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（5/5 ページ）

[栗原 潔，ITmedia]

ツールをうまく活用する

　データ品質を向上させるためにはツールの活用も有効だ。特に、大規模なシステムではデータ・プロファイリング・ツールが有効であることが多い。データ・プロファイリング・ツールはデータに関する統計的な情報を提供してくれるツールである。

　これにより、不正なデータを発見したり、データ品質を定量的に測定することが可能になる。また、ETLツールの採用もデータ品質向上に貢献する。データの品質は単にデータが間違っていないという点だけではなく、データが他のデータ項目と適切に統合されているという観点からも評価すべきだからである。

　ここで、ツールの活用はあくまでも適切なポリシー、運用、アプリケーション設計を補助するものと考えることが必要だ。これらの3条件が適切でない状態でツールにだけ投資を行っても効果を得ることは難しいだろう。

まとめ

　データ品質の重要性は、現場の人間であれば身にしみて知っているであろう。しかし、往々にしてビジネス・インテリジェンスをはじめとする情報系のアプリケーションにおいては、この問題が軽視されたり、後回しにされがちである。データ品質をシステム計画の初期の段階から考慮しておくことで、ビジネス・インテリジェンスが提供する価値を大幅に高めることができるはずである。