データ品質向上のための5つのベストプラクティス

企業では、できるだけ多くのデータを収集し、アクセスできないデータサイロに保管して、やがて忘れてしまうことがよくあります。それでは、データは役立つどころか、障害物となっていまいます。データはすべてのビジネス上の意思決定の基盤となるべきものですが、もしデータにアクセスできず、データが無関係で不完全なものであったらどうでしょうか。データを最大の資産にするのであれば、まずはデータの質に着目しましょう。

データ品質

データ品質とは

データの品質によって、その有用性が決まります。もしデータが有用でなく、インサイトを提供できないのであれば、それは質の高いデータではありません。理想的なデータとは、簡単に処理、分析でき、ユーザーに関連のあるデータです。正確性、完全性、一貫性、適時性、アクセス性を重視してください。もしデータがこれらの条件に当てはまらないのであれば、新しいアプローチをとるべき時です。

データ品質で成果を上げる

質の高いデータがあれば、プロセスの合理化、サービスの向上、成長と収益の向上に役立つインサイトを得ることができます。データの質が高ければ高いほど、洞察力が向上し、現在および将来のビジネスをより良いものにすることができます。また、質の高いデータがあれば、データ管理も適切に行われているはずで、セキュリティ、整理、および効率性の向上にもつながります。

データ品質向上のための5つの重要な取り組み

1. サイロをなくす

サイロ化されたデータは、本来の価値を発揮できません。サイロ化したデータでは、ビジネスの全体上を把握することができず、単一の真の情報源を持つことができません。データが分離されている場合、異なる部門のユーザーがデータを共有する代わりに重複して使用することになり、混乱や不整合が生じ、機敏性が失われます。サイロをなくすことで、組織の全員がすべてのデータを一度に見ることができ、単一の真の情報源を持つことができます。

2. すべてのユーザーがデータにアクセスできるようにする

従来、データは特定のビジネスユニットが所有し、それぞれの目的のために収集、利用されてきましたが、このアプローチでは、ビジネス全体に利益をもたらさない狭量な結果をもたらします。 データは、組織内のあらゆるタイプのユーザーがアクセスできるようにする必要があります。データの真の価値は、すべてのデータをすべてのユーザーが利用できて初めて実現します。

データドリブンの成功を達成するためには、ビジネスユニット間のコラボレーションを促進し、企業中心のアプローチに移行する必要があります。すべての部門の全員が部門を超えた質問をし、単一の真のデータソースに基づいて作業を行うことができれば、より多くのインサイトと革新性を得ることができます。

3. 適切なデータを使用する

データの質とは、単にアクセスしやすいということだけではなく、関連性があるということです。最適なデータは、複数のソースを組み合わせて組織を広く完全に把握し、最も複雑な質問に答えることができます。多様で創造的なデータソースを活用することで、ビジネスの成長と成功を手に入れるための競争力を得ることができます。

4. データの保護

データを保護することは、顧客の信頼とビジネスの安全を確保するために不可欠です。また、現代の企業には大量のデータが流れ込んでいますが、必要なユーザーすべてのデータにアクセスできるようにしつつ、データを保護することは、成功するビジネスにとって重要な差別化要因となります。組織内でのアクセスを可能にしながらデータの安全性を確保するためには 、脆弱性の管理、暗号化、認証に加えて、ロールベースのアクセスやきめ細かなセキュリティ管理に重点を置いたデータ分析エコシステムを構築する必要があります。

5. データ品質をプロセスとして扱う

データから価値を生み出すには、単に一回限りのインサイトを提供するだけでは不十分です。データ管理システムが確立されていることも重要ですが、企業はデータのクレンジングとメンテンナスを行い、これらの作業を厳密に行う必要があります。真の成功のためには、データを運用し、データがどのように役立つのか、どのようなデータやデータ分析のプロセスがビジネスに役立つのかを常に見直す必要があります。データの保存から分析、応用まで、すべてを合理化、管理、自動化する必要があります。

未来への対応

不適切なデータは、業務に不適切なデータであったり、アクセスできなかったり、不正確であったりするため、データ全体の質が損なわれ、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定ができなくなります。データの質は、データ主導型の成果の基盤となり、データの質によって導き出されるインサイトの質が決まります。

本当の意味で未来に対応するためには、無制限のユーザーと同時実行性に対応し、継続的に最適化し、インサイトを生み出し、成果を促進することができる最新のデータ分析プラットフォームを用いて、効果的で広く採用されるデータ文化を構築する必要があります。