クリーンデータがビッグデータ成功の基盤：データ品質確保の実践ガイド

ビッグデータは、今日のアナリティクスにおける聖杯です。これにより、組織は予測分析とユーザー行動分析を獲得し、かつて収集不可能だったパターン、傾向、相関関係を発見できます。ビッグデータはより良い意思決定をもたらし、それが運用効率の改善、リスク削減、ボトムラインのコスト削減につながります。しかし、ビッグデータの獲得は容易ではありません。組織がビッグデータのメリットを実現する前に、多くの作業が必要です。ビッグデータを得るには、まずクリーンデータが必要です。

重複データ、誤った数値、欠落文字、欠落データフィールド、もはや使用されていない資産に関連付けられたデータ、1つの資産に複数の番号が関連付けられているといった問題は、データを汚染し、一貫性と正確性を損ないます。データクレンジング、照合、マスターデータ管理(MDM)はクリーンデータの達成に不可欠ですが、短期的な成果が乏しく、時間とコストがかかる取り組みと見なされがちです。

データを見直す

では、組織はビッグデータへの道のりで、どのようにデータの収集とクリーニングを開始すべきでしょうか。クリーンデータに関する記事で、主要技術エキスパート兼コンサルタントのPatrick Gray氏は、「ビッグデータで解決すると期待する問題、ビッグデータ特有の迅速な応答と改善のメリットを特定し、繰り返しクリーニングを実行するコストと、最初から正しくやるコストを比較せよ」と提案しています。

Gray氏の提案通り、最初のステップは、保有データとビッグデータ目標達成に必要なデータを特定することです。これには、データ照合や完全な在庫監査などのMDM活動が含まれます。通常、データベース内の現在のレコードを調べ、レガシーデータベースに保持されている情報が正しいか確認することが含まれます。

これは長いプロセスになる可能性がありますが、最終的にはメリットをもたらします。しかし、一度に噛み砕けないほど大きな塊に手を出さないでください。Gray氏は「早期の小さな成功の方が、すべてのデータ問題を一度に解決しようとして泥沼にはまり、結局価値を提供できないよりはるかに良い」と述べています。

データをクリーンに保つ

レガシーデータがきれいになったら、それをどうきれいに保ち、新しいデータを最初からきれいにするか？再び、ビッグデータ分析の全体目標を理解することに立ち戻ります。

データをシンプルにする

分析に必要なデータを収集し、過去の慣行に基づいた無関係なデータを取得していないか確認してください。これは、不要なフィールドを削除するなど、収集するデータをシンプルにすることを意味するかもしれません。多ければ良いわけではありません。ソフトウェアにフィールドと機能を追加すると、目指しているタイムリーな分析が阻害される可能性があります。

データ収集ポリシーを策定する

収集するデータから適切な収集方法まで、一貫性がデータ品質の鍵です。データ分析に最も重要なMDMデータフィールドに合意してください。これには部品番号、モデル番号、シリアル番号などが含まれます。その後、そのデータを収集するための一貫したツールや方法を使用します。バーコードラベルとスキャナーなどの自動データ取得システムは、データ取得の最も信頼性の高い方法です。これらの方法では、フィールドを見落としたり数字を入れ替えたりしやすい手動データ収集のようなエラーの余地がほとんどありません。

エラーを特定する

データを見直すことで、一般的なエラーを特定したり、エラーが通常どこで発生するかを特定したりできます。システムに入力される前にすべてのデータエラーを調査・修正し、エラーが継続しないよう独自のポリシーとベストプラクティスを開発してください。

多くの組織が、これまで散らかった、不完全または不正確なデータでなんとかやってきました。しかし、ビッグデータへのシフトは、まずクリーンデータが前提条件であることを浮き彫りにしています。組織が即時データ分析の必要性に向かっているなら、クリーンデータは根本的な第一歩です。クリーンデータの取得や維持の支援については、Camcodeにお問い合わせください。