データ品質監視: 概要と実装方法

公開: 2023-01-20

データ品質監視プロセスは、組織内で作成、利用、および維持されるすべてのデータインスタンスの品質を監視し、保証します。

企業は業務の精度を上げようと努力しますが、エラーが発生することは避けられません。間違いが発生した場合、誰かが責任を負い、間違いを修正し、二度と起こらないようにするという 2 つのいずれかが発生する可能性があります。間違いなく、後者が最良の選択肢であり、運用効率が向上します。

企業は、以前の失敗に関連するプロセスや手順を積極的に調整することで、潜在的な問題が将来再発するのを防ぐことができます。問題がプロアクティブに対処されると、焦点は迅速な修正から長期的な解決策に移ります。

データ品質とは?

データ品質は、すべてのデータセットの状態を表します。徹底性、精度、一貫性などの客観的な要素を評価します。さらに、データセットが特定の目的にどれだけ適合しているかなど、より恣意的な要素を評価します。この主観的な要素により、データ品質の決定に時間がかかる場合があります。

高品質のデータセットは、将来の成長に関する情報に基づいた意思決定、重要な財務上の意思決定、または運用の強化など、意図した目的に使用できます。

ただし、データ品質が悪いと、これらすべてのセクターが影響を受けます。間違った購入、非効率的な運用、および会社の経費の増加につながる可能性があります。

データ品質モニタリングとは?

データの急激な増加により、効果的な機械学習とデータ駆動型システムを開発するためにデータ品質の監視が不可欠になっています。さらに、データの信頼性に関する Forrester のオンライン世界規模調査に参加したデータアナリストの 42% は、データのチェックと評価に自分の時間の 40% 以上を費やしていると述べています。

期待に応え、ビジネスニーズを満たすために、データ品質を測定、評価、強化します。組織がデータの一貫性、適時性、および正確性を高めるのに役立つ場合があります。

データ品質を評価する方法は多数あります。ただし、それはビジネスニーズにのみ依存します。これには、データのレビュー、テスト、正確性または一貫性のチェック、またはデータ品質ツールを使用してデータ品質を定期的に評価することによるデータの監査が含まれます。

リアルタイムの深層学習とデータ分析が非常に普及しているため、データを検証する唯一の方法は、その品質を監視し、一連の適切な品質基準を使用して評価することです。

データ品質モニタリングの重要性

データの正確性と信頼性を保証したい場合は、データ品質の監視を実装する必要があります。不正なデータ品質は、不正確な意思決定、リソースの浪費、および法的な問題につながる可能性があります。

データ品質を監視することで、組織は大きな悪影響が及ぶ前に問題を検出して対処できます。以下は、データ品質監視の利点の一部です。

データの完全性と正確性の確保:データ品質の監視により、企業のデータベース内のすべての情報が正確であり、「品質データ」のすべての基準を満たしていることが保証されます。
コスト削減:企業がデータを監視する場合、データの品質に間違いやエラーが発生した場合に支払う可能性のある金額を削減できます。
クライアントの満足度の向上:クライアントは、平凡なデータ管理と不完全なデータベースを備えた企業よりも、優れたデータを備えた企業を信頼する可能性が高くなります。
判断力の向上:データの品質が向上することで、組織全体でより優れた意思決定が行われます。より質の高いデータにアクセスできれば、より自信を持って意思決定を行うことができます。
運用効率の向上: –組織は、データ品質レベルを維持することにより、データベース内の誤ったデータを見つけて解決するコストを削減できます。さらに、企業は運用上の失敗やビジネスプロセスの失敗を防ぐことができます。

データ品質監視の実装

データ品質フレームワークの手順は、ソースデータファイルが SQL Server または任意の ETL Server に到着したときに開始されます。ファイルの検出に続いて、事前段階のデータ品質要件が開始されます。データスチュワードは、プレステージルールが機能し、結果を評価する準備が整ったときに通知を受け取ります。

前段階のデータ品質にエラーがある場合、処理は終了します。この手順は、前段階のデータの品質が満足のいくものである場合にのみ続行されます。その後、ステージテーブルにデータが追加されます。

これに続いて、ステージ後のデータ整合性ルールが実行され、結果がレビューの準備ができたときにデータスチュワードに通知されます。ダウンストリームシステムは、ゲーティングルールの失敗がない場合、使用のために検証済みのファイルを自動的に発行します。

