データドリブン組織を目指すなら避けて通れない「データ評価」、課題点を集約：データ精度向上へ

ビッグデータのブームが落ち着き、現在多くの企業で実務レベルでのデータ統合／活用が進められている。しかし、統合データ戦略を実現しようとすればするほど山積みになる課題点を集約した。

[岩崎史絵，ITmedia マーケティング]

　企業の統合データ戦略を実現するには、データフォーマットやスキーマを統合する難しさに加え、システムパフォーマンスの維持や分析アルゴリズムの開発、どのデータをどの部門のシステムからどのように移行するかといった、データ移行と社内体制の整備も同時に進める必要がある。

　特に留意すべきが、マスターデータに関する評価だ。いくらデータ統合を進めようとしても、マスターデータに不備があると期待したような効果は得られない。2014年3月6日、EnterpriseAppsTodayに掲載された記事“How to Build a Data Assessment Business Case”（「実ビジネスでデータ評価を確立するには」）では、データ評価の重要性と、多くの企業でよく見られるデータ課題が挙げられている。

　データガバナンスにおいて、データのあいまいさを排除するデータ評価は非常に重要だ。あいまいさや不確実さが残ったままのデータで経営戦略を立てれば、企業全体が間違った方向にミスリードされかねない。そこで必要なのが、多種存在するマスターデータの関連性を把握し、データ品質測定基準を設けてデータ評価を行うこと。ちなみによくあるデータ課題や原因としては、次のようなものが挙げられる。