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検証とエンリッチメント: 生データから洞察を利用する

現在の動きが速いグローバルエコノミーの中では、顧客は必要なものをほとんど瞬時に手に入れられることに慣れていて、データ品質が低いために配送できなかったり請求できなかったりした場合、ビジネス自体が失われます。完全で信頼できるデータがなければ、企業は推測や不完全な情報に依拠せざるを得ず、意思決定の誤りや市場分析に対する障害、成長チャンスに対する遅滞につながります。

データは、現代のビジネスにとっては血液も同然です。意思決定、戦略策定、運用効率の元になります。しかし、データドリブンな取り組みの効率は、その元になるデータの品質と完全性に非常に強く依存します。

この eBook では、データの検証とエンリッチメントのプロセスをご説明します。そして、組織が直面しがちな課題と、それに対する解決策を提示します。

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検証とエンリッチメント: 生データから洞察を利用する

はじめに

データ検証

理想的な世界では、企業は信頼性と整合性のあるデータを利用できて、それによって現在一番切迫したビジネス上の疑問に答えられるような、意味のあるコンテキストを得ることができるでしょう。しかし、洞察に満ちたデータへのニーズがあるにもかかわらず、現実はそうではありません。2023年データおよび分析専門家調査では、回答者の77%がデータドリブンな意思決定を重視しているのに、リソースの制限や、データの信頼性の低さ、そしてデータ品質がデータ完全性のあらゆる面において障害となるような環境で業務を行っています。

データ完全性の追求を開始し、生データを意味のある洞察にできるようにするには、どうしたらよいでしょうか。

データ品質を改善するのは、あらゆる企業が直面している、最もよくある課題です。データが不完全であり、不正確であり、あるいはビジネス上の価値がない場合、そのデータを信頼できるはずがありません。データ検証は以下の改善に役立ちます:

正確性: 入力もしくはインポートされたデータを、あらかじめ定めたルールを参照することによって、データに含まれる不正確性を特定して修正します。検証によって、不正確な値、情報の欠如、あるいは一貫性がないデータフォーマットなどのエラーにフラグを立てることができます。Eメールアドレスには「@」が入っているでしょうか?

完全性: すべての必須フィールドが入力されて、必要な情報が入力されているか確認します。未入力もしくは無効な値を確認することで、検証はデータの完全性の維持を支援します。不完全なデータがあると、分析が歪曲され、意思決定が妨害されて、データドリブンな利用目的に対する信頼性にも影響が出ます。名前には名字がセットになっているでしょうか?

整合性: データ要素が、それぞれ相互に調和して、定義された関係性もしくは相互依存性に従っているか検証することによって、整合性を確保します。たとえば、ある連絡先担当者の肩書がマーケティングシステムに入っていて、販売システムにも同じ担当者がいる場合、肩書も同じであるはずです。整合性のあるデータは、信頼性のあるレポート、分析、用途の機能性につながります。

適合性: 検証によって、データが事前に設定した基準、規則、もしくは営業上のルールに適合しているか、確認します。そうすることで、具体的なフォーマット、パターン、もしくは検証ルールに適合しないデータの特定を支援します。データ完全性を目指すような場合、さまざまな情報源からのデータが、統一された構造もしくは基準に適合しなくてはならないため、これは特に重要になります。データ適合性を徹底することで、エラーを低減し、共通運用性を拡大し、データの交換も容易になります。

エラー防止: データの入力もしくはインポート時点でのエラーを防止します。定義されたルールに従って入力を検証することで、ユーザーに入力ミスの訂正を促すことができるため、スタート時点でのデータ品質が改善できます。能動的なアプローチをとることで、下流でデータの一貫性や正確性が失われる可能性を最小化し、後からデータのクレンジングや訂正に必要になる労力を軽減します。

上述した 2023 年データおよび分析専門家調査では、回答者の 41% が、地理データが効率的に意思決定のために使用できない最大の理由は、住所データの標準化、検証、および目的適合性であると回答しています。内部のデータシステムが接続されていないと、事業に必要な、分析に必要な形で整備された情報を集めることはできません。それはつまり、メンテナンスと改善のプロセスは複雑で、エラーが起きやすく、時間もかかることを意味します。企業の反応が鈍く、お客様がその企業に対して期待するサービスや機能を提供できないことが増えれば、全体的な成長や、事業としての重大な目標達成もリスクに晒されることになります。

さまざまな産業分野の多くの企業で、生データを対処可能な洞察に変換することには困難が付きまといます。しかし、顧客個人に合わせたコンテキストと個別化がますます重要なデジタル時代にあって、データの問題を解決することの重要性と必要性も高まっており、さらにデータのクレンジングや検証だけでは課題に対処するためには不充分なことも増えています。

データエンリッチメントの力

データエンリッチメントがパワフルである理由データエンリッチメントを使用すると、お客様に対するより深い洞察が得られます。それによって、より多くの情報に基づく意思決定、ビジネスプロセスの最適化、製品改善の発想、そして個別化されたマーケティングメッセージが可能になります。しかし、データエンリッチメントとは、具体的にはどういうことでしょうか。データエンリッチメントとは、他のソースが提供する関連コンテキストをデータに追加する、またはそれ以外の方法でデータを強化して、データの価値、精度、使いやすさを全体的に高めるプロセスです。

企業は、お客様および営業に関して、膨大な量の当事者データを生成します。しかし、複数チャンネルのマーケティングキャンペーンを行ったり、営業担当者の行動最適化を支援するには、外部の第三者データの手を借りて、お客様についてより深く知る必要があります。あるいは、たとえば、ビジネスリスクの評価、コンプライアンス遵守、情報に基づく計画的意思決定、もしくは店、レストラン、インフラの正しい場所の選択などにおいて、外部データによる支援を利用します。

