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。

データソースから届いたデータをデータ基盤に取り込む前に、取り決めた仕様（データコントラクトなど）どおりかを検査すること。スキーマや型、件数、必須項目の欠損、値の範囲、重複などを確かめ、不合格のデータは隔離して提供元に差し戻すことで、不正なデータが下流の分析やAIに流れ込むのを防ぐ。

データが満たすべき品質の条件を、検査できる形で定めた規則。必須項目の未入力の禁止、値の範囲や形式、項目間の整合、参照先コードの存在などを定め、しきい値とともにデータガバナンスで承認する。入力時のチェックや定期的な自動検査に組み込み、品質の低下を予防・検知する。

データ品質を評価するための観点。JIS X 25012では、正確性、完全性、一貫性、信憑性、最新性、アクセシビリティ、標準適合性、機密性、効率性、精度、追跡可能性、理解性、可用性、移植性、回復性の15特性を定め、固有とシステム依存のどちらの観点に属するかで分類している。

データ品質マネジメントのプロセスの一つで、データ品質の要求、品質目標値、測定の方法、実施の体制などを定める活動。ISO 8000-61では、データ品質制御、データ品質保証、データ品質改善とともに、繰り返し実施するプロセスとして位置付けている。

データ品質マネジメントのプロセスの一つで、データの生成や処理の過程で品質を監視し、基準を外れたデータを検出して是正する活動。入力時のチェック、品質ルールの自動検査、異常の通知などで、計画した品質目標値を日々の運用の中で維持する。

データ品質マネジメントのプロセスの一つで、データの品質を測定・評価し、要求を満たしているかを確かめて利用者に示す活動。品質問題の分析や品質の報告を通じて、データ品質制御が有効に機能しているかを検証し、改善が必要な箇所を明らかにする。