データ整合性とデータ品質-
データ整合性とデータ品質データの整合性とデータ品質の両方は、ビジネス上の最優先事項を考慮する必要があります。ビジネスデータは、意思決定から予測まで、幅広いイニシアチブにとって非常に貴重な戦略的資産です。
そのため、データの品質を確保し、データの整合性を維持することは不可欠です。データの整合性を維持したり、データ品質を保証したりすることなく、企業はさまざまなリスクにさらされます。不正なデータは、意思決定やその他のデータ駆動型ビジネスプロセスにおける人的ミスの増加をもたらします。データ整合性とデータ品質について話し合うことで、企業は悪いデータや人的ミスを回避しながら、データ管理のベストプラクティスを推進することができます。
残念ながら、データの整合性とデータ品質という用語は、誤って非常に頻繁に使用されています。両方の用語がデータの状態を説明するため、データ品質とデータの整合性の間の結合は理解できます。ただし、データの整合性とデータ品質は、独自の定義を持つ 2 つの独立した用語です。そのため、ビジネスの考慮には、データの品質とデータの整合性の類似性と差の両方が重要です。
データ品質データ品質に関しては、実際に誰に依頼するかによって、用語の定義はさまざまです。広義には、データ品質は、量的および定性的な情報の状態を指します。データ品質は、一般的にデータの信頼性として定義されます。
また、データ品質と品質データの定義には顕著な違いがあります。データを品質とみなすには、厳格な基準にも従わなければなりません。品質データの基準には、完全性、一意性、妥当性、適時性、一貫性が含まれます。すべての基準を満たさなければ、品質データは保証されません。
高品質のデータを構成するものについての会話さえ複雑になる可能性があります。データを高品質とみなすためには、その使用目的に合っていなければなりません。たとえば、意思決定イニシアチブに使用されるデータを高品質にするには、そのデータが適合している必要があります。また、高品質のデータは、それが記述する現実世界の構築物を正確に例示する必要があります。
高品質の異なる定義が互いに矛盾する可能性があるさまざまな状況があります。たとえば、顧客マスターデータレコードは、支払の受領時に請求書を発行するのに十分な場合があります。ただし、同じ顧客データレコードは、顧客サービスに対して完全または正しくない可能性があります。高品質データの実際の整合性を確保するための比例性と収益性は、ビジネス上の意思決定における重要な考慮事項です。そのため、現実の世界では、高品質データの定義間のバランスが追求されることがよくあります。
データの整合性平均的な人々が整合性をどのように定義しているかについて尋ねられた場合、回答は類似している可能性が高いでしょう。しかし、データの整合性を定義することは、おそらくより困難であり、多くの異なる応答をもたらします。データの整合性は、データの有効性、完全性、一貫性、および正確性を指します。データの整合性は、データのライフサイクル全体にわたってこれらの品質を包含します。さらに、データの整合性は、法令順守に関するデータのセキュリティと安全性を指します。
すべてのビジネス・プロフェッショナルが認識すべきデータ整合性には、4つの主要な柱があります。データ統合は、最適な可視化のために必要なデータ整合性の重要な柱です。データ統合は、ユーザーに統一されたビューを提供するために、さまざまなソースからビジネスデータを収集します。
データ統合ソースは、クラウドデータウェアハウスからレガシーシステムまで多岐にわたります。データ品質は、データ整合性のもう1つの重要な柱です。意思決定のイニシアチブに役立つと考えられるためには、データ品質は有効で、ユニークで、完全で、タイムリーで、一貫性がある必要があります。
ロケーションインテリジェンスとデータエンリッチメントは、データの整合性も重要な柱です。データエンリッチメントは、外部ソースからのデータを活用することで、意味、コンテキスト、ニュアンスを付加した内部データを強化します。外部ソースから追加情報を追加すると、より包括的でコンテキスト化されたビジネスデータが生成されます。
より文脈的で包括的なビジネスデータを使用することで、企業はより強力なデータ分析を維持することもできます。ロケーションインテリジェンスは、ロケーションインサイトとデータ分析を使用して、データをより実用的なものにします。ロケーションインテリジェンスの結果として、データはより実用的なだけでなく、より豊かになります。
データ整合性とデータ品質の違いデータ整合性とデータ品質のフレーミングは、実際には非常に誤解を招きます。実際には、データ品質はデータの整合性の側面です。データの整合性は、コンポーネントとしてデータ品質が含まれているため、2 つは絡み合っています。簡単に言うと、データ品質はデータの整合性のサブコンポーネントです。
データの整合性とデータ品質のもう1つの大きな違いは、その範囲の幅です。データ品質は、一般的に開始するのに最適な場所と考えられています。また、データの整合性は、データの有用性を強化し、ビジネスに提供します。
そのため、企業はデータ品質とデータの整合性を考慮するのではなく、データ整合性とデータ品質の両方を使用して検討する必要があります。データの整合性とデータ品質の組み合わせにより、意思決定からデータ管理まで、あらゆるものが向上します。最終的に、データ品質と定義済みの整合性をプロアクティブに確保する企業は、すべてのデータ駆動型イニシアチブにおけるメリットを観察します。
- データ整合性とデータ品質に関する重要なポイントビジネスプロフェッショナルは、データ品質とデータの整合性を区別する必要があります。
- データ品質はデータの整合性の構成要素であり、その両方が密接に絡み合っています。
