データ品質の問題に関しては、企業間で共通点があるかもしれませんが、データ品質ツールや戦略は、あらゆる問題に対する万能の解決策ではありません。各企業は独自の視点からデータ品質管理に取り組む必要があります。
2022年6月に実施されたGreat Expectations Studyでは、データエンジニア、アナリスト、サイエンティスト500名を対象に調査を実施し、回答者の77%がデータ品質の問題を抱えていると認めています。さらに、91%がデータ品質の問題が企業の業績に影響を与えていると考えています。
参照: 職務内容: 最高データ責任者 (TechRepublic Premium)
深刻化するデータ品質問題を解決するには、各組織が独自のデータ品質アプローチを策定し、実行する必要があります。効果的なデータ品質管理計画を個別に策定する準備が整った企業にとって、データ品質管理フレームワークは最適な出発点となります。
ジャンプ先:
- データ品質管理フレームワークとは何ですか?
- データ品質管理フレームワークはなぜ必要なのでしょうか?
- データ品質管理フレームワークの構築方法
- データ品質を管理するための適切なリソースを見つける
Data Ladderは、データ品質フレームワーク（業界ではデータ品質ライフサイクルとも呼ばれる）とは、組織がデータ品質の状態を監視するのに役立つポリシーとプロセスであると説明しています。企業は、データガバナンスとコンプライアンス基準を満たしながら、自社のビジネスモデル、目標、ターゲットに合わせてこれらのフレームワークを設計します。
各組織は、データ品質管理フレームワークにおいて、良好なデータ品質とはどのようなものであるかについて独自の基準を設定しています。これらのフレームワークは、一度実装すれば永続的に効率的に運用されるというものではなく、ビジネス目標やデータセットの変化に合わせて継続的に改善・進化していくものです。
データ品質管理フレームワークはどのような問題を解決しますか?
企業は、次のようなデータ品質の問題に悩まされる可能性があります。
- 重複したデータセット
- サイロ化されたデータ
- 不正確または矛盾したデータ
- 設定ミスや不適切な形式のデータ
これらの問題は収益に悪影響を及ぼし、さらにはより深刻な法的結果につながる可能性があります。データ品質管理フレームワークは、企業がこれらのリスクを回避し、問題が深刻化する前に特定することを可能にします。
「真に効果的なフレームワークは、低品質のデータが組織にもたらすリスクを軽減し、データに基づく意思決定の質を向上させることができます」とAccel Dataは説明しています。
同社は、このフレームワークはパイプラインと送信先全体でデータの安全性と一貫性を保つために非常に重要であると付け加えている。
データ品質フレームワークは、効果的に実装されると、データ品質を向上させてビジネス成果を促進する組織のデータブループリントとなります。
データ品質管理フレームワークはなぜ必要なのでしょうか?
データ品質管理フレームワークは、データドリブンな組織を実現するために明確な戦略、ポリシー、手順を確立したい組織にとって特に重要です。マーケティング、在庫管理、販売キャンペーンのためにサプライヤーや顧客から取得した外部データを扱う場合でも、賢明なビジネス上の意思決定や人材管理のために社内データを扱う場合でも、データはあらゆる企業の基盤であり、高品質なデータは成功に不可欠です。
参照: 組織のデータガバナンスチェックリスト (TechRepublic Premium)
データ品質管理フレームワークは、データ管理全体における重要なピースです。データチームがデータ品質の問題を管理するのに役立つだけでなく、より包括的なデータ管理戦略を策定するのにも役立ちます。例えば、データ品質管理フレームワークはデータガバナンスポリシーと統合できるため、データとデータプロセスがコンプライアンス要件を満たし、法令違反がないことを確認できます。
データ品質管理フレームワークは、次の点で重要です。
- ビジネス目標と目的の達成：各フレームワークは、組織の目標と目的をサポートするために作成されています。解約率が通常よりも高くなっていますか？ロイヤルティの高い顧客がキャンペーンに反応してくれていませんか？こうした疑問や多くのビジネス上の疑問への答えは、データ品質管理フレームワークの中にあります。
- 人、プロセス、テクノロジー:データ品質管理フレームワークは、責任を定義し、データ リーダーを選定し、プロセスを推進し、ビジネス データを最適化するための適切なテクノロジーを従業員が確実に利用できるようにします。
- 目標と進捗のベンチマーク：目標達成を確実にする唯一の方法は、データを分析することです。体系的かつ体系化されたフレームワークは、データ品質分析を容易にします。
- コンプライアンスとガバナンス:データ品質管理フレームワークにより、組織が法的基準を満たしていることが保証され、データの管理、保存、転送、廃棄に関するデータ ガバナンスのベスト プラクティスがサポートされます。
- データカルチャー：明確なデータ品質管理フレームワークは、明確なデータ品質基準を確立し、適切なビジネスステークホルダーに公開します。このプロセスは、透明性と倫理的なデータ利用につながる優れたデータカルチャーを育みます。
データ品質管理フレームワークの構築方法
データ主導の目標を設定し、データチームを構築する
まず、ビジネス目標と、それを達成するために使用するデータを定義します。さらに、優れたデータ品質とはどのようなものか、そして現在組織にとって重要なデータは何かを定義します。そこから、データチームとリーダーを選定し、データ品質管理に関連する具体的な役割と責任を設定します。
フレームワークのポリシーとプロセスを設定する
次に、オープンで透明性の高いコミュニケーションチャネルを確立し、フレームワークのプロセスとポリシーを整備します。具体的には、以下の質問に答える必要があります。
- フレームワークはどこで動作しますか?
