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第六回「データの品質と検証」について記事を投稿していきたいと思います。
前半は、データを利用する上で、そのデータは利活用できる状態になっているのか？
具体的な品質のポイントを上げ確認していきます。
後半では、品質を維持するための検証ポイントを見ていきます。
目次
目次
- データカタログとは？
- 前回の内容⑤「データの利用とアクセス」
- データカタログ作成の10箇条其の⑥データ品質と検証
データカタログとは？
データカタログは、企業や組織で生成されたデータやメタデータ※を収集し、企業が保有するデータの一覧や詳細を簡単に確認できるようにするシステムです。これにより、必要なデータを素早く見つけ出し、ビジネス戦略や経営の意思決定などに活用することができます。
※メタデータ・・・データを説明するためのデータ。
例:売上金額といったデータがあった場合、その売上月や地域（どのエリアの売り上げか？）、
商品のことを言います
以下の記事でデータカタログの主な機能についてまとめています。
【データ活用】データカタログのポイント
前回の内容⑤「データの利用とアクセス」
今回の内容にも関わるデータの取得と生成については前回記事にてまとめてます。以下もご確認ください。
データの利用とアクセス
データカタログ作成の10箇条其の⑥データ品質と検証
前回は、データの利用とアクセスのポイントについて確認しました。
今回は、データカタログで使用するデータの品質と検証のポイントを見ていきます。
データ品質の基準を定義する
データ品質基準を定義することで、データの品質を測定することができます。
データ品質の基準は、
などの観点から定義することができます。
データ品質の基準を明確にすることで、データの品質を判断しやすくなります。
たとえば、以下のような項目をチェックします。
メタデータの正確性
データカタログ内のメタデータ（データの説明、スキーマ、関連情報など）が正確であることを確認します。
誤ったメタデータはデータ利用者がデータを理解する障害となります。
データの重複の排除
データが重複していないかどうかを確認し、重複があればそれを排除する処理を行います。重複データが存在すると、分析やレポートが正確でなくなる可能性があります。
欠損値の処理
データに欠損値（欠けている値）がないかを確認し、必要に応じて欠損値を適切に処理します。欠損値のまま分析や処理を進めると、結果が歪む可能性があります。
データの正確性の確認
データが正確であるかどうかを確認するために、サンプリングや統計的な手法を使用してデータの検証を行います。異常値や外れ値がないかも確認します。
トランザクションの完全性
データがトランザクションベースである場合、トランザクションの完全性を確認し、データの整合性が損なわれていないことを保証します。
データ品質の検証を定期的に行う
データ品質の検証を定期的に行うことで、データの品質を維持することができます。
データ品質の検証は、データの作成プロセスやデータの使用状況を監視することで行うことができます。
データの変更や更新に対する検証も行います。
データ品質の検証で問題が見つかった場合は、データ品質の改善に取り組む必要があります。
データ品質の改善は、データの作成プロセスの改善やデータの使用状況の改善などを行うことで行うことができます。
具体的な対策としては、次のようなものが挙げられます。
データ品質の検証を自動化する
データ品質の検証を自動化することで、効率的に検証を行うことができます。
たとえば、データの値の範囲をチェックするなどの検証を閾値や期間等の運用ルールを決めることで自動化することができます。
データ品質の改善をデータサイエンスの力で行う
データサイエンスの力を使って、データ品質の改善を行うことができます。
たとえば、機械学習を使って、データの異常を検知するなどの方法があります。
これらのポイントを踏まえて、データカタログにおけるデータ品質を高め、データの信頼性を向上させましょう。
データ品質の検証には、次の方法がよく用いられます。
- データの統計的な検証
データの統計的な検証では、データの平均値や標準偏差などの統計量を計算して、データの正確性や一貫性をチェックします。
- データの意味的な検証
データの意味的な検証では、データの意味や整合性をチェックします。たとえば、データの値が矛盾していないか、データの値がデータの目的に合致しているかをチェックします。
- ユーザーフィードバックの収集
忘れがちなのが、実際の利用者からのフィードバックの収集です。
データ利用者からのフィードバックを積極的に収集し、それを元にデータの品質向上や検証プロセスの改善を行います。
ユーザー検証では、データの有用性や使いやすさをチェックするのに役立ちます。
さまざまな関係者が協力して行うことが重要です。
これらのポイントを考慮して、データカタログ内のデータ品質を確保し、データが信頼性を持って利用される環境を整えることが重要です。
次回は、データのバックアップと復旧 について記載します。
