データ・分析
データ品質
Data Quality
読み：でーたひんしつ
データが利用目的に対して、正確さ、欠けの少なさ、一貫性、新しさなどを満たす度合いです。
01初心者向け
まず意味をつかむ
値が入っているだけで、役立つデータとは限りません。古い住所や重複した申込があると、正しい判断や処理が難しくなります。
02実務者向け
仕事でどう使うか
利用する業務から必要な品質条件を定め、欠損、重複、範囲外、更新の遅れを測ります。問題を入力元へ戻し、修正と再発を防ぐ仕組みを整えます。
03専門家向け
判断を一段深める
品質の必要水準は目的によって異なります。速報の分析と正式な請求では、許容できる遅れや誤りが違います。一つの総合点だけで評価せず、重要な項目と利用時の損失を踏まえて改善を選びます。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の受講者名簿で、メールの欠損率と同一人物の重複を確認し、修了証発行に影響する項目から修正します。
理解を助けるための架空の例です。業務で必要な条件
欠損・誤り・遅れ
原因修正と継続確認
品質の観点は用途ごとに異なります。全データに同じ基準を置く図ではありません。
ここは誤解しやすい
クレンジングを一度行えば品質が保たれると考えず、入力と更新の仕組みも見直します。
この知識を、組織の力へ。