間違いが混在している、項目が不足するなど詳細度が足りない、データが古い…。
データ活用を推進・深掘りしていくと必ず出てくるのが、こうしたデータ品質に関わる問題です。当然、データ品質が高いに越したことはありませんが、品質を高めて維持するには相応の費用が発生しますから、自ずと限界もあります。
では業務目的を達成できるデータ品質は、どのレベルであるのが望ましいのでしょうか。どう費用とのバランスをとればいいのでしょうか。
本資料では多くのデータマネジメント案件を手掛ける中で辿り着いたデータ品質の費用バランスの考え方と、品質改善や維持に必要な手法・コストをまとめています。