ビッグデータの台頭に伴い、データセットの品質管理は重要性が高まっています。データドリブンなビジネスが主流になり、データが戦略立案に大きくかかわってくるため、データ品質が企業の優位性を確保するといっても過言ではありません。

データ品質の保持に重要となるのが、データアセスメントです。データアセスメントによって、利用するデータの品質を評価し、効果的なデータ活用を実現できます。近年話題の機械学習においても、効果的な実施にはデータアセスメントが不可欠なのです。

本記事では、データアセスメントの概要や重要性、主な評価指標をご紹介します。データアセスメントを実施するにあたって、起こりうる課題とソリューション、便利なツールについても解説します。

自社のデータセットの品質を評価したいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。

データアセスメントとは

データアセスメントとは、組織や企業が持っているデータの質を評価し、ビジネスの意思決定や日々の運用にどれだけ役立つかを確かめる作業のことです。

データアセスメントには、以下のような評価が含まれます。

  • データの正確さ
  • 完全性
  • 一貫性
  • 信頼性
  • 適時性

データアセスメントは、データが正しい形で、正しい場所に正しい時間に存在しているかをチェックし、具体的な業務や分析に適切か評価する一連の手順です。

企業や組織では、データアセスメントを通じてデータの問題点を特定し、改善することで、質の高いデータドリブンの決定が可能になります。データアセスメントは、大量のデータを扱う現代のビジネス環境で重要です。

データアセスメントの重要性

企業や組織は、データを基にして意思決定します。データの品質が分析の正確さや戦略立案の質に大きな影響を与えるのです。データアセスメントの重要性は計り知れません。

マーケティングキャンペーンの効果を正しく評価するためには、正確で完全な顧客データが必要です。品質が低いデータでは、誤った判断を招きかねません。

とくに機械学習の分野では、データの質がモデルの性能に直接的な影響を与えます。「ゴミ入ればゴミが出る」という言葉が示すように、不完全または誤ったデータから学習したモデルは、不正確な予測を行う可能性が高くなります。

データアセスメントによって、データの正確性や完全性を保証することは、信頼できる分析結果を得る上で不可欠です。

データアセスメントは、データ駆動型の意思決定の基盤です。データの整合性と信頼性を保証することで、全体的なビジネス成果を高めることが可能となります。データアセスメントの実施は、組織の競争力を高めるために重要な役割を果たすのです。

データアセスメントの主な評価指標と実施方法

データアセスメントでは、データの品質を評価する重要な指標が用いられます。指標を理解し適切に適用することで、データの状態を正確に把握し、必要な改善策を実施できます。

以下では、主な評価指標とその実施方法について詳しく説明します。

データの完全性

データの完全性とは、必要なデータがすべて含まれているか評価することです。データに欠けている部分がないか、必要な情報がすべてデータセットに存在するかを確認することが重要です。

たとえば、顧客情報を管理するデータベースでは、住所や電話番号などの必須項目がすべて埋まっているかをチェックします。不完全なデータは、分析結果に偏りや誤りをもたらすため、データクレンジングの対象です。

データアセスメントを行う際には、データセット内の各項目が完全に入力されているか、適切なデフォルト値や代替値が設定されているかをチェックします。

データセットの適時性

データセットの適時性は、データが現在も有効かつ適切であるかを評価する指標です。データが生成されてからどれだけの時間が経過しているか、情報が今でも役立つものであるかがポイントになります。

適時性の高いデータは、迅速な意思決定やリアルタイムの分析に役立ちます。適時性を確保するためには、データの自動更新機能や定期的なデータ収集プロセスを導入することが有効です。

急速に変化する市場や技術の分野では、データセットの適時性が重要です。

データセットの不均衡

データセットの不均衡は、機械学習の分野で問題となることがあります。一部のクラスやカテゴリーのデータが過剰または過少になっていないか確認し、すべてのグループが適切に代表されているかを評価します。

例えば、顧客の購買データにおいて、特定の商品が過剰に多く購入されている場合、そのデータは不均衡です。不均衡なデータは、分析結果に偏りを生じさせる可能性があります。

データの不均衡を評価するためには、カテゴリーごとのデータポイント数を確認し、バランスをとるためのデータサンプリングやリサンプリングを行います。

データセットの妥当性

データの妥当性は、データが用途に合致しているか測る指標です。データが実際の状況を正確に反映しているか、理論的に意味のある範囲内に収まっているかを確認します。

例えば、年齢データが0歳から120歳の範囲内にあるかどうか、ある製品の価格が負の値を取っていないかなど、基本的なエラーチェックも含まれます。

データセットの正確性

データセットの正確性は、データがどれだけ正確に収集・記録されているかを測る指標です。データ入力ミスや測定誤差などがないか、一貫して高い品質でデータが管理されているかがポイントです。たとえば、住所データが郵便局のデータベースと一致しているかを確認します。

データセットの正確性により、データの信頼性を確保できます。各指標を適切に管理・評価することで、データの品質を維持し、ビジネスや研究において有効なデータを使用できます。

