効果的なデータウェアハウスの真の評価基準は、主要なビジネスステークホルダーがそこに保存されているデータをどれだけ信頼しているかです。一定レベルのデータの信頼性を確保するには、データ品質戦略を計画し、実行する必要があります。
データウェアハウスの有用性と価値は、最終的にはデータ品質によって決まることは明らかです。しかし、高品質なデータを実現することは、特に大規模企業においては容易ではありません。このガイドは、組織のデータウェアハウスにおけるデータ品質を最適化する方法を学びたいと考えているデータプロフェッショナルやリーダーの皆様のために、ベストプラクティスを提供します。
ジャンプ先:
- データ品質とは何ですか?
- データ ウェアハウスとは何ですか?
- データウェアハウスのデータ品質を向上させる方法
データ品質とは何ですか?
データ品質は、組織のデータが目的に適合していることを保証するデータガバナンスの重要な部分です。これは、データセットを他の用途で処理および分析する際の有用性を測定する指標です。データ品質の要素には、一貫性、完全性、適合性、完全性、正確性が含まれます。
データ ウェアハウスとは何ですか?
データウェアハウスは、企業内の幅広いソースから蓄積されたデータを大規模に保管するシステムであり、主に意思決定支援に使用されます。データウェアハウスは、運用システムからデータを統合し、ユーザーに最適なデータを提供する非運用システムです。このタイプのデータストレージソリューションは、組織に唯一の信頼できる情報源を提供します。
データウェアハウスのデータ品質を向上させる方法
データ品質の問題に対処するための対策を積極的に実施する
信頼できるデータを確実に利用できるようにするために、組織はデータ品質の問題を自動的に捕捉し、効率化するフレームワークを導入する必要があります。このプロセスでは、データクレンジングとデータプロファイリングの両方が役立ちます。
参照: クラウド データ ウェアハウス ガイドとチェックリスト (TechRepublic Premium)
データクレンジングは、データソース内のデータの品質を分析し、変更の要否を判断する作業であるため、データ統合プロセスの早い段階でデータクレンジングを実施し、データの問題を早期に発見する必要があります。データプロファイリングは、データの信頼性構築の柱となるため、これらのフレームワークに組み込む必要があります。データプロファイリングは、組織がビジネスニーズをより深く理解し、データの品質を評価してギャップを発見するのに役立ちます。
データクレンジングとデータプロファイリングは連携して機能し、プロファイリング中に明らかになった欠陥がデータクレンジングプロセスで確実に対処される必要があります。これらのデータ品質フレームワークには、先行投資が必要になる場合があります。潜在的なコストはありますが、組織はデータウェアハウスに期待される長期的なメリットに基づいて投資を評価し、検討する必要があります。
データ品質の欠陥を精査する
事前対策だけでは、不正データからの安全性は保証されません。不正データが事前対策を回避し、ビジネスユーザーから報告された場合、ユーザーの信頼を維持するために、そのような不正データを調査する必要があります。これらの調査は優先的に実施する必要があります。
データウェアハウスにおけるデータ品質の欠陥を調査しなければ、企業は繰り返し発生するエラーに対処することになります。こうしたデータエラーを継続的に修正することは、長期的には複雑で時間のかかる作業になる可能性があります。したがって、組織はエラーを特定し、同様のエラーが将来的に再発しないように努めるべきです。
企業のリーダーは、データの問題を迅速に特定し、修正するために、データリネージとデータ管理フレームワークをプラットフォームに組み込むことを検討すべきです。組織がデータ統合パイプラインに商用ツールを使用している場合は、データ品質の維持を支援するメカニズムの導入を検討する必要があります。
データガバナンスを組み込む
分析のためにデータを一元管理しても、品質の低いデータウェアハウスにデータが取り込まれれば意味がありません。データウェアハウスは、その主要目的の一つである意思決定支援を効果的に行えなくなります。堅牢なデータガバナンスガイドラインを実装することで、組織はこのような事態を回避できます。
様々な部門が連携し、法的要件とビジネス要件に準拠したデータのセキュリティ、保持、コラボレーションに関するポリシーを確立する必要があります。ビジネスユーザーとデータチームがデータガバナンスのベストプラクティスに関与することで、企業は高いデータ品質を重視する文化を育むことができるようになります。
データ監査プロセスを確立する
企業がデータ品質の構築と維持のために使用するあらゆるプロセスと計画は、その有効性を定期的に測定する必要があります。データウェアハウス内のデータ監査は、データへの信頼を構築するための有用なアプローチです。データ監査により、ユーザーは不完全なデータ、不正確なデータ、入力不足のフィールド、重複、フォーマットの不一致、古いエントリなど、データ品質が基準を満たしていない事例を確認できます。
ビジネスリーダーは、最適な結果を得るために、これらの監査をどのくらいの頻度で実施すべきかを決定する必要があります。監査の間隔が長すぎると、非効率的なプロセスやエラーが発見されるまでに長期間放置されてしまう可能性があります。また、これらのエラーやプロセスの調査と修正には、より多くの時間と労力が必要になる可能性があります。
監査は継続的かつ自動化され、可能な限り定期的または段階的に構造化されるべきです。一部の組織では、外部の専門家によるデータウェアハウスの弱点を特定できるよう、サードパーティによる監査を実施することを選択する場合もあります。
データ品質を企業全体の優先事項にする
組織全体で高品質なデータへのアクセスを確保するには、ステークホルダーの賛同が不可欠です。すべてのステークホルダーがデータ品質を理解し、責任を負うことで、データ品質の維持へのコミットメントを示すことができます。あらゆるレベルの経営陣が、データ品質に関する取り組みと文化をサポートする必要があります。
クラウドとクラウドデータウェアハウスを活用する
ビッグデータの継続的な成長により、多くの企業が、複雑さとレイテンシーの問題を抱える従来型のオンプレミス型データウェアハウスの利用を断念せざるを得なくなっています。クラウドデータウェアハウスは、データ品質ツールをデータソースやユーザーに近い場所で運用できるため、より効果的なデータ品質管理を実現します。
クラウドは、データ品質およびデータ整合性ツールをデータウェアハウスに統合するプロセスも簡素化します。さらに、クラウドデータウェアハウスは、様々なソースから様々な形式のデータを効率的に取り込み、準備するため、データへのアクセスを容易にします。
クラウドデータウェアハウスは企業に多くのデータ戦略上のメリットをもたらしますが、必ずしも構築が容易なインフラストラクチャとは言えません。適切なベンダーを選択することで、クラウドデータウェアハウスの迅速かつ効率的な運用開始が実現します。データウェアハウスの選定プロセスを支援するために、このクラウドデータウェアハウスガイドとチェックリストをご参照ください。
