データ品質

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。

データが、利用者の目的や要求をどれだけ満たしているかの度合い。JIS X 25012では、データそのものが持つ固有のデータ品質と、データを扱うシステムに左右されるシステム依存のデータ品質の2つの観点から、正確性、完全性、一貫性などのデータ品質特性で表す。

データが利用目的に照らしてどの程度適切に使える状態にあるかの度合い。正確性、完全性、一貫性、最新性などの特性で評価し、品質が低いと分析の結果や意思決定を誤らせるため、測定と改善を継続的に行う。

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。

データがどこで生成され、どのような加工を経て現在の形になったかという来歴。品質問題が起きた際に影響範囲と原因箇所を特定するために不可欠となる。