- どのように機能するのでしょうか?
- どのようなテクノロジーとツールを使用しますか?
すべてのデータとプロファイルデータのエラーをバックアップします
データの操作を伴う複雑なデータプログラムに取り組む際には、リスクやデータ損失を回避するために、徹底的なバックアップを実施することが不可欠です。また、現在のデータセットのエラーを特定し、プロファイリングすることも重要です。データ品質管理フレームワーク開発のこの段階では、データの完全性、一意性、パターン、頻度、特性についてプロファイリングを行う必要があります。
データをクリーンアップする
データクレンジングと標準化とは、不正確で無効な情報を排除するプロセスです。これには、誤ったデータの削除、置換、変換、統合、修正が含まれます。
必要に応じてデータを移行および統合する
多くの場合、データはデータウェアハウスに統合され、インテリジェントなダッシュボードで可視化されます。データ統合により、企業は分散した社内データに迅速かつ効率的にアクセスできます。また、統合においては、すべてのデータがコンプライアンスおよびガバナンスポリシーに準拠していることを確認する必要があります。
目標達成のためのデータの利用
最も正確で標準化されたデータであっても、必ずしもビジネスの目標やデータ活用事例に適合するとは限りません。フレームワーク開発のこの段階では、運用目標をどの程度達成しているかに基づいてデータ品質をテストする必要があります。
フレームワークのパフォーマンスと進捗状況をベンチマークして評価する
組織がデータ主導の目標を達成しているか、あるいは進捗状況を確認する必要があります。期待されるパフォーマンスベンチマークを達成していない場合は、データ品質管理フレームワークを再評価し、場合によっては再設計する時期です。
もう一度エラーのプロファイルを作成する
目標達成の有無にかかわらず、企業はデータ品質管理フレームワークのこの段階で、データエラーの最終プロファイリングを実施することがよくあります。このステップは、データの品質を向上させ、保管中、転送中、使用中のデータがすべてビジネスに適合していることを保証するのに役立ちます。
サイクルを再開する
データ品質管理フレームワークは、定期的に繰り返す必要がある循環的なプロセスです。すべてのステップが完了したら、データリーダーはフレームワークサイクルを再開する必要があります。特に、新しいデータが急速に生成される現代の企業では、これが重要です。
データ品質を管理するための適切なリソースを見つける
データ品質管理フレームワークを構築する際には、インターネット上でデータ品質管理の事例を探すことをお勧めします。特に、自社の業界に特化した事例が見つかる場合はなおさらです。競合他社がデータ品質管理においてどのような取り組みを行っているかを確認することで、何が効果的で、業界における現在の問題点は何かを把握するのに役立ちます。
結局のところ、データ品質管理フレームワークは、貴社のビジネスとそのデータ目標に合わせて独自に構築されるべきです。実用的なデータ品質フレームワークを適用するために、大企業である必要も、無制限のITリソースを持つ必要もありません。貴社のリソースに合わせてフレームワークをカスタマイズし、現実的な目標を設定し、最高データ責任者（CDO）やその他のデータ専門家の支援を受けながら、データの力を最大限に活用しましょう。
