データ品質を確保することは、企業が正しい意思決定を行い、顧客をより深く理解し、組織全体の一貫性を維持するために重要です。

その理由は、データが現代のビジネスを推進しているからです。

したがって、収集されたデータに基づいて適切な戦略を計画し実行するには、正確で、一貫性があり、完全で、関連性があり、信頼性が高い必要があります。

しかし、データがひどい場合は、意思決定、顧客エクスペリエンス、組織に大きな影響を与える可能性があります。

したがって、ビジネスを運営し、カスタマー ジャーニーを形成するための適切な戦略を立てるために、正しいデータを収集することに重点を置く必要があります。

この記事では、データ品質とその次元、およびそれを測定および改善する方法について説明します。

始めましょう。

データ品質とは何ですか?

データ品質とは、意思決定、計画、運用において考慮すべき一連のデータがどの程度信頼できるかを示すデータの状態です。データセットが高品質である場合、それは意図された用途または目的に適合している必要があります。完全、正確、信頼性が高く、アクセスしやすく、さまざまなソースと一貫性があり、必要に応じて適切に表示される必要があります。

データ品質とは何ですか + データ品質: 包括的なガイド -
データ品質とは何ですか + データ品質: 包括的なガイド –

要件は組織ごと、プロジェクトごとに異なるため、現在、世界的に受け入れられているデータ品質の標準やそれを検証する方法はありません。企業は、特定のニーズに基づいてデータの収集、整理、管理、品質を決定するためのフレームワークとポリシーを作成します。

実際には、データ品質は、精度、関連性、一貫性、完全性、信頼性、タイムラインなどのデータ品質指標を評価し解釈することによって保証されます。 次に、データ アナリストは全体的なデータ品質スコアと評価を測定して、データの実際の品質を示します。データセット。

組織はこの情報を使用して、データの価値と関連性を理解できます。したがって、企業はこのデータを事業計画と実装に使用するかどうかを決定し、最終消費者に付加価値を与えることができるようになります。

データ品質の次元

データ品質の次元 + データ品質: 包括的なガイド -
データ品質の次元 + データ品質: 包括的なガイド –

データ品質にはさまざまな特性や次元があり、これらはアナリストがユーザーにとってのデータの品質と有用性を測定するために使用する指標です。多くの指標はプロジェクトごと、企業ごとに異なりますが、一般的な指標のいくつかは次のとおりです。

正確さ

いくらデータを集めても、そのデータが不正確であれば、ビジネス戦略に活用する意味がありません。なぜなら、そうすれば、あなたが望んでいたものとは反対の結果が生じる可能性があるからです。組織、従業員、サービスに対する顧客の信頼が低下する可能性があります。

したがって、効果的かつ持続可能な戦略を採用してデータセットのソースを検証し、データを管理することによって、データセットの精度を評価することが不可欠です。

関連性

データが正確であっても、ビジネスに必要なものに関連していなければ役に立ちません。不要なデータが存在するとデータベースが乱雑になり、データベースの管理に時間と労力が無駄になる可能性があります。

データ品質の次元 + データ品質: 包括的なガイド -
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たとえば、高品質のリンゴを探しているが、高品質のオレンジがあるとします。素晴らしい品質の果物ですが、あなたが探しているのはオレンジではなくリンゴです。

したがって、データには関連性がある必要があります。したがって、データの品質を評価するときは、そのデータがそもそも収集の目的を果たすのに関連しているかどうかに注目してください。そうであれば、それは良質です。

完全

完成したかどうかを考えずにどんどんデータを集め続けると、実装時にデータが使えなくなってしまう可能性があります。

したがって、データを収集するときは、リードの氏名や完全な住所などだけでなく、完全な名前であることを確認してください。これは、必要のない情報を保存するという意味ではなく、データを収集するのに役立つ完全な情報を保存することを意味します。戦略を推進します。

一貫性

高品質のデータは、すでに他のデータベースに保存されているデータと矛盾してはなりません。なぜなら、もしそうなら、そのうちの1つが間違っている可能性があるからです。一貫性のないデータは混乱と評価につながり、間違ったデータを見つけて削除するのに時間がかかります。

