企業のデータ活用の現状と課題

近年、企業では意思決定や戦略にデータを活用する動きが高まり、カスタマーサポートや業務改善、販売戦略などで事例が増えています。こうした取り組みを支えるには、膨大なデータを安定的に処理し、全社的に活用する仕組みが不可欠です。しかし、正確なデータの欠如や部門間の管理ばらつきによる入力ミスや重複が、経営判断の遅れや分析精度の低下を招いている企業が散見されます。

データマネジメントの必要性

データ品質の課題は複数の連携するシステムの各所で起こる問題に起因することが多く見られます。
根本的な解決には、部門を超えてデータの生成から活用までを俯瞰して継続的に品質を維持向上させるデータマネジメントの活動が必要です。

データ品質管理の活動

データ品質管理は、利用者のニーズに適したデータとすることを保証する活動を計画し、実施し、管理する活動です。 適切なデータ品質管理を継続することで、誤ったデータの使用を未然に防ぎ、基盤運用業務の効率化や分析精度の向上を実現します。

データ品質管理の効果

データ品質のアクティビティを導入し継続することで、全社的なパフォーマンス改善が期待できます。

 

「Dqualitex」とは

「Dqualitex」は、データ品質管理アクティビティのうち“Do”と“Check”を実行するためのツールです。複数のデータ活用/分析基盤に対し組織のデータ基準で評価の定義を行い、データの評価とその結果を確認することが出来ます。

Dqualitexの機能

Dqualitexの機能概要です。本システムは4つの機能群で構成されています。

データ品質の課題に対応するための導入計画から運用まで一貫したサービスをご提供します

データ品質管理システムを導入するにあたっては、現在抱えているデータ品質課題を整理してチェックルールを設計することが最も重要です。
導入計画を策定するところからご支援が可能となっております。
また、トライアルでPoCをご要望の場合はそのご支援も可能です。

よくある課題・ご相談の一例

どのようなデータ品質チェックが可能なのか。

<標準ルール>
標準機能として下記のチェックルールが設定可能です。

ルール名 概要 利用例
NULLや空白値チェック 指定したカラムにおいて、値がNULLや空文字列・空白文字列になっていないかをチェックします。 ユーザー登録時の必須項目や、売上データの数値入力に抜けがないか
データ型チェック 対象カラムの値が、数値や日付、時間などの想定フォーマットに合致しているかを検証します。 データ分析やレポート作成で型に対し不適切な値が含まれていないか
範囲チェック 数値や文字列の値が指定した範囲に収まっているか、あるいは特定リストに含まれているかを検証します。 在庫数がマイナスにならないか、許容範囲外の値がないか
ユニーク性チェック 対象カラムの値が重複していないかを検証します。 顧客IDや商品コード、受注番号などに対し、システム上で一意か
参照整合性チェック 異なるデータセット間で整合性がとれているかを検証します。 外部キーの関係や、参照先データと比較して大小関係や範囲を判定するなど、正しくデータ連携出来ているか

＜独自ルール＞
あらかじめ定義されていない特定の条件でエラーデータを判定するための自由度の高いチェックです。 独自のビジネスルールや業務要件に合わせてSQLで条件を設定できます。

期待効果

Dqualitexが目指すのは、単なるデータ品質管理のみではありません。以下のように、単一のシステム内でのルールチェックでは実現できないことを可能にする製品となります。

  • 複数システム間でのデータ品質に関する問題を把握し、素早く改善できた
  • データを活用する施策に対するデータ不備による損失 / 改善効果を可視化できた
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