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。

データ分析の前処理で、他から大きく外れた値（外れ値）、測定や入力の誤りによる値（異常値）、記録されていない値（欠損値）を見つけ、除外、補完、修正などを行うこと。そのまま分析すると結果に偏りが生じるため、原因を確かめて扱いを決める。

収集したデータを分析や機械学習に使える状態に整える作業の総称と、それを支援するツール。欠損値や表記ゆれの処理、型の変換、結合、集約、派生項目の作成などを行う。専用のツールでは、プログラムを書かずに画面の操作で処理の手順を組み立て、繰り返し実行できる。

データマネジメントの活動が方針とルールどおりに行われるよう、評価・指示・監視によって統制する仕組み。データに関する意思決定の権限と責任を定め、データ品質ルールやデータセキュリティルールを策定し、遵守状況をチェックして業務部門を支援・指導する。実務を担うデータマネジメントとは、統制する側とされる側の関係にある。

組織が保有し、事業に価値をもたらすものとして管理されるデータ。顧客、取引、製品などのデータは、活用によって収益や意思決定の改善を生む一方、管理コストや漏えいなどのリスクも伴う。資産として扱うことで、所有者・品質・価値を明確にし、投資と管理の対象にできる。

ビジネス戦略の実現に向けて、どのデータをどのように整備し活用するかを定めた中長期の方針。目指す姿、重点施策、必要な体制・基盤・人材をロードマップにまとめ、施策は投資対効果で優先順位を付ける。ビジネス戦略と整合させ、経営層が関与して推進することが成功の条件となる。

本来は値が入るべき項目に値が記録されていない状態、またはその項目。対処には、平均値や中央値、予測モデルで推定した値で埋める補完と、欠損を含むレコードや項目を分析から除く除外がある。欠損が特定の条件に偏って生じている場合に安易に除外すると、分析結果に偏りが生じる。