したがって、データベースと組織全体でデータの一貫性を確保することが重要です。全員が同じソフトウェア システムを使用したり、データ ツールを CRM と統合して同期したりできます。こうすることで、全員が同じ認識を持ち、簡単にコラボレーションできるようになります。

アクセシビリティ

正確で、完全で、関連性があり、一貫性のあるデータがあっても、適切な担当者やチームがアクセスできなければ、そのデータは目的を果たさない可能性があります。彼らはあなたの従業員、パートナー、または顧客である可能性があります。

これを行うには、特定のデータ セットにアクセスする必要があるユーザーを特定し、そのデータを含むツールを使用できるようにすることができます。必要なときにいつでもどこでも簡単にアクセスできるようにしてください。

適時性

適時性 + データ品質: 包括的なガイド -
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データは常に変化します。特定の電話番号やメールアドレスを持っていたクライアントが、それを今も持っている必要はありません。彼らはそれを変えたのかもしれない。また、同じ古いデータを使用してプロモーション メッセージを送信すると、努力が無駄になってしまいます。

古いデータは現在のシナリオを表していない可能性があります。したがって、履歴データと変更を追跡することが重要です。これにより、時間の経過とともに記録を更新し、関連性を維持することができます。

独自性

マーケティングやコピーの作成などの多くのプロジェクトにとって、一意性はデータ品質の必須の特性です。一意性とは、データの重複や他のレコードとの重複がないことを意味します。データが重複すると、信頼性やユーザーの信頼が損なわれる可能性があります。

したがって、データが一意であり、目的に適合していることを確認してください。データ アナリストはデータ クレンジングを実行して、低い一意性スコアに対処し、一意性を確保します。

上記とは別に、他のデータ品質の側面には、データの可用性、比較可能性、柔軟性、合理性、および妥当性が含まれる場合があります。

データ品質が重要なのはなぜですか?

組織は、情報に基づいて適切な意思決定を行い、利益を観察するために、高品質のデータを維持するよう努めています。これにより、企業には次のような多くのメリットがもたらされます。

  • ビジネス上の意思決定をより迅速かつ適切に行う:現代の組織はデータを評価して顧客のニーズを判断する必要があります。これにより、適切な戦略を作成し、ビジネス上の意思決定を効果的に迅速に行うことに自信が持てるようになります。
データ品質が重要な理由 + データ品質: 包括的なガイド -
データ品質が重要な理由 + データ品質: 包括的なガイド –
  • コラボレーションの向上:部門や組織全体で一貫したデータを維持すると、全員が同じデータにアクセスして取り組みに使用できるようになります。これにより、優先順位を調整し、一貫した結果を得ることができます。
  • 顧客をより深く理解する:顧客データが正確で信頼性があれば、顧客をより深く理解することができます。彼らの問題点、ニーズ、興味、ニーズについてさらに詳しく洞察することができます。これにより、顧客の懸念に対処し、有意義な関係を構築するためのより良いサービスを開発できます。

データ品質を測定する方法

データ品質を測定する方法 + データ品質: 包括的なガイド -
データ品質を測定する方法 + データ品質: 包括的なガイド –

品質の悪いデータは、評判、顧客の信頼、その他の有害な結果に関してビジネスに損害を与える可能性があります。したがって、収集したデータを評価して、データが優れた品質であり、ビジネス ニーズに適していることを確認する必要があります。そのためには、データ品質を測定するための特定のプロセスと指標を確立する必要があります。

したがって、設定された指標に照らしてデータを評価し、結果を分析して、目的に合わせてデータを改善します。データ品質を測定する方法を理解しましょう。

#1主観的な評価

この評価には、データ アナリストや関係者などが関与し、特定のデータ セットの品質を評価します。彼らの認識に基づいて、決定を下すことができます。たとえば、データセットが不正確であると判断した場合、そのデータセットを削除するか、正確なデータを取得するために他の人を割り当て、問題が解決されるまでプロジェクトを保留することがあります。これは、評価が意思決定者の主観的なものであることを意味します。

