名寄せ

表記の揺れや重複のあるデータから、同一の人物や企業を指すものを突き合わせて1つにまとめる処理。顧客データの統合に不可欠で、正確に行わないと集計や分析の結果が歪む。

複数のデータソースに分散する同一の対象（顧客や取引先など）のレコードを見つけて、1つにまとめる処理。項目の一致や類似度で同一とみなす候補を探すマッチング、統合するマージ、誤って統合したものを戻す分割、結果の確認・是正の手順で行い、マスターデータのゴールデンレコードを作る。

複数のデータに分散して登録されている同一の人物や企業などを、氏名・住所・電話番号などの照合によって特定し、1つにまとめること。表記ゆれや入力の誤りがあると同一と判定できないため、事前に表記を統一し、一致とみなす基準を決めて行う。顧客データの統合や重複の排除に用いる。

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。

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。