データアセスメントは、各指標を基にデータの状態を定期的にチェックし、必要に応じて改善するための重要なプロセスです。

データアセスメントの実施における課題と解決策

データアセスメントの実施は多くの企業や組織にとって重要ですが、さまざまな課題があります。課題を理解し、適切な解決策を見つけることが、データの品質を保ち、価値の最大化に不可欠です。

ここでは、主な課題とその解決策について詳しく説明します。

データアセスメントを実施できる人材が不足している

データアセスメントを適切に行うには、専門的な知識とスキルが必要です。しかし、多くの組織では各スキルを持つ人材が不足しています。人材不足の問題に対処するためには、次の二つのアプローチが有効です。

  1. ツールの導入: データアセスメントプロセスを自動化するツールの導入で、専門知識がないスタッフでもデータ品質の評価が可能になります。データクレンジングやエラー検出を自動化するソフトウェアが有用です。
  2. 社内でのトレーニングを実施する: データ関連のトレーニングプログラムを導入し、従業員のスキルを向上させることで、内部から専門知識を育成できます。長期的に、データ品質の維持と改善に効果的です。

時間・コストに制限がある

多くの企業や組織では、データアセスメントを実施する時間やコストに制限があります。時間とコストの制限を解決し、効率的なデータアセスメントを行うためには、次のようなアプローチが有効です。

  1. 適切なスケジュール設定を行う: データアセスメントを実施する際には、事前に計画を立て、必要なリソースを確保します。無駄な作業とコスト削減に有効です。
  2. オープンソースのツールを活用する: 高価な商用ソフトウェアではなく、オープンソースのデータベース管理システムや無料のツールを利用することで、コストを大幅に削減できます。Apache HadoopやPostgreSQLなどが候補です。

社内環境が整っていない

多くの組織では、データアセスメントを実施するための社内環境が整っていません。重要なデータが分散され、まとまりのない状態で保存されています。

データのサイロ化は、組織内でデータが分断され、情報が孤立してしまう現象です。データのサイロ化を解決し、社内環境を整えるためには、以下のような対策が有効です。

  1. データガバナンスを確立する: データ管理の方針や規則を定め、組織全体で一貫したデータハンドリングを行うことで、データのサイロ化を防ぎます。
  2. データを一元的に管理するシステムを導入する: すべてのデータを一元管理できるシステムを導入し、部門間でのデータ共有を促進しましょう。データのアクセス性が向上し、意思決定のスピードと正確性が向上します。

上記の解決策を実施することで、データアセスメントの課題を克服し、データの真価を引き出すことが可能になります

データアセスメントの実施に役立つツール

データアセスメントを効果的に行うためには、専門のツールが不可欠です。

ここでは、データ品質を向上させる主な３つのツールを紹介します。

TROCCO

TROCCOは、データエンジニアリングとモダンデータスタック構築を支援するプラットフォームです。

TROCCOは、

  • データの統合
  • 加工
  • データマート生成
  • ジョブスケジューリングの自動化
  • メタデータ管理

などを提供し、複雑なデータフローの管理を簡素化します。

GUIによる直感的なデータパイプラインの構築機能は、ユーザーにとって操作が容易であり、迅速なデータ分析基盤の構築を支援します。

TROCCOの公式サイトはこちら

Imformatica

Informaticaは、データ品質、データインテグレーション、データガバナンスを提供する幅広いソリューションのプラットフォームです。データのクリーニング、標準化、統合から、複雑なデータマイグレーションプロジェクトまでサポートします。

Informaticaは、さまざまなデータソースからの信頼できるデータビューの作成を可能にし、組織全体でのデータの正確性とアクセスを改善します。

Imformaticaの公式サイトはこちら

Ataccama

Ataccamaはデータ品質、メタデータ管理、データガバナンスを一元管理できるツールです。

データの自動プロファイリングと分類、品質向上のための推奨、データの不整合の修正などを提供し、高いデータの信頼性を保証します。ユーザーがデータをより深く理解し、有効活用する洞察を提供します。

各ツールは、データアセスメントの実施を助けるだけでなく、組織のデータ管理プロセスを強化し、データ駆動型の意思決定をサポートするために不可欠です。

データの品質を管理し、評価するツールの導入は、ビジネスの効率を大きく向上させます。

Ataccamaの公式サイトはこちら

まとめ

データアセスメントの重要性と課題、サポートツールなどについて説明しました。データアセスメントによって、組織は信頼性の高いデータに基づいた意思決定が可能となります。

データアセスメントの過程では、人材不足、時間とコスト、データのサイロ化などの課題があります。TROCCOは、データアセスメントの課題を克服し、効率的な運用を実現するツールです。

現代のビジネスでは、データ駆動型の意思決定のために、データアセスメントが不可欠です。TROCCOを利用し、データの品質と利用価値を最大限に高めましょう。
データアセスメントの導入を検討している企業は、TROCCOを提供するprimeNumber社に一度ご相談ください。ご要望に合わせた提案を行い、ビジネスニーズに合ったデータアセスメント構築を支援します。