データ精度とは

データ精度とは、データが実際の価値をどれだけ正確に反映しているかを指します。正確なデータは正しく、精密で、エラーがありません。
 

データの正確性は、データの完全性、一貫性、適時性、唯一性、妥当性、その他のメトリクスと並ぶデータ品質の主要な次元です。そのため、データの正確性を実現することは、あらゆる品質次元にわたって組織のデータを最適化するための取り組みの総称であるデータ品質管理の重要な側面となります。

データの正確性を維持するには、エラーの特定と修正、データ検証ルールの適用、そして強力なデータ・ガバナンスの実施が必要です。データの収集、所有、保存、処理、利用に関する明確なポリシー、基準、手順はすべて、高いデータの正確性の維持に寄与します。

データが正確であれば、データ駆動型の意思決定の信頼できる基盤となり、機械学習モデルの運用やマーケティング・キャンペーンの指針に活用できます。逆に、不正確なデータは、誤ったビジネス判断、顧客満足度の低下、業務効率の悪化、そして財務損失を招く可能性があります。

データの正確性は常に重要でしたが、今日のデータ駆動型ビジネス環境においては、データの正確性の確保が必須となっています。正確なデータは、あらゆる結果が信頼できるものとなることを保証し、次のような複数のメリットをもたらします。

• 運用効率
• 法規制への準拠
• 高品質のAIのアウトプット
• お客様の満足度

正確なデータは、組織が事実に基づいた情報に基づく意思決定を行うのに役立ちます。信頼性の高い正確なデータにより、ビジネスの意思決定や計画はより効果的となり、主要業績評価メトリクス（KPI）に沿ったものとなりやすくなります。対照的に、不良データは意思決定の信頼性を損ない、業務に悪影響を及ぼす可能性があります。

不正確で不完全なデータは、組織がさまざまな業界の規制や基準に違反するリスクを高めます。例えば、金融サービス業界では、サーベンス・オクスリー法やバーゼルIIIなどの規制により、組織は財務データの正確性と完全性を確保することが求められています。規制違反は、重大な罰則、監査の厳格化、そして評判の損失を招く可能性があります。

低品質のデータ（データの不正確さを含む）は、「ゴミが入ればゴミが出る」というよく知られた言葉の「ゴミ」の部分であり、これはAIモデルとそのトレーニングデータを説明する際によく使われます。こうしたデータはAIアルゴリズムやモデルの出力を歪め、AIシステムの有効性を低下させるだけでなく、ユーザーやステークホルダーの信頼を損ない、将来の取り組みの障害となります。

データの正確性は、医療、金融サービス、製造業などの業界で特に重要視されています。これらの業界における古い情報やデータの不整合は、患者の安全を脅かしたり、財務の不安定化を招いたり、低品質な製品につながったりする可能性があります。これらの結果は、財務損失やブランドの評判の毀損といったさらなる影響を引き起こす可能性があります。

データの正確性とデータ完全性は別個ですが関連するデータ管理の概念です。いずれも、組織が意思決定、計画、ビジネス運営に活用できる高品質なデータを整備するうえで重要な役割を果たします。

データ完全性の概念は、データがシステム間で転送されたり、さまざまな目的で操作されたりする場合でも、データの正確性、完全性、一貫性をデータのライフサイクル全体で維持することに重点を置きます。これは、多くの場合、エラー検出および訂正技術によって実現されます。

データ完全性における重要な要素であるデータの正確性は、個々のデータ・ポイントが正しく、かつ現実の対象を正確に表していることを保証するのに役立ちます。

データが不正確になる原因はいくつもあります。最も一般的なものには次のものがあります。

• ヒューマン・エラー：データ入力などの手動プロセス中に生じる誤字、データの誤配置、不正確な値といったヒューマン・エラーは、データの不正確さの主な原因です。
  
  
• システム・エラー：設計不良や保守不足のデータベース、バグ、古いソフトウェア、その他のシステム停止の原因は、いずれもデータの信頼性に影響を及ぼす可能性があります。
  
  
• 古い情報：適時性は、データが分析や意思決定に適切であることを保証します。古い情報は誤った結論を導く可能性があります。
  
  
• 重複レコード：重複データ・エントリー（または冗長なレコード）は、特定のデータ・ポイントや傾向を過大に表現し、分析を歪める可能性があります。
  
  
• 不完全なデータ：不完全なデータセットは、必要なレコードがすべて含まれていない可能性があり、欠損値や空白が分析の品質に影響を与えます。
  
  
• 不整合なデータ：異なるデータセットやシステム間で孤立していたり互換性がないデータ値は、不正確なデータ（例えば、一貫性のない日付形式）につながる可能性があります。
  
  
• バイアスのかかったデータ：歴史的および社会的な偏りを含むデータは、正確な結果や成果の生成を妨げます。
  
  
• 不適切なデータ収集：データ品質の問題は、収集方法にバイアスや一貫性の欠如があったり、収集ツールが故障したり、データソースの品質が低い場合に発生することがあります。

データ品質メトリクス（正確性、完全性、一貫性、適時性、唯一性、妥当性）の測定は、重要なデータ品質管理の取り組みです。測定なしでは、改善すべき領域を特定することが困難です。データの正確性を定期的に監視することで、組織は変化を検出し、誤りがビジネスに影響を及ぼす前に是正措置を講じることができます。

データの正確性の測定には、データの誤りの有無や、現実の対象をどれだけ正確に表しているかの評価が含まれます。測定は、データ検証、照合、既知の「真実の情報源」との比較など、さまざまな方法で行われます。

組織が正確なデータを確保し維持するために使用できる方法やプロセスには、次のようなものがあります。

• データ監査
• データ・クレンジング
• データプロファイリング
• データ検証
• データ統合
• データ・オブザーバビリティー
• データ・ガバナンス

定期的なデータ監査は、企業がデータ環境を発見・分析・分類・監視・可視化するのに役立ちます。このプロセスにより、潜在的なリスク、不整合、誤りを発見できます。

データ・クリーニングまたはデータ・スクラビングとも呼ばれるデータ・クレンジングは、未加工データセット内のエラーを特定し修正するプロセスです。データ・クレンジングの手法には、標準化、重複排除、検証などがあります。このプロセスは通常、データ評価（データ・プロファイリング）から始まります。

時にデータ・アーケオロジーとも呼ばれるデータ・プロファイリングは、組織がデータ品質をよりよく理解するのに役立ちます。このプロセスでは、さまざまな方法を用いてデータを確認・要約し、その後、データ品質基準に照らして状態を評価します。データ・プロファイリングは、特にビッグデータに対して有益です。

データ検証のプロセスには、エラー、不整合、データ完全性の問題のチェックが含まれます。データ検証のプロセスには、エラー、不整合、データ完全性の問題の確認が含まれます。

データ統合プロセスは、異なるソースからのデータを統合し調和させることで、組織がデータサイロや不整合に関する課題を克服するのに役立ちます。さまざまなデータ統合ツールが利用可能で、自動化を活用してプロセスを効率化します。

データ・オブザーバビリティーは、組織がデータの健全性やエコシステム全体の状態を把握するのに役立ちます。これは、従来の監視を超えて、ほぼリアルタイムでデータの問題を特定またはトラブルシュート、解決する活動を含みます。

データ・ガバナンスは、堅牢なデータ管理体制と強力なエンドツーエンドのデータ管理プロセスを支える枠組みを構築することで、データの正確性を確保するのに役立ちます。