エンリッチメントを行ったデータの利用は、無限に広がります。問題は、それぞれの企業の目標に合ったデータと情報源を見つけることです。第三者データの利用先が、ビジネスインテリジェンスダッシュボードであれ、問題解決であれ、分析であれ、あるいはAI/ML用途であれ、その結果は利用するデータや、選択したデータ提供元の質に依存します。
データ検証と同様に、高品質なデータエンリッチメントは、組織全体における信頼できるデータへのアクセスを可能にすることが目標です。しかし、データの専門家は現在、データを見つけ出し、準備して管理することに時間の 80% を使っています。つまり、リスクとチャンスを示したり、効率化を行ったり、顧客満足度を向上したり、営業成績を向上させるような、データの事業への応用には、労働時間の約 20% くらいしか使えません。

これらの比率を逆転させたらどうなるでしょうか。

自社の、そして第三者が開発したデータを、簡単に選択し、結合して、エンリッチメントを行い、操作できたら、どうなるでしょうか。どのような視野が得られるようになるでしょうか。どのようなビジネスチャンスを見つけることができるでしょうか。

複雑性を単純化するための、持続性のあるID

信頼性があって使いやすいデータをいつでも使えるようにするというのは、複雑なプロセスのように思えるかもしれません。分断化されたバックエンドシステムからデータを得るためには、時間、リソース、専門的ツール、技術が必要です。そして、そのデータをクレンジングして標準化し、コンテキストによるエンリッチメントを行うことによって、以前の不完全でバラバラなデータでは見逃されていたような、重大な関係性が明らかになります。複数のデータセットを、住所を物件IDとして統合するのは、難しい課題です。

住所は、位置を確定してデータ同士を結合するための、リンクポイントとして働きます。しかし、住所は複雑なもので、場所を不完全にしか伝えないこともよくあります。

さまざまな管理者 ― たとえば市町村や開発業者、郵便局など ― が、さまざまな住所の構成要素をそれぞれ管理しています。それらの管理者が、それぞれに管理する住所の名前を変える可能性があります。1 軒の古い大豪邸が、数棟のアパートに分割されるかもしれません。分譲アパートの 2 部屋を購入したオーナーが、それを 1 部屋にまとめるかもしれません。そうなると、新しい住所が生まれます。

さらに、郵便配達のためには物理的住所は重要ですが、それはその物件が他のもの、たとえば氾濫原や特定の課税地域区分、あるいは直近の消防署などからどの程度離れているかは示してくれません。

物件に対して、一意的かつ永続的な ID を使用できるデータパートナーが必要になる理由です。この ID は、何千というデータポイントを、緯度と経度に基づく具体的な地理空間に修正できます。このプロセスは、個別の物件に対するより深い理解を可能にします。こう考えるとわかりやすいでしょう。大通り 100 番地に雑居ビルがあることを知ることは、それ自体役に立ちます。しかし、そこに区画情報、建物が建っている土地、人口動態、そして社会経済データを付け加えることができれば、さらに有用な情報になるでしょう。一意的で永続的な ID は、この取り組みを支援します。

Preciselyの特長

Precisely はデータ完全性のグローバルリーダーとして、100 か国以上、12,000 社のお客様にデータの正確性と一貫性を提供しており、ご利用のお客様には Fortune100 企業の 99 社が含まれています。Precisely のデータ統合、データ品質、データガバナンス、ロケーションインテリジェンス、データエンリッチメント製品は、ビジネスのより優れた意思決定を促進し、より優れた成果を創出します。

20 年以上にわたるデータ分野での専門知識の上に構築された当社の製品とサービスは、お客様がデータの調達、準備、品質チェックや更新などに費やす時間を削減し、結果をもたらすためのデータの改善により多くの時間を割けるようにします。

信頼できるデータ提供者を選ぶことは、何よりも重要であると Precisely は考えます。Precisely はそのニーズを理解しています。Precisely は、自社の問題としてそれを経験しています。当社の製品は、100 社を超えるサプライヤーからのデータを基に構築されています。これらサプライヤーを評価する作業を当社が引き受けることにより、お客様は複雑なサプライヤー審査の手間と時間を節約できます。その結果、数百にのぼる、専用データセットを含む相互運用可能なデータセットを、お客様のニーズに合わせて設計します。Precisely のソリューションは、ニーズに合わせてご利用いただけるよう、複数の提供および実装オプションがあります。また、お客様が既に他の技術に投資している場合があることも認識しています。それでも問題はありません。データがどこにあっても、既存の投資による恩恵は継続したままで、お客様のデータ検証およびエンリッチメントのニーズに合わせたソリューションをご提供します。

あらゆるデータに関する取り組みにおいて、リンクを作ることは不可欠な一部分です。その解決策に、PreciselyIDをご提案します。PreciselyIDは、一意的かつ永続的な ID で、物件の緯度と経度に基づきます。PreciselyIDによって、地理空間データに対して 9,000 以上の属性に関するエンリッチメントを行うことができます。PreciselyIDを利用すると、記録を簡単に大量に更新、訂正、処理することもできます。そうすることで、処理にかかる時間と費用を節約し、全体のデータの価値と正確性を向上できます。

Precisely のソリューションは、実装、利用、管理が簡単で、大量処理に対応する高い柔軟性も持ち合わせています。迅速に変化するビジネス上の必要条件に対応するために、自社の内部データだけでなく第三者データについても、Precisely のエンリッチメント製品ポートフォリオをご利用いただくお客様が増えています。

成果を拡大・改善するために、データ品質ソリューションでビジネスを 1 段階先に進めましょう。