データ品質

データ品質管理は、組織が自らのデータを信頼できる資産として活用できる状態をつくる知識領域。データが「正確」「完全」「一貫」しているかなど、複数の観点(次元)から評価し、問題があれば改善していく。

代表的なデータ品質の次元には次のようなものがある:

• 正確性: 実態と一致しているか(入力ミスや表記揺れがないか)
• 完全性: 必要な項目が欠けていないか(NULLが許されない項目が埋まっているか)
• 一貫性: 異なるシステム間で矛盾がないか
• 適時性: 必要なときに最新の状態で提供されているか
• 一意性: 重複せず一意に識別できるか

データ品質は、他の知識領域(特にメタデータ管理やデータガバナンス)と密接に関わる。「何が正しいデータか」の基準(ビジネスルール)を定義するにはメタデータの整備が必要であり、その基準を組織で守らせるにはガバナンスの仕組みが必要になる。