅速な投資回収（ROI）
組織のデータ品質を向上させることは、収益と投資対効果（ROI）を高めるための最も効果的で確実な方法と言えるでしょう。信頼性が高く一貫性のあるデータは、潜在的なコスト削減、キャッシュフローの問題、損益計算書、またはプロセスの改善に役立つだけでなく、将来のデータ活用に向けた戦略的なロードマップ策定にも役立ちます。
- 分析機能とデータインテリジェンスの向上
分析チームがより迅速かつ正確な意思決定を行うために必要な、信頼性の高いデータを提供することで、信頼性を高めましょう。また、人工知能（AI）、機械学習、その他の自動化ワークフローを支える新しいテクノロジーも、高品質なデータへの依存度を高めています。
- 下流のデータプロジェクトを高速化
将来のデータ品質、マスターデータ管理、データ移行、データガバナンスプロジェクトを加速させましょう。プロジェクト開始前にデータ品質の問題を解決することで、リスクを軽減し、予算と納期を守りながら、組織全体でのデータの流れに関する透明性を高めることができます。 - 顧客体験
チェックアウト時に住所や顧客アカウント情報を確認する場合でも、重複レコードを削減するためにデータベースを統合する場合でも、データ品質に関するベストプラクティスを確立することで、よりスムーズな顧客体験が実現します。
- 信頼できるビジネス上の意思決定とビジネスパフォーマンスの向上
質の高いデータは、重要なビジネス上の意思決定を促し、確かな成果をもたらします。データの正確性と妥当性に対する信頼が高まることで、回答までの時間が短縮され、運用コストも削減されます。
議論の全容をお聞きください。 データ品質をビジネスの収益に結び付ける
データ品質管理の方法
企業のデータ量と規模を効果的に管理しながらデータの品質を維持するには、データ管理戦略に従う必要があります。データの価値を一貫性のある継続的な状態に保つには、品質に重点を置いた技術と方法論の組み合わせが不可欠です。こうしたデータ品質維持のためのアプローチは、分析や自動化の最終用途や副産物だけに焦点を当てるものではありません。ベストプラクティスには、データとソースシステムの継続的な監視とクレンジングが含まれます。
データ品質の問題を防止し、最終的にデータクレンジングを行うために使用されるデータ品質管理対策には、以下のようなものがあります。
- データガバナンス： データガバナンスと戦略的なデータイニシアチブを管理する、サイロ化のないプラットフォーム上で、データに関する用語、ルール、ポリシー、ベストプラクティスなどを簡単に作成、管理、適用できます。
- データカタログとプロファイリング： 包括的な データ品質プラットフォーム データセットを自動的にプロファイリングし、データが変更されるたびにユーザーに品質上の問題点を通知します。
- マスターデータ管理 (MDM): マスターデータ管理 企業データ管理を最適化することでビジネスの成長を促進する
- データ統合と変換: オンプレミス、ハイブリッド、クラウドベースの複数のシステムやデータベースを管理する場合、テーブルやシステム間で欠落しているレコード、値、および破損した関係を特定するために、データ移行を成功させる必要があります。IDCによると、データ整合性の問題は、新しいシステムへの移行時に直面する最大の課題です。
- データクレンジング： データ衛生のベスト プラクティス データ統合、マッチング、重複排除などの機能により、一貫性のある正確なデータが維持され、システム全体で顧客記録が最新の状態に保たれます。
データ品質のユースケース
業界を問わず、あらゆる組織は、あらゆるデータ関連施策においてデータ品質管理を優先することで恩恵を受けることができます。買収や売却の対応、急増するデータ量とスケジュールの管理、あるいは分断されたシステム間でのデータ同期など、どのような状況においても、適切なデータ品質戦略は組織全体の収益向上につながります。
- メープルリーフフーズ – 食品および包装
カナダ・ブレッド社との事業売却後、メープルリーフ・フーズは、データの整合性を損なうことなく、データベース、アプリケーション、ERP、SAPシステムから大量のデータをシームレスに抽出できるソリューションを必要としていました。同社は、正確なデータ品質ソリューションと手法を用いることで、製品環境内のデータの57%を削減し、88テラバイトの容量を節約するとともに、ストレージとインフラストラクチャのコストを100万ドル以上削減することに成功しました。日々の業務に必要なデータの品質と量を最適化したことで、メープルリーフ・フーズは業務改善をさらに進め、今後のSAP S/4HANAへの導入準備を進めています。
「当社のSAPシステム内には非常に多くの障壁やデータルールが存在していたため、Synitiの支援がなければ、SAPシステム内のカナダブレッドのデータを手動で削除することは、非常に時間とコストがかかり、困難な作業だったでしょう。」
– ヴィッキー・パスクアリーニ、メープルリーフフーズ社 ERP統合・リリース管理担当ディレクター
- ゲベリット – 衛生用品の製造・供給
急速に成長する組織であるGeberitでは、データの複雑さと量が膨大に増加しており、ERP（企業資源計画）システムとPIM（製品情報管理）システムにおけるデータ品質を高く保つためのソリューションが必要でした。包括的なデータ管理ソリューションを導入することで、Geberitはデータステージング、ルール実行、データ障害レポート、スケジュール設定、通知などの機能を備えたデータ品質管理プロセスを自動化することができました。統合されたパッシブデータガバナンスソリューションを確立することで、Geberitは異種運用システムにわたる複数のドメインのデータを一元的に管理および監視し、データ品質の問題を特定し、関係者に通知し、エラーを迅速に修正できるようになりました。
「Synitiのナレッジプラットフォームの柔軟性のおかげで、Sanitecとの合併に伴う様々なシステムからのデータを比較したり、より広範なデータ領域にわたってデータ品質管理を拡張したりするのに最適でした。」
– Jonas Arheit 氏、Geberit マスター データ マネージャー
- バンコ・ビクサ – 銀行・金融サービス
Banco BICSAは、さまざまなシステム間でデータを迅速かつ確実に移行・同期するための包括的なデータ管理ソリューションを導入しました。データの機密性の高さから、顧客記録の正確性とデータフローの可視性には高いレベルが求められていました。直感的なグラフィカルインターフェースを備えた柔軟な自動データ管理ソリューションを導入した結果、必要なトレーニングは最小限で済み、ほぼあらゆるスキルレベルのユーザーがデータセットやアプリケーションに変更を加えることが可能になりました。
「Synitiのおかげで、複数の企業データベース間でデータを効率的かつ確実に移行できるようになりました。これにより、ビジネスインテリジェンス、分析、データストレージシステムを簡単、クリーン、かつ信頼性の高い方法で完全に統合できます。迅速かつ容易なデータ統合ソリューションをお探しの方には、この製品をぜひお勧めします。」
– イヴァン・エンリケ・アルベオ・カスティージョ、ビジネスインテリジェンス担当役員、シニアSQL DBA、Banco BICSA
データ品質が顧客体験だけでなく、ビジネス成果、効率性、俊敏性に直接的な影響を与えることは明らかです。質の高いデータを維持している組織は、よりスマートに、より迅速に、そしてより大きな成果を上げて行動することができます。
無料のリソースを読んでください。 データ品質ソリューションを導入すべき5つの主な理由統合データ品質ツールがビジネス全体の成長をどのように最適化するかについて、さらに詳しく知りたい方は、こちらをご覧ください。さあ、始めましょう！ 今すぐSynitiの専門家チームにご連絡ください。.
