データ整合性テスト：目標、プロセス、ベスト・プラクティス

データ整合性テストは、データベース、データウェアハウス、またはその他のデータ・ストレージ・システムに保存されているデータの精度、一貫性、信頼性を検証するプロセスを指します。このタイプのテストは、ストレージ、取得、処理中にデータが破損したり、失われたり、誤って変更されたりしないことを確認するために不可欠です。

データ整合性テストを実施することで、組織はデータが完全かつ正確で、高品質であることを確認できるため、より良いビジネス上の意思決定とオペレーションの改善が可能になります。

この記事では、次の内容を説明します。

• データ整合性テストの3つの目標
• データ整合性テストのプロセス
• データ整合性テストのベスト・プラクティス

データの正確さとは、データ値の正しさと、それらが記述する実世界の実体を表している度合いを指す。

データ整合性テストは、データ値が期待される形式、範囲、タイプに準拠していることを検証することで、データが正確であることを保証するのに役立ちます。

このプロセスには、スペルミス、誤った値や欠落した値などのデータ入力エラーがないかチェックすることも含まれます。

2. データの一貫性を維持

データの一貫性とは、異なるシステム間または単一システム内に保存されているデータの均一性です。

データ整合性テストは、事前定義されたルールに従ってデータの更新、挿入、または削除が行われ、これらの変更が影響を受けるすべてのシステムに一貫して伝播されることを保証することで、一貫性を維持するのに役立ちます。

こうしたプロセスは誤ったデータ分析につながる恐れのある、重複や競合のエントリーなどのデータの異常を防ぐのに役立ちます。

3. データの信頼性の保護

文脈依存型異常 とは、特定のコンテキストにおいて標準から逸脱しているデータ・ポイントのことです。データの信頼性とは、必要なときに正確で完全なデータを一貫して提供するデータ・ストレージ・システムの能力を指します。

データ整合性テストは、最初のインプットからストレージ、取得、処理まで、データのライフサイクル全体を通じて、データが破損されず、アクセス可能であることを保証することで、データの信頼性を保護するのに役立ちます。

データ整合性テストを定期的に実施することで、組織は潜在的な問題がエスカレートする前に検知して解決し、データの信頼性と信用性を確保できます。

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データ検証

データ検証は、データ整合性テストプロセスの最初のステップであり、データ値が期待される形式、範囲、タイプに適合していることをチェックする。

このプロセスには、フィールド・レベルの検証、レコード・レベルの検証、参照整合性チェックなどの手法が含まれる場合があり、すべてのシステムでデータが正しく一貫して入力されることを保証します。

データ一貫性チェック

データが検証されたら、次のステップは、異なるシステム間または単一システム内の一貫性を確認することです。

このプロセスでは、さまざまな場所または形式にあるデータを比較することで、データの一貫性と事前定義されたルールの遵守を確認します。

一般的なデータ整合性チェックには、次のものがあります。

• 異なるシステム間でデータを比較し、統一性と最新性を確保するクロスシステム一貫性チェック。
• 単一システム内のデータを比較し、異なるテーブルやデータセット間で一貫性があることを確認する、クロステーブル一貫性チェック。

データ異常検出

重複エントリや競合エントリなどのデータの異常は、データ分析で問題を引き起こす可能性があります。データ整合性テストは、データ・エントリーを事前定義されたルールおよびパターンと比較することにより、これらの異常を検知し、解決することを目的としています。

データ異常検知技術の例は次のとおりです。

• 重複検知： データ・セット内の重複エントリーを識別して削除します。
• 外れ値検知。 予想されるパターンから大きく逸脱し、潜在的なエラーや不一致を示すデータ・ポイントを特定します。

データ整合性の監視

データ整合性テスト・プロセスの最終ステップは継続的なモニタリングです。これには、データの精度、一貫性、信頼性を定期的にチェックすることが含まれます。

このプロセスは、組織が潜在的な問題をエスカレートする前に検知して解決し、データの信頼性と信頼性を長期にわたって維持できるようにするのに役立ちます。

データ整合性の監視には、定期的なデータ監査、自動化されたデータ整合性チェック、リアルタイムのデータ検証が含まれます。

明確なデータ・ガバナンスポリシーを確立する

データ・ガバナンス・ポリシーは、組織内のデータ管理に関連するルール、役割、責任を定義することで、データ整合性テストの基盤を提供します。

明確な データ・ガバナンス ・ポリシーを確立することで、組織がデータの整合性の維持に取り組んでおり、すべての従業員がプロセスにおける自分の役割を理解していることを保証できます。

データ検証手法の実施

機械学習アルゴリズム は、データの基本パターンを学習し、そのパターンからの逸脱を特定することで、データの異常を検知し、解決するために使用できます。たとえば、クラスター・アルゴリズムを使用して類似のデータ・ポイントをグループ化し、アナリストがデータ内の外れ値や異常な傾向を特定できるようにします。

さらに、アイソレーション・フォレストや局所外れ値因子法などの異常検知アルゴリズムを使用して、各データ・ポイントを近傍データ・ポイントと比較し、その孤立度や標準からの逸脱度を判断することで、データの異常を特定できます。

データ一貫性チェックの自動化

データ一貫性チェックを自動化すると、データ整合性テスト・プロセスが合理化され、人為的エラーのリスクが軽減されます。

自動化ツールを活用することで、組織はさまざまなシステムやテーブル間でデータをより効率的に比較できるようになり、データの一貫性を維持し、データの異常を防ぐことができます。

大規模なデータセットの場合、完全な一貫性チェックを実行する唯一の方法はオートメーションです。

データ異常検知技術を採用する

重複検知や異常値検知などのデータ異常検知手法は、潜在的なデータの問題が意思決定や業務に影響を与える前に特定し、解決するのに役立ちます。

データ整合性テスト・プロセスの一部としてこれらの手法を採用することで、データの正確性、一貫性、信頼性を維持できます。

データの整合性を継続的に監視する

データ整合性テストは 1 回限りのアクティビティではなく、継続的な監視を必要とする継続的なプロセスです。データを定期的に監査し、自動化されたデータ整合性チェックを実装し、リアルタイムでデータを検証することで、組織のデータの信頼性と信頼性を長期にわたって維持できます。

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