データリネージ

データの発生源から最終的な利用先までの流れや変換過程を追跡・可視化すること。データの信頼性確認、障害時の影響範囲特定、コンプライアンス対応に活用される。

データがどこから発生し、どのような変換・加工を経て現在の状態に至ったかを追跡できる情報。データの信頼性の検証、影響分析、コンプライアンス対応に利用される。

データがどこで生成され、どのシステムや処理を経て変換・結合され、現在の形になったかという流れの記録。テーブル単位で追うテーブルレベルと、項目単位で追うカラムレベルの粒度があり、カラムレベルほど変更の影響範囲や品質問題の原因を正確に特定できるが、収集と維持の負荷が大きい。

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。