「データ完全性」とは何か?
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May 16, 2024
重要なポイント：
- データの完全性は、データが最大限の正確さ、一貫性、およびコンテキストを備えている場合に達成される
- データを信頼するまでの道のりは困難だが、必要なコア機能が連携することで、より簡単かつ効果的にデータインテグリティを構築することができる
- データの完全性は、特にAIやオートメーション、その他の重要なビジネスイニシアチブにデータを使用することを目的としている場合、重要性は高くなり続ける
効果的なデータドリブンな意思決定には、信頼がすべてです。特に、データへの信頼が重要です。
しかし、データは複雑です。76%の組織がデータドリブンな意思決定をデータプログラムの最重要目標としている一方で、67%の組織は依然として意思決定に利用するデータを完全に信頼していません。
データが見つけにくかったり、欠陥があったり、誤解されていたりすると、ビジネスに支障をきたします。意思決定は直感だけで行われるか、全く行われないことになり、価値が損なわれます。だからこそ、信頼できるデータが必要なのです。そして、データを信頼するには、データの完全性が不可欠です。
データ完全性とは一体何でしょうか? 多くの定義はデータ品質や技術的な側面に焦点を当てていますが、データ完全性にはより広い視点からアプローチする必要があります。
データ完全性とは何か?
データ完全性は、データの精度、一貫性、そして現実世界におけるコンテキストが最大限に確保されたときに実現されます。必要な時にいつでもどこでもデータにアクセスできるため、迅速かつ確信に満ちた意思決定が可能になります。これにより、次のようなことが可能になります。
- 顧客の獲得、拡大、維持
- 迅速な対応とコスト削減
- リスクとコンプライアンスの管理
データの精度と一貫性は不可欠ですが、データ完全性は豊富なコンテキストも意味します。例えば顧客データの場合、顧客が居住、就業、そして余暇を過ごす場所を正確かつ完全に把握し、それらの場所が人口統計やライフスタイル要因とどのように関連しているかを理解することは、購買行動を理解するのに役立ちます。
また、データ完全性を実現するには、組織全体の多様なデータソースを統合し、ビジネスユーザーが自分にとって最も重要な事柄について、完全かつ意味のある全体像を把握できるようにする必要があります。そのためには、サイロ化されたシステムに保存された情報を紐解くデータ統合が不可欠です。
データ品質の問題は、データ整合性にとってしばしば大きな課題となります。不正確、非標準化、不完全なデータは、最良のシナリオであっても、ビジネス分析、人工知能、機械学習の可能性を損ないます。最悪の場合、誤ったビジネス上の意思決定につながり、投資の失敗、規制上の罰金、ブランドの評判の低下といった結果につながる可能性があります。健全なデータ整合性戦略には、次のようなデータ品質ソリューションが含まれます。
- 標準化と検証
- ギャップや不一致の特定
- データ観測機能を導入してデータの異常を発見し、ワークフローとプロセスをトリガーして大規模なエラー修正を行う
最後に、データ完全性には、データガバナンスのための実用的なフレームワークが必要です。これは、完全性の他のすべての側面を監視し、組織がセキュリティとプライバシーに関するベストプラクティスとすべての必要な規制に準拠していることを保証するものです。
特に多くの企業が人工知能（AI）、オートメーション、その他の重要なビジネスイニシアチブにデータを活用することを目指しているため、データ整合性はこれまで以上に重要です。次に、AIの成功におけるデータの役割について詳しく見ていきます。
AI の成功にとってデータ完全性がなぜ重要なのか?
AI対応データとはどのようなものでしょうか?
信頼できるデータがなければ、信頼できるAIは存在しません。信頼できるAIデータには、データ完全性が不可欠です。
正確で一貫性があり、文脈に沿ったデータがなければ、最先端のAIシステムでさえも機能不全に陥り、次のような問題につながる可能性があります。
- 偏った出力
- 信頼できない結果
- 文脈的な関連性の欠如
- AIへの全体的な信頼の喪失
ユースケースが何であれ、これらのリスクを軽視することはできません。AIシステムが信頼できるデータ基盤の上に構築されて初めて、投資は報われるのです。
そして、その基盤を確立するためには、まず、データ統合、品質、ガバナンスなど、これまで取り上げてきたような、データ完全性に関する未解決の課題に取り組む必要があります。
バイアスを最小限に抑え、精度を高め、ニュアンスに富んだ関連性の高い結果に必要なコンテキストを提供するデータを取得するための手順を踏むときが来ています。
データ完全性とデータ品質の違いは何か?
