世界中の組織は、ビジネス データを消費、処理し、システムに統合して実用的な洞察を生み出し、将来の計画を推進するという継続的な課題に直面しています。 私たちが住んでいるこのデータ主導の世界は最近の出来事ではなく、2015 年以来、毎年より多くのデータをクラウドに保存していると組織が報告しています。
しかし、データ収集のしきい値が高くても、膨大な量があれば常により効果的な結果が保証されます。 企業が考慮する必要がある大きな要素は、収集および処理するデータの品質です。 高品質のデータは分析エンジンに入力しやすく、最適な行動方針を決定するために使用できる洞察を作成できます。
ただし、低品質のデータは管理が面倒で、多くの場合、分析の準備が整う前にさらに変換やサニタイズが必要になります。 これらの追加プロセスはリソースの消費に直接影響し、データ関連の作業のコストが増加します。 しかし、データ主導の意思決定は今やビジネス戦略の重要な部分となっており、データ パイプライン全体でのデータ品質の向上が中心的な目標となるはずです。
この記事では、データ処理を扱う際に取るべき主要な方法、戦略、注意事項について詳しく説明します。 ビジネスにおけるデータ品質を向上させ、リソースを節約し、組織全体でのデータ導入を促進する方法を正確に説明します。
早速入ってみましょう。
データ品質とは何ですか?
データ品質は、データが特定の基準にどの程度準拠しているかを表す包括的な用語です。 これらの基準は、データの取り込み、照合、分析を容易にする側面と直接相関しています。
データの平均品質を定義するいくつかの特性を次に示します。
- 正確さ: 正確なデータとは、データの正確さのレベルを指します。 非常に正確なデータにはエラーがなく、記録した現実世界の値が反映されています。
- 完全: 完全なデータは完全に入力されており、ギャップや欠損値が含まれていません。
- 一貫性: 一貫性とは、さまざまなデプロイメントやデータセットにわたってデータを均一に保つ能力を指します。 たとえば、データは 2 つの異なるソースからのものであるにもかかわらず、同じことを示唆しています。
- 適時性: 適時性は、データがどの程度最新であるかを定義する用語です。 過去 24 時間以内に生成されたデータは、短期間で完了する必要があるビジネス プロセスにより適している可能性があります。 また、過去の傾向を調べている場合は、古いデータの方がタイムリーです。
- 関連性: 世界最大のデータセットを持つことができますが、それが調べたいことと何の関係もない場合、それは時間の無駄です。 通常、貧弱なデータはビジネス目標との関連性がほとんどありません。
低品質のデータは、データ エンジニアをイライラさせ、ビジネス プロセスを遅らせるだけではありません。 これはより直接的な影響を及ぼし、データ量が少ないと企業に毎年 3 兆ドルを超えるコストがかかります。 この数字は米国に拠点を置く企業のみを反映しており、低品質のデータが世界中でどれほど重要であるかを示しています。
組織内のデータ品質を向上させる戦略
組織内のデータ品質の向上は一夜にして実現するものではありません。 同様に、データはデータ パイプライン全体を流れるため、データの平均品質を変えるには、いくつかの小さな調整だけでは不十分です。
ただし、正しい道を歩むために使用できる特定の方法があります。 組織内のデータ品質を向上させるために使用できる主要な戦略をいくつか紹介します。
ビジネスにデータ標準を作成して適用する
すべてのエンジニアが知り、理解し、従う中核となるデータ標準がなければ、一貫したデータ標準を持つことはできません。 データ標準戦略は、データとのあらゆるやり取りを裏付け、明確な命名規則、構造戦略、およびデータ入力システムを作成できるようにします。
ビジネスが完全性と一貫性の問題に常に直面している場合、データ標準を作成して適用することは、中核的な問題の解決に大いに役立ちます。 データのドキュメントが広範囲に及ぶほど、取り込みプロセス後に高品質のデータを受け取る可能性が高くなります。
現状のデータクレンジングプロセス
操作するデータの平均品質を向上させる素晴らしい方法は、エラーを特定して無力化するのに役立つ多数のデータ クレンジング システムを実装することです。 たとえば、これらのシステムは、最近取得したデータを徹底的に調べて、重複した情報を見つけることができます。
この戦略は、より高いデータ標準の生成に役立つだけでなく、重複データや不完全なデータの取り込みによるリソースの無駄も確実に減らします。
可能な場合は自動化を使用する
自動化は、データの世界が自由に使える最も強力なツールの 1 つです。 自動化技術を利用することで、企業はデータ入力と検証の手動要素を排除できます。 人的エラーは常に低品質データの原因となるため、このステップを根絶することがデータの品質を向上させる効果的な方法になります。
企業はデータ検証ツールやクリアリングツールを自動化することもでき、データの品質を維持するための最も面倒なタスクを削減するのに役立ちます。 自動化によって生み出される追加の時間を利用して、データ エンジニアはデータ品質のテストとクレンジング パラメータの調整に引き続き取り組むことができます。
品質テストに dbt を使用する
データ変換プロセス全体でデータ品質をテストする最も効果的な方法の 1 つは、dbt を使用することです。 データ構築ツールとしても知られる dbt は、データ変換プロセスを合理化するコマンドライン ツールです。 データ品質を確立するときは、dbt を使用してさまざまなテストを実行でき、品質調査に合わせたカスタム テストを作成することもできます。
たとえば、ビジネス ドキュメント内に重複したレコードがあるかどうかを追跡する dbt データ品質テストを作成できます。 これは、迅速かつ非常に効果的なテストであるため、ビジネスがデータの全体的な品質を向上できる箇所を正確に発見しようとする際に役立ちます。
最終的な考え
データは 21 世紀の主要なリソースであり、企業が過去数十年にしか利用できなかった確実性を持って将来の計画を立てることを可能にします。 現代の運用戦略における重要性を考えると、健全で効果的なデータ ストリームを作成することは企業の最優先事項である必要があります。
この記事で作成した戦略と提案を導入することで、貴社のビジネスは、取り込み用の新しいデータの高品質で継続的かつ動的なフローの作成に一歩近づくことができます。 高品質のデータを手に入れることで、データ処理にかかる費用を削減し、企業データが提供する収益を生み出す結果に集中できるようになります。
今後数か月間、成功を収めるデータ プラクティスを適応できるよう頑張ってください。
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Source: ビジネスがデータ パイプライン全体のデータ品質を向上させる方法
