正規化（Normalization）とは、標準／正常（Normal）化する（zation）という意味で、一定のルールに基づいて、ものごとを整えることを言います。

特にデータマネジメントにおける正規化とは、会社で決めた業務ルール（例えば「社員は必ずどこかの部門に所属する。」や「商品毎に標準単価が決められている。」など）に従って、データを整える（変形・変換する等）ことを指します。

本来、会社にあるデータは会社で決めた業務ルールに従って、保持されているべきですが、様々な理由（例えば「システムの構築後に業務ルールが変わったが、システムの改変が追い付いていない。」、「業務ルールを見直さないまま、システム構築を進めた。」、「システムの処理効率を優先させ、あえて業務ルールと違う形でデータを設計した。」など）で、業務ルールとは違う形で、データを保持していることが多いのが実態です。

従って、データマネジメントを行う際には、最新の業務ルールと照らし合わせて「データは本来どうあるべきか」を検討し、設計をする必要があり、それをデータモデルで可視化し、関係者で共有することが大切です。

本来データベースには、「ここにはこういうルールでデータを入れてください」というルールや定義が存在しますが、実際にデータ入力をする担当者に、そのルールを徹底してもらうということは非常に難しいです。

その結果として、例えば「ひとつのカラムに、注文された複数の商品が一括で入れられている」とか、「企業名と事業所名が同一カラムに入れられている」といった状態となり、正しい売上やコストを把握できなかったり、顧客や商品の重複登録がなされてしまうといった結果につながってしまいます。

こうした問題を解決するために、NTTデータ バリュー・エンジニアではデータ品質の改善に向けた取り組みを支援しています。
現状データの調査・確認により、データの表記ゆれや欠損、重複の状況を明らかにし、これをツールと目検により改善していきます。

また、恒久的にデータ品質を維持するためのデータガバナンスなどの仕組みづくりや、体制、運用等の側面までご相談が可能です。

 

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