データスチュワードは、ステージ後のゲーティング基準が失敗した場合、サイクルを終了してソースから新しいファイルをリクエストするか、エラーを無視して二次処理のためにデータファイルをアップロードするかを選択できます。

データ品質監視フレームワークを実装するには、データ品質データマートが必要です。

テーブルは、データ品質において次の機能を提供します。

事前に定義されたすべてのデータ品質ルールが保持されるテーブル。 (DATA_QUALITY_RULE テーブル)
ルールを有効および無効にする機能を有効にし、関連付けられたデータドメインのすべてのルールのしきい値比率を格納するテーブル。 (DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE テーブル)
Data Quality Rule Monitoring の結果リポジトリとして使用されるテーブル。データ品質ルールの結果を保存します。 (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

データ品質指標

コンピューターファイルシステムでは、データ品質インジケーター (DQI) は、データの品質特性を取得するために使用される識別子です。 DQIS は時間変数を扱うため、それらの設定は、計算に含まれる値とその動作に影響を与える可能性があります。

2 つの重要なデータベースシステムでは、DQI の考え方が使用されています。調査結果によると、DQI はプログラミング、ストレージ管理、およびデータ処理制御をより簡単にします。

主要指標: データ品質

以下は、ビジネスがデータ品質を改善するための取り組みを追跡するのに役立つ指標の例です。

データの誤りの割合

この種の定性的データ測定は最も明白です。これにより、データセットのサイズと、欠落、不完全、または冗長な情報などの認識されたエラーの数との関係を監視できます。データ量が同じか増加しても、エラー率が低いことに誰かが気付くと、データ品質が向上します。

空の値の割合

データ収集において、空の値の割合は、データの品質を監視するための簡単な方法です。空の値は通常、情報が欠落しているか、誤ったフィールドに記録されていることを示しているためです。したがって、データセット内の空のフィールドの数を追跡できます。

データ変換エラーの割合

あるスタイルで保持されている情報の収集と別のスタイルへの変更を含むデータ変換の問題は、データ品質の問題を示しています。データ管理操作が失敗したり、完了までに時間がかかりすぎたりする頻度を計算することで、データの一般的な品質について詳しく知ることができます。

ダークデータの量

データの品質に問題があるため、このデータを効率的に使用することはできません。データ品質に関する問題が増える可能性があります。

データ品質監視の利点

競争力を維持し、機会をつかむためには、効果的なデータ管理が不可欠です。高品質のデータは、企業にいくつかの真の利点をもたらします。以下は、高いデータ品質の潜在的な利点の一部です。

＃1。よりスマートな意思決定

データ品質は、組織の意思決定の向上につながります。高品質のデータは、企業がより自信を持って意思決定を行うのに役立ちます。良いデータはリスクを軽減し、一貫して改善される結果を生み出す可能性があります。

＃2。オーディエンスターゲティングの改善

マーケティング担当者は常に適切な人々にリーチしようとしていますが、そのためには高品質のデータにアクセスする必要があり、関連データは適切なオーディエンスのセットを取得するのに役立ちます. 質の高いデータがあれば、ターゲットユーザーを特定できます。

これは、ターゲット市場に関する情報を収集し、同様の資質を持つ見込みのある新しいクライアントを探すことによって達成できます. このデータは、より具体的なターゲットを開発するために使用できます。

＃3。顧客とのより良いつながり

高品質のデータは顧客関係を改善することができます。これは、あらゆる業界のビジネスの成功にとって重要です。顧客に関するデータを収集することで、顧客をよりよく知ることができます。消費者の好み、興味、および要求に関する情報は、消費者にアピールし、さらには消費者の要件を予測するコンテンツを開発するのに役立ちます。

彼らの支援により、長期にわたるパートナーシップを築くことができます。データを効果的に維持することで、重複した無関係なコンテンツをクライアントに提供することを防ぐことができます。

＃4。データの実装がより簡単に

高品質のデータを使用する方が、低品質のデータを使用するよりもはるかに簡単です。信頼できるデータが手元にあれば、ビジネスの効率も向上します。

低品質のデータでは、不完全または一貫性のないデータのクリーンアップに時間を費やす必要があります。これは、他の業務に費やす時間が少なくなり、データから提供されたアイデアを実行に移すまでに時間がかかることを意味します。