主観的評価 + データ品質: 包括的なガイド -
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#2客観的な評価

客観的評価では、特定のデータセットに記録された客観的メトリクスをチェックします。これはタスクに基づいて評価することも、完全にメトリクスに依存することもできます。

これらの指標を確立し、客観的なデータを評価するために、要件に一致する主要業績評価指標 (KPI) を作成できます。また、客観的な評価を実行すると、次の 3 つの方法でデータ品質を測定できます。

  • 単純比率は、予想される結果と起こり得る結果の合計数です。通常、単純な比率は 0 または 1 のいずれかで、1 が最も望ましい/期待される結果です。この比率は一貫性と完全性を測定します。
  • Max または min : この方法は、いくつかのデータ品質変数の管理に役立ちます。ここで、最大値はより柔軟な数値であり、アクセシビリティやタイムラインなどの変数を表すことができます。一方、最小値は保守的であり、精度などの変数を表すことができます。
客観的な評価 + データ品質: 包括的なガイド -
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  • 加重平均: これは、各変数がその値を方程式にどのように与えるかを理解するために min の代わりに使用できるもう 1 つの方法です。

これは、データ品質を測定してビジネス戦略を形作る方法です。しかし、これで終わりではありません。主観的および客観的なデータ品質指標を評価した後の次のステップは、結果を分析し、ビジネスに最大の価値をもたらすためにデータの改善に努めることです。

データ品質を向上させる方法

評価されたデータ品質メトリクスを分析すると、基準や KPI を満たさないデータを特定するのに役立ちます。こうすることで、そのようなデータを簡単にクリーンアップまたは削除し、現在および将来の目標を達成するためにデータベースに高品質で付加価値のあるデータを保管し続けることができます。

データ品質を向上させ、問題を軽減するには、次の方法を参照してください。

  • データ プロファイリング: このプロセスは、データ資産全体を理解し、効果的なデータ品質管理を行うのに役立ちます。従業員、利害関係者、協力者は長年にわたってデータを収集し、保存してきたため、これは非常に重要です。さまざまな標準、形式、ストレージなどを使用できます。したがって、データ品質を向上させるには、扱っているもの (ここではデータ) の全体像を把握して、合理化を開始します。
データ品質を向上させる方法 + データ品質: 包括的なガイド -
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  • データ マッチング: データ マッチングでは、データを相関させて冗長性を見つけます。これは、複数のデータが同じ意味を表すようなインスタンスが存在しないことを保証するために行われます。たとえば、ジョニー・デップという個人名で記録があるとします。ここで、John Depp という名前を持つ、同じ個人を表す別のレコードが見つかった場合、それは冗長になります。したがって、乱雑にならないようにそのようなデータを削除する必要があります。
  • データ ガバナンス:データ ガバナンスとは、KPI とデータ要素に焦点を当てたデータ標準とポリシーを意味します。データ ガバナンス標準は、組織がデータ品質を維持するために従うべきビジネス ルールの概要を示すこともできます。
  • レポート: データ レポートには、高品質のログを維持し、データ内の既知の問題を文書化することが含まれます。これは、さらにデータ クレンジングと最適化を実行する必要があるかどうかを判断するのに役立ちます。データのマッチングとプロファイリングから収集されたデータを使用して、KPI を測定し、レポートを生成できます。
  • デジタル資産管理 (DAM) : データは、テキスト、画像、ビデオ、その他のファイルなどのデジタル資産の形式にすることができます。これは、デジタル データの品質と関連性を確保するのに役立ちます。
  • マスター データ管理 (MDM) : MDM フレームワークは、品質の問題を防ぐのに役立つ優れたリソースです。これには、製品、場所、およびパーティのマスター データが含まれます。
MDM フレームワーク + データ品質: 包括的なガイド -
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製品情報管理 (PIM) : 商品の製造業者または販売者の場合は、データ品質の KPI を調整する必要があります。これにより、顧客は商品の閲覧から配送、アフターセールスに至るまで、すべての段階で注文した商品を正確に確認できるようになります。したがって、PIM を使用すると、すべての情報に一貫性があり信頼できる標準化された製品データ プレゼンテーションを作成できます。

