データの正確性とデータの完全性: 違いは何ですか

公開: 2022-09-07

データは、組織の最も価値のある資産である可能性があります。組織がデータの収集、保存、および使用に依存している場合、そのデータを安全、セキュア、かつ正確に保つことは、ビジネスの存続と発展にとって重要です。信頼できないデータは、誤った結論、歪んだ分析、軽率な推奨につながる可能性があります。データの正確性とデータの完全性について説明しましょう。

データの完全性と正確性を混同することがよくあります。企業はデータの整合性を高く維持する必要がありますが、すべてを追跡し、さまざまな部門やデータセットにわたってデータが正しいことを確認することは困難な場合があります。

このブログ投稿では、データの正確性とデータの完全性、およびそれらの違いについて説明します。

データの正確性

データ品質の最も重要な部分は正確さです。これにより、会社のビジネス上の意思決定が信頼できる正確なデータに基づいていることが保証されます。これにより、計画、予測、予算編成など、あらゆる分野で適切な意思決定が容易になります。情報の有効性は正確性と呼ばれます。これは、データが正確でエラーがないことを示しています。

完全性も正確さの要素です。部分的な情報しかない場合、問題または問題に関して正しい結論に達することができない可能性があります。

小売業者として、在庫レベルを把握したいと考えているとします。完全なデータ収集があれば、顧客の需要を満たすのに十分な在庫を常に確保できます。また、データの精度を使用して傾向を予測し、事前に在庫を取得して、競合他社の一歩先を行くこともできます。

データの整合性

データの整合性とは、データがそのライフサイクル全体でどの程度適切に保存されているかを指します。これは、データがシステムに入力される正確さに関係しています。これは、情報が完全で、一貫性があり、正しいことを意味します。

データベースを作成するときは、データの整合性をどのように処理するかを検討する必要があります。たとえば、顧客情報をリレーショナルデータベースに格納する場合、2 人の顧客が同じ名前を持っていないことを確認する必要があります。これを行うには、各顧客に一意の番号を付与できます。

データの整合性により、データの損失や漏えいを防ぎます。敵対的な部外者からデータを保護するには、内部ユーザーがデータを適切に処理するようにしてください。データの検証とエラーチェックにより、機密データが誤って分類されたり、誤って保存されたりしないようにすることができます。

データの整合性には、考慮すべきいくつかの指標があります。

データの精度: データの精度。 95% のデータ正確性は、データが実際のセットとほぼ一致していることを示します。

データの完全性:データセット内に保存されているデータの量。

データセキュリティ:不正アクセスからデータを保護します。

データガバナンス:データが組織のニーズを満たしていることを確認します。

データの有効性:データが有効であることを確認するために障害をチェックします。

データの一意性: データが一意であることを確認します。

ロケーションインテリジェンス:ロケーションインサイトと分析により、データが充実し、実用的なものになります。

データエンリッチメント:外部データは、コンテキスト、ニュアンス、および関連性を内部データに追加します。 ビジネス、消費者、または場所の詳細を含めると、データの完全性とコンテキストが向上します。

データの正確性とデータの完全性の重要性

どの企業も、データが包括的で、一貫性があり、正確であることを保証するために、データの正確性と完全性を必要としています。正確で最新の情報を提供するため、データの正確性はビジネスにとって重要です。これにより、ビジネス上の意思決定と戦略的な計画が容易になります。

情報が変更されておらず、正しいことを確認するため、データの整合性は不可欠です。これにより、顧客とクライアントの信頼を維持し、会社の評判を守ることができます。また、データの正当性を確認するのにも役立ちます。これは、データの破損を防ぐための重要なステップです。

データの正確性とデータの完全性の違い

データの正確性と完全性は、データ管理の 2 つの重要な側面です。それらが互いにどのように異なるかを見てみましょう。

データの正確性	データの整合性
データの精度は、データの全体的な品質を示します。	データの完全性は、正確で包括的なデータを持つこととして定義されます。
企業にとって賢明な決定を下すことは重要です。	情報が変更されたり失われたりしていないことを確認することが重要です。
データの正確性を維持するために、情報を入力、管理、および保護するための手順を整備する必要があります。	データの整合性を確保するために、追加のガバナンスとセキュリティ手順が必要になる場合があります。
複数の部門やデータタイプにわたってデータの正確性を確保することは困難な場合があります。	データの整合性とは、単にデータセットの正確さと完全性を維持することです。
精度、完全性、一貫性、およびエラー率は、重要なデータ精度の指標です。	データの整合性指標には、データの品質、完成度、安全性、ガバナンス、正確性、独創性、ロケーションインテリジェンス、強化が含まれます。
不正確なデータのリスクには、誤った意思決定、風評被害、コンプライアンスの失敗などがあります。	データの整合性がないというリスクには、経済的損失、誤った診断、保険料の過払いが含まれます。

結論

データが重要であり、データの精度とデータの整合性がデータストレージの 2 つの重要な要素であることはわかっています。正確性はデータがどれだけ正確であるかを指し、完全性はデータが変更されているかどうかを指します。

問題は、多くの企業が完全性よりも正確性を優先し、深刻な結果につながる可能性があることです。データの正確性と完全性は、データが正確であることを保証するのに役立つため、その重要性はいくら強調してもしすぎることはありません。

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