著者紹介
Danette McGilvray
本書の概要
「実際どのような組織にも、データ品質の問題は存在する。ただほとんどの組織が、まだデータ品質問題と名付けていないだけなのだ。」（データ品質プロジェクト実践ガイドより）
適切な意思決定のためには適切な情報を適切なタイミング、場所、人々に提供することが重要である。高品質なデータは組織に競争力をもたらすが、不完全で低品質なデータでは人間でも機械でも正しい意思決定を望むことはできない。しかし、組織が戦略や目標を達成しようとする際に、データ品質の問題が妨げになることがある。
そこで、本書では「質の高いデータと信頼できる情報を得るための10ステップ」の方法論について解説し、組織がデータ品質を確立し、評価し、改善し、維持し、管理するためのアプローチを、具体的な手順やテンプレートとともに提供する。
目次と概要
- 第1章：データ品質とデータに依存する世界
- 今日の世界におけるトピックを取り上げ、それらがいかにデータや情報に依存しているか、そしてなぜデータ品質がかつてないほど重要で相互に関連しているか示す。
- 第2章：データ品質の実際
- 10ステップの方法論の概要を説明し、データ品質がプログラム、プロジェクト、運用プロセスを通じてどのように実践されるかを示す「データ・イン・アクション・トライアングル」を紹介する。
- 第3章：キーコンセプト
- 法論の不可欠な構成要素であり10ステッププロセスの土台となる哲学と基本概念について説明する。第4章の手順をうまく適用するためには、この概念を理解する必要がある。
- 第4章：10ステッププロセス
- 情報およびデータの品質改善プロジェクトを完了するためのプロセスの流れ、手順、アドバイス、例、テンプレートを提供する。この賞は具体的な手順、例、テンプレート、ベストプラクティス、注意事項を含む10ステッププロセスの全容が記載されているため、最も長い章となっている。
- 第5章：プロジェクトの組み立て
- データ品質プロジェクトの一般的な種類を説明し、データ品質プロジェクトを立ち上げる際の手助けを提供し、プロジェクト計画の作成、時期、チームの編成に関するアドバイスを与える。
- 第6章：その他のテクニックとツール
- 本書では方法論の随所に様々な方法で適用できるテクニックを概説している。またデータ品質マネジメントツールに関するセクションもある。このアプローチは特定のデータ品質ソフトウェア（例えば、データプロファイリング・ツールやクレンジングツール）に特化したものではなく、またそれを必要とするものでもないが、これらのツールを導入する場合には、この方法論を用いることでより効果的に実装することができる。
- 第7章：最後に一言
- 他の章の要約と激励の言葉。