また、データ品質は、会社の複数の部門がすべて同じページに収まるようにすることで、より効果的にやり取りするのにも役立ちます。

＃5。ライバルに対するアドバンテージ

データがライバルよりも高品質であり、それをより巧みに使用すると、競争上の優位性が得られます。優れた品質である限り、データは今日のビジネスで利用できる最も重要なリソースの 1 つです。

より良いデータ品質により、ライバルよりも先に機会を特定できます。そうすることで、見込み客の需要をより正確に予測し、競合他社をしのぐことができます。機会を逃したり、競争に遅れをとったりするのは、不十分なデータの結果です。

＃6。追加の収益性

高品質のデータは、最終的に収益の増加につながり、より成功して売上を伸ばすマーケティング戦略を作成するために使用できます。広告の無駄を減らし、マーケティング活動の効率を高めます。

同様に、統計は、どのコンテンツカテゴリが Web サイトで最も人気があり収益性が高いかをパブリッシャーに明らかにすることができます。この知識があれば、このコンテンツにより多くのリソースと労力を集中させることができます。

データ品質監視の課題

データの品質をチェックする際の困難には、次のようなものがあります。

データ精度の測定

これは、データベース内のデータが現実世界に対応していることを意味します。信頼できるリファレンスを見つけるのは難しい場合がありますが、不可能ではありません。

たとえば、企業は機械学習を使用して顧客名や製品名を特定する場合があります。努力と期待される報酬との間の優れたバランスを見つけることは、問題に完全に対処する必要があるため、依然として困難な場合があります。

データ整合性評価

これは、データに矛盾がないことを意味します。ただし、当面の状況はより複雑になる可能性があります。たとえば、消費者は、オンラインで購入する際に機密情報を提供するかどうかに応じて、正当なユーザーまたは訪問者になる可能性があります。

これは、ストアが身元を開示できるかどうかを意味します。配達を受け取りたくない顧客は、住所の提供をオプトアウトできます。このような状況では、小売業者は競合するデータをデータベースに持つリスクがあります。

学習リソース

データ品質の監視を深く理解するために選ぶことができる最高の本をいくつか紹介します:-

＃1。データ品質管理の課題への対応

著者は、この本でデータ品質管理の基本的な考え方とその難しさについて説明しています。

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データ管理の専門家は、品質管理に関連する 5 つの課題 (意味の課題、ワークフローの課題、人材の課題、技術の課題、責任の課題) に取り組むことで、組織がデータからより多くの価値を引き出すのを支援できます。

＃2。データ品質改善のための実践者向けガイド

この本は、ビジネスと IT のデータ品質の徹底的な分析を提供します。悪いデータ品質の影響を理解するための原則を教え、データ品質を改善するためのプログラムのネットワーキング、スポンサーシップの確保、組織化、および開発において、管理者と実践者を同様に指導します。

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	The Practitioner's Guide to Data Quality Improvement (The Morgan Kaufmann Series on Business...		$50.96	アマゾンで購入

初期の考慮事項と正当化から維持と継続的な監視まで、データ品質プログラムの設定と管理の例を提供します。

＃3。データ品質の管理: 実践ガイド

データは、組織の運営をサポートする重要なビジネス資産です。データセットと量が増えるにつれて、管理が難しくなります。データの品質、つまり目的に対するデータの適合性は、データ管理の重要な要素です。それを理解しないと、組織のリスクが高まり、生産性と収益性が低下します。

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	データ品質の管理: 実践ガイド		$38.99	アマゾンで購入

データ管理と情報の目標と範囲、組織におけるデータの性質、およびデータ品質監視システムの確立は、この本で取り上げる 3 つの主要なトピックです。

結論

結論として、データ品質の監視は、データを信頼して信頼できるかどうかに答えます。つまり、既存のデータシステムがデータパイプラインを介して取り込んでいるデータは、どの程度信頼できるでしょうか? 開発中の技術が信頼できるものであり、誤動作して組織に損害を与えないことを保証するために、エンジニアは自分が取り組んでいる項目のレベルを把握する必要があります。

不正確な洞察や不十分な判断は、データ品質に対する監視や可視性の欠如から生じる可能性があり、費用がかかるか、顧客体験が低下する可能性があります。したがって、データ品質の監視を向上させるために、企業は上記の書籍を参照し、業界関連のベストプラクティスに従うことができます。