地味だが忘れてはならないデータ品質の重要性：特集：データ経営でビジネスを制す（3/5 ページ）

[栗原 潔，ITmedia]

　多くのビジネス・インテリジェンスのプロジェクトでも、データ品質の課題を軽視することで問題が発生していると推定される。インフラテクノロジー的には誤った実装をしていないのに、肝心の中身のデータ品質が良くないために、使えないビジネス・インテリジェンスの烙印を押されているケースもあるだろう。

データ品質は経営課題

　「xxはITの課題ではなく経営課題だ」というフレーズはクリシェ化していてあまり使いたくないのだが、データ品質問題こそは経営課題と言うべきだ。理由は2つある。

　第一に、前述の例のように、データ品質上の問題が企業の経営全体に大きなダメージをもたらし得ることである。第二に、データ品質の問題の改善には情報システム部門と業務部門の共同作業が必要であるという点である。

　情報システム部門はデータの入れ物（データベースなど）に責任を持つのに対して、データの内容に責任を持つのは業務部門である。いかに、データベースの設計が優れていても、現場のポリシーや運用が不適切であれば、データ品質の向上は困難だ。