データ品質の測定

「データ品質が低い」という問題は分かっていても、具体的にどう悪いかを測定していない組織が多くあります。測定なくして改善なし——まずデータ品質を数値で把握することが改善の出発点です。

データ品質の測定指標

完全性（Completeness）：必須項目の入力率。欠損値の割合を測定します。正確性（Accuracy）：実態と一致しているデータの割合。一貫性（Consistency）：複数のシステム間でデータが一致している割合。適時性（Timeliness）：データが適切なタイミングで更新されている割合。唯一性（Uniqueness）：重複データがないことの確認。

品質改善のサイクル

測定（問題の特定）→原因分析（なぜ品質が低いか）→改善策の実施（入力ルールの変更・教育・自動化）→再測定（改善の確認）というサイクルを継続することで、データ品質は段階的に向上します。一度の改善で完璧を目指すより、継続的なサイクルが重要です。