データウェアハウスの品質管理に役立つツールと品質要素とは？

データウェアハウスの品質管理には、さまざまなツールや手法が存在します。本記事では、品質の定義、データ品質に関する研究動向、そしてデータ品質を構成する重要な要素について詳しく解説します。

品質の定義

品質は、期待値に対する性能の割合として定義・定量化されます。これは、製品が出荷された時点から社会に与える損失として品質を捉える考え方です。社会全体の損失は、生産者の損失と利用者の損失の合計とみなすことができます。

一般に、製品やサービスの品質と生産コストの間にはトレードオフの関係があり、組織はこの2つのパラメータの均衡点を見つける必要があります。この均衡が崩れた場合、いずれ組織は失敗することになります。

データ品質研究

データ品質の分野では、これまで数多くの研究が行われてきました。研究者や実務家は、主に情報の品質を改善することによって、意思決定支援システムの品質向上という課題に取り組んできました。ここでは、データウェアハウス品質へのアプローチに影響を与えた関連研究を紹介します。

ISO 9000規格から採用された7つの要素（経営者の責任、サービスおよび保証コスト、研究開発、生産、流通、人事管理、法務サービス）を含むフレームワークがあります。このフレームワークはデータ品質に関する文献の重要な部分を網羅していますが、その中でも研究開発の側面のみが、データウェアハウス品質設計の目的と整合しているとされています。

この分野には3つの主要な課題があります。それは、①データ製品におけるデータ品質手法の分析と設計、②データ品質手法を組み込んだデータ製造システム（DMS）の設計、③データ品質測定基準の定義です。

データ品質システムとは、データ品質管理を実現するための組織構造、責任、プロセス、リソースを包括するものです。データ品質管理（コントロール）は、データ製品に求められる品質を達成するために用いられる運用手順と活動の集合体です。さらに、データ品質保証には、データ製品が所定の品質仕様を満たすことを十分に信頼できるようにするための、計画的かつ体系的な活動がすべて含まれます。

データ品質を構成する要素

ウェアハウスに保存されるデータの品質は、それ自体が独立したプロセスというわけではなく、ウェアハウス環境で行われるすべてのプロセスの影響を受けます。データ品質に関わる主な要素は以下の通りです。

• 完全性（Completeness）：対象となる実世界のデータが、ソースやウェアハウスにどの程度取り込まれているかを示す割合を定義します。

• 信頼性（Credibility）：データを提供したソース自体の信頼性を定義します。

• 正確性（Accuracy）：ソース側で行われたデータ入力手順の正確さを定義します。

• 整合性（Consistency）：論理ルールや制約に関するデータの論理的な一貫性を定義します。

• データ解釈可能性（Interpretability）：データ定義に関わる要素です。具体的には、レガシーシステムや外部レコードのデータ設計、リレーショナルデータベースのテーブル定義、主キーと外部キー、別名、デフォルト値、ドメイン、コード値の説明などが含まれます。