多くの人がデータ完全性とデータ品質を混同し、この2つの用語を同じ意味で使用しているケースが少なくありません。従来の意味では、データ完全性はデータ品質の一側面ですが、Preciselyでは、データ完全性はデータ品質をはるかに超える、はるかに広範な意味を持つと考えています。
データ完全性とデータ品質には、知っておくべき重要な違いがいくつかあります。
データ品質はデータ完全性の重要なサブセットであり、データの信頼性を指します。高品質とみなされるデータは、以下の条件を満たす必要があります。
- 完全性（必須要素が欠落していない）
- 一意性（冗長または不要なエントリがない）
- 有効性（ビジネス要件で定義された構文と構造に準拠している）
- タイムリー性（意図された用途において十分に最新である）
- 一貫性（データセット全体で標準的な方法で表現されている）
データ完全性はデータ品質の枠を超え、データが完全、正確、一貫性があり、文脈に沿っていることが求められます。データ完全性は、データが様々なユースケースにおいて実際に役立つものとなるためのものです。
ビジネス価値と適切なツールでデータ完全性への旅を始めましょう
究極的には、データは組織にとって最も価値のある資産となる可能性を秘めていますが、そのためには信頼の基盤が必要です。
データ完全性は「すべてかゼロか」の二者択一ではなく、組織によって大きく異なる道のりとなります。万能のアプローチは存在しません。
データ完全性の道のりは、多くの場合、特定のプロジェクトに関する取り組みから始まります。そこでは、データ完全性への取り組みの効果は容易に目に見え、その結果が組織内の様々なチームにビジネス価値をもたらします。
例えば、顧客体験の向上を目指すとします。そのプロセスは次のようになります。
- メインフレームシステム、デジタルマーケティングオートメーション、CRM間のサイロを解消し、データを使用するすべてのシステムがトランザクションシステムの変更に合わせて最新の状態に保たれるようにすることから始める
- この取り組みにより、対処が必要なデータ品質の問題が明らかになり、データの不一致を調整し、異常を特定し、今後は積極的に品質管理を行う必要がある
- 最後に、プロジェクトチームは、人口統計、ライフスタイル、地理空間情報など、重要なコンテキストを提供する情報を社内の顧客データに組み込むために、外部データセットの必要性を認識する可能性がある
あるいは、その取り組みは、顧客情報の保護、データへの不正アクセスの制御、そして関連するすべてのプライバシーおよびデータ主権規制へのコンプライアンスを文書化するためのポリシーを確立する必要性から始まるかもしれません。データガバナンスは、データの使用状況、影響、そしてリネージに関する重要な質問に答えることを可能にします。
さらに、データガバナンスの取り組みは、データ品質の問題を特定し、対処することにつながる可能性があります。こうしてデータ整合性の取り組みは継続され、組織全体のデータに対する信頼性を高め、より正確で情報に基づいた意思決定とレポート作成を可能にします。
適切なツールでデータ完全性への取り組みを始める
複数のソリューションを管理するコストの増加、ユーザーエクスペリエンスのばらつきによる生産性の低下、個別製品で採用されているセキュリティ対策の一貫性の欠如がもたらすリスクといった課題に頭を悩ませていると、信頼できるデータジャーニーの構築は困難に感じられるかもしれません。
朗報です。そんな心配は無用です。必要なコア機能が連携することで、データ整合性をより容易かつ効果的に構築できます。そして、Precisely Data Integrity Suite はまさにそれを実現します。
このスイートは、市場をリードするデータ インテグレーション、データ オブザーバビリティ、データ ガバナンス、データ クオリティ、ジオアドレッシング、空間分析、データ エンリッチメント機能を通じて、データの信頼性を構築します。オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境のいずれであっても、正確で一貫性があり、コンテキスト化されたデータというデータ完全性を実現します。
スイートのData Integrity Foundationは、これらすべてを実現します。より優れたデータを実現するための基盤を提供します。Data Integrity Suiteのすべての機能を連携・高速化することで、データへの安全なアクセス、データのカタログ化と理解、そしてデータを改善するためのプロセスのインテリジェントな設計と実行といった基本的な機能を実行できます。
つまり、このスイートは、データ完全性のあらゆる側面に容易に対応できる単一の場所を提供します。
戦略に役立つデータ完全性に関する洞察を、業界関係者から直接入手したい場合には、Preciselyと Drexel University LeBow College of Businessの応用AI・ビジネス分析センターが共同で発行したレポート「2025年の展望：データ完全性に関する重要な洞察」をご覧ください。 565 人のデータおよび分析の専門家が、組織のデータ戦略、優先事項、課題、AI の準備状況について何を語っていたかがわかります。
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よくある質問:
組織のデータ完全性を欠く主な要因は何か?
多くの組織がデータ品質に苦労しています。「2025年の展望：データ完全性に関する重要な洞察」レポートによると、データ品質はデータ完全性に影響を与える最大の課題であり、データおよびアナリティクスの専門家の64%が挙げています。しかし、多くの組織は、データのコンテキストの豊かさの欠如など、より広範な問題にも取り組んでいます。例えば、ロケーションインテリジェンスやデータエンリッチメントは、より豊かで価値の高いデータドリブンな洞察を生み出すための素材を提供します。
データ完全性はビジネス成果にどのような影響を与えるのか?
完全なデータは、最大限の精度、一貫性、そしてコンテキストを提供するため、信頼されます。必要な時に必要な場所で利用できるため、組織は迅速かつ確実な意思決定、顧客の獲得・拡大・維持、迅速な対応、コスト削減、リスクとコンプライアンスの管理が可能になります。
データ完全性の向上を目指す企業にとって、最適なアプローチとはどのようなものか?
データ完全性への道のりは企業ごとに異なり、出発点は一つではありません。特にどこから始めればよいか分からない場合は、当社のコンサルティングサービスチームにご相談ください。経験豊富なデータリーダーの私たちは、お客様と協力して、データ戦略と実行計画をビジネス目標に合致させるよう支援します。
Precisely は、組織がデータ完全性を実現・維持するためのどのようなツールを提供しているのか?
Precisely Data Integrity Suite は、革新的でモジュール型、相互運用性と拡張性に優れたソリューションです。データ インテグレーション、データ オブザーバビリティ、データ ガバナンス、データ クオリティ、ジオアドレッシング、空間分析、データ エンリッチメントという7つのクラウドサービスを包括的に組み合わせることで、各組織が独自の要件に対応できるよう支援します。これらのサービスは、データ完全性の実現を加速し、迅速な意思決定に必要な信頼性を提供します。