顧客データ統合 (CDI) : CDI では、CRM システム、セルフサービス登録ページ、ソーシャル メディアなどを介して収集された顧客マスター データを単一の信頼できる情報源に整理する必要があります。こうすることで、結束力を維持し、コラボレーションを促進できます。

データ品質のベストプラクティス

多くの組織は、データベースに最高品質のデータが保存されていると考えているかもしれませんが、話は異なる可能性があります。そこで、データ品質を確保し、すべてのチェックボックスをオンにするためのベスト プラクティスをいくつか紹介します。

  • 重要な指標を選択する: 評価する指標を明確に選択する必要があります。意思決定プロセスにおいて価値のある指標のみを選択して追跡します。価値を付加しない可能性のあるものすべてを評価し続けることはできません。時間、リソース、労力を不必要に消費することになります。
重要な指標を選択する + データ品質: 包括的なガイド -
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  • 信頼できる単一の情報源を確保する: 組織全体のすべてのデータに対して信頼できる単一の情報源を確保することが不可欠です。データを販売ツールや CRM などの複数のシステムに保存する場合があります。また、単一の信頼できる情報源を維持するには、どこでも一貫性を保つ必要があります。監査を実行することでこれを確認できます。
  • 定期的な監査を実行します。予防は治療よりも優れています。定期的なデータ品質監査により、問題が大きくなる前に問題を迅速に発見できます。データ品質監査は、データ量に基づいて月次、週次、または月次で実施できます。
  • 失敗の理由を分析する: データ品質が失敗した理由、または成功した理由を分析することは、戦略を最適化するために必要です。障害をトラブルシューティングしながら、改善が必要な領域に成功した取り組みを適用します。データ品質の収集と管理の効率が向上します。
データ品質のベストプラクティス + データ品質: 包括的なガイド -
データ品質のベストプラクティス + データ品質: 包括的なガイド –
  • 必要なリソースに投資する: レポート、分析、トレーニング、その他のプロセスに適切なリソースに投資することは、データ品質を簡単に管理するのに役立ちます。これらすべての機能を提供する単一のツールを選択することも、優先順位とニーズに基づいて個別に使用することもできます。
  • データ品質管理ソフトウェアを使用する: 驚くべきスピードと効率でデータ品質を管理するには、自動化の力を活用できます。優れたデータ品質管理ツールは、データに簡単にアクセスできるようにするのにも役立ちます。したがって、Operations Hub、Talend Open Studio、OpenRefine、Dedupely などの適切なデータレポートおよび分析ソフトウェアを選択してください。

業界全体にわたるデータ品質管理の例

業界全体にわたるデータ品質管理の例
  • 金融: 金融サービスを提供する企業は、機密データを特定して保護し、コンプライアンスを監視および維持し、レポートを自動化するためにデータ品質管理を実行します。
  • 製造: メーカーは、ベンダーと顧客の正確な記録を維持し、定期的に更新するためにこれを行います。また、品質問題を期限内に認識し、戦略を修正および最適化するためにもこれが必要です。
  • 医療機関:正確で完全な患者記録を維持するにはデータ品質管理が必要です。これにより、適切な患者ケアと治療計画を提供できるようになり、より迅速かつ正確な請求とリスク管理が可能になります。
  • 公共部門: 公共部門の組織は、現在のプロジェクト、従業員、請負業者、その他の関係者に関する完全、正確、一貫したデータを維持し、目的を確実に達成できるようにするためのデータ品質管理を必要としています。

結論

データの品質はビジネスにとって極めて重要です。したがって、収集されたデータは、正確さ、完全性、関連性、信頼性、一貫性などの点で高品質である必要があります。これは、適切なビジネス上の意思決定を行い、顧客に適切にサービスを提供し、組織を効果的に運営するのに役立ちます。

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