データ品質管理

データの正確性、完全性、一貫性、適時性、妥当性などの品質特性を継続的に測定・監視・改善する活動。データプロファイリングによる品質評価、データクレンジング、品質ルールの定義と適用などを行う。

データの正確性、完全性、一貫性、適時性、妥当性などの品質特性を継続的に測定・監視・改善する活動。データプロファイリングによる品質評価、データクレンジング、品質ルールの定義と適用などを行う。

データが利用目的に見合う品質を保つよう、品質要求の定義、測定、監視、改善を継続的に行うデータマネジメントの機能。データ品質計画、データ品質制御、データ品質保証、データ品質改善を繰り返すプロセスとして運用し、ISO 8000-61はこれをデータ品質マネジメントのプロセス参照モデルとして定めている。

データが利用目的に合った品質を保つよう、品質の要求を定め、測定・評価し、問題を是正・改善する一連の活動。データ品質マネジメントとも呼び、データ品質計画、データ品質制御、データ品質保証、データ品質改善のプロセスを継続的に回す。

ある情報について正式な値を持つ場所を一つに定め、全員がそこを参照するようにする考え方。同じ項目が複数箇所で別々に更新されて食い違う事態を防ぐ。

データが利用目的に対してどれだけ適合しているかの度合い。正確性、完全性、一貫性、信憑性、機密性などの品質特性で評価し、測定可能な指標に落として管理する。

データ品質を評価する観点。値が事実と合っているかの正確性、欠落がないかの完全性、他のデータと矛盾しないかの一貫性、出所が信頼できるかの信憑性などがある。

データに含まれる誤りや不備を修正して品質を高める作業。欠損値の補完・除外、外れ値や異常値の修正・削除、重複の排除、表記ゆれの統一などを行う。

同一の対象に対して異なる表記が混在している状態。全角と半角、株式会社と(株)などの違いにより、集計結果が実態と一致しなくなる原因となる。

複数のデータに散在する同一の対象を突き合わせて一つにまとめる作業。表記ゆれや入力揺らぎを吸収し、マスターデータの整合性と一貫性を確保する。