データの正確性とデータの整合性の比較：類似点と相違点

データの正確性とは、データが正しく、正確であり、エラーがない度合いを指します。言い換えれば、これはデータの真の値に対する近さを測定します。データの正確性はデータ品質における重要な側面であり、不正確なデータは誤った意思決定、質の悪いカスタマー・サービス、および運用上の非効率性につながる可能性があります。データの正確性の重要性はいくら強調してもしすぎることはありません。正確なデータによって、意思決定やストラテジーが強固な基盤に基づいていることが保証され、データ品質の低さに起因する悪影響のリスクが最小限に抑えられます。データの正確性を確保するには、さまざまな方法があります。データ検証では、多くの場合、事前定義されたルールまたはアルゴリズムを使用して、データにエラー、矛盾、不正確さがないかをチェックします。データ・クレンジングには、データ・セット内のエラー、矛盾、不正確さの特定と修正が含まれます。最後に、データ・プロファイリングでは、データ・セットを調査して、不正確さや矛盾を示すパターン、傾向、異常を特定します。

データの整合性とは、データのライフサイクル全体を通じてデータの一貫性、正確性、信頼性を維持および確保することです。データが作成、送信、保管されたときの元の状態から変更されず、侵害されないことを保証します。データの整合性は、組織が意思決定に使用するデータを信頼し、規制要件に準拠するために不可欠です。データの整合性に影響を与える要因としては、人為的ミス、システム障害、意図的な改ざんなどがあります。データの整合性を維持するために、組織はデータ検証、アクセス制御、バックアップ、監査などのさまざまなプロセスと制御を実装します。

データ検証チェックはデータのエラーや不整合の特定に役立ち、アクセス制御は権限のないユーザーによるデータへのアクセスや変更を制限します。バックアップは、データの損失や破損が発生した場合にデータを確実に復元できるようにし、監査は、データの整合性がライフサイクル全体にわたって維持されていることを検証するのに役立ちます。

データの整合性は、多くの場合、チェックサム、周期的な冗長性チェック、デジタル署名などのエラー検知および修正技術の使用を通じて達成されます。これらの手法は、データの送信中または保管中に発生した可能性のあるエラーを特定して修正するのに役立ちます。

この記事では、次の内容を説明します。

• データの正確性とデータの整合性が重要な理由
• データの正確性とデータの整合性の比較：主な類似点
• データの正確性とデータの整合性の比較：主な相違点

データの正確性とデータの整合性は、どちらもデータ品質におけるクリティカルな側面です。また、組織が意思決定、計画、オペレーションに使用するデータを信頼し、依拠できるようにする上で重要な役割を果たします。正確で信頼性の高いデータがなければ、企業は意思決定の不備、効率性の低下、規制違反のリスクの増大など、さまざまな課題に直面する可能性があります。

正確なデータがあれば、企業は事実ベースの情報に基づいた意思決定を下すことができます。これにより、より良い意思決定、より効果的なストラテジー、オペレーション効率の向上につながります。一方、不正確なデータは、謝った意思決定、リソースの無駄、組織の評判の低下につながる可能性があります。

データの整合性は、データのライフサイクルを通じて一貫性、正確性、信頼性を維持することを保証します。これは、組織がデータの信頼性を維持し、規制要件を遵守するために不可欠です。データの整合性が侵害されると、情報が不正確または不完全になることがあり、意思決定、オペレーション、規制遵守に悪影響を及ぼす可能性があります。

医療、金融、製造などの業界では、データの正確性とデータの整合性の重要性がさらに顕著になります。これらの業界は、患者の安全を確保し、財務の安定性を維持し、高品質の製品を生産するために、正確で信頼性の高いデータに依存しています。これらの業界においてデータの正確性と整合性を維持できないと、患者への危害、経済的損失、ブランド評判の低下など、深刻な結果を招く可能性があります。

データ品質への貢献

データの正確性とデータの整合性は、どちらもデータ品質における重要な要素です。前述したように、データ品質には、正確性、一貫性、完全性、適時性などのさまざまな属性が含まれます。高品質のデータは、正確で一貫性があり、信頼性が高いため、組織は情報に基づく意思決定を下し、目標を達成することができます。

法規制への準拠

組織がさまざまな業界の規制や標準に準拠するには、データの正確性とデータの整合性の両方を維持することが重要です。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整合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、監視の強化、そして評判の損失を招く可能性があります。

異常検知の詳細はこちら

定義

データの正確性とデータの整合性はどちらもデータの品質と信頼性に関連しますが、定義は異なります。

• データの正確性は、データ値の正確性に重点を置いており、データにエラーがなく、現実世界のエンティティを正確に表していることを保証します。
• データの整合性とは、データのライフサイクル全体にわたる一貫性、信頼性、信用性を指します。

主な焦点

• データの正確性は、主に転記ミス、重複エントリー、不正確な値など、データ値のエラーを識別して排除することに主眼が置かれています。
• データの整合性は、データがシステム間で転送されたり、さまざまな目的のために操作されたりしても、時間の経過とともにデータの正確性と一貫性を維持することに焦点を当てています。

測定

• データの正確性を測定するには、データ値にエラーがなく、データ値が記述しようとしている現実世界のエンティティを正確に表現しているかを評価する必要があります。これは、データのバリデーションおよび検証プロセス、およびデータを既知の信頼できる情報源と比較することによって実現できます。
• データの整合性を測定するには、データのライフサイクル全体を通してデータの一貫性、信頼性、信用性を評価する必要があるため、より複雑です。これには、データ・ガバナンスの実践、アクセス制御、データのバリデーションおよび検証プロセスの評価、潜在的な整合性の問題を検知するための定期的な監査と監視の実施などが含まれる場合があります。

メソッド

データの正確性とデータの整合性は同様の目的を持っていますが、それを達成するために使用される手法が異なります。

データの正確性を達成する手法には、次のようなものがあります。

• データ検証：事前定義されたルールまたはアルゴリズムを実装して、データ内のエラー、不一致、不正確さを検知します。これは、データの入力時または後から実行できます。
• データ・クレンジング：データセット内のエラーや不整合を特定し、修正（または削除）します。多くの場合、重複の削除やスペルミスの修正、データの標準化などが含まれます。
• データ・プロファイリング：データセットを調査して、パターン、傾向、異常を特定します。これらの洞察は、潜在的な不正確さや矛盾を検知するために活用できます。

データの整合性を達成する手法には、次のようなものがあります。

• アクセス制御：データへの不正アクセスを防止するために使用されます。アクセス制御には、ユーザー名とパスワード、暗号化、ネットワーク・ファイアウォールなどが含まれます。
• バックアップと復元：データの整合性を維持するには、定期的なバックアップが重要です。データの損失や破損が発生した場合、バックアップを利用することでデータを元の状態に復元できます。
• エラー検知と訂正技術：チェックサム、周期的な冗長性チェック、デジタル署名などが含まれます。これらの手法は、データの送信中または保管中に発生した可能性のあるエラーを識別して修正するために使用されます。
• データ・ガバナンス：強力なデータ・ガバナンスを実践することで、データの正確性、一貫性、信頼性など、データのさまざまな側面を維持する責任者を定義してデータの整合性を確保できます。