データを効果的に活用するには、そのデータが良質であることを確認する必要があります。これを実現するために品質指標を用います。すべての企業が同じ指標を使用するわけではありませんが、成功している企業には共通点があります：品質保証（QA）です。QAはデータ収集の不可欠な要素です。成功するQAにつながる一般的な指標をいくつか見ていきましょう。
重要なポイント
データ業界において、データの品質を確保するために使用する6つの核心的な指標があります。
- 正確性
- 完全性
- 一貫性
- 適時性
- 妥当性
- 独自性
不良データのコスト
質の低いデータで作業すると、以下のあらゆる方法でリソースを浪費します：
- 財務的損失：誤ったトレンドを追いかけるか、無駄な労力に支払うかに関わらず、会社は損失を被ります。
- 業務効率の低下：チームが作業時間の半分をETL（抽出・変換・ロード）に費やしている場合、良質なデータがあれば生産性は2倍になります。
- 社会的信頼の喪失：不良データを用いたレポートを公開すれば、社会的な不信を招き、最終的に事業を崩壊させる可能性があります。
- コンプライアンス問題：GDPRなどの規制に準拠していない場合、修復不可能な損害を伴う法的リスクを負います。コンプライアンス遵守が不可欠です。
6つの核心指標
データ業界では、高品質なデータにつながる6つのコア指標が一般的です。以下で詳細に説明します。これらの指標は、データセットを可能な限り最良の状態に保つのに役立ちます。
正確性
数値とデータ型（文字列、数値など）を確認し、データの正確性を保証する必要があります。異常値は評価すべきです。
- 値：通常1ドルのものが100ドルと報告されている場合、これを検証するか廃棄する必要があります。
- ボリューム：通常の範囲を超えた複数のレコードが存在する場合、それら全てを検証する必要があります。
- 文字列：文字列値は、許容可能な用語リストと照合する必要があります。リストにない文字列は、不良データである可能性が高いです。
- 関係性：データ内の2つの列が関連している場合、それらの列の実際のデータはこれを反映している必要があります。反映されていない場合、何か問題がある可能性があります。
- 分布：データの全セグメントが正確である必要があります。1つのセグメントがずれると、全体が狂う可能性があります。
正確性とは、データ値が現実の状況を反映していることを確認することです。分析における誤差の伝播を防ぐため、数値・文字列・関連性の全てが想定されるパターンに合致しなければなりません。
完全性
実環境では欠損値は頻繁に発生します。JSONデータの欠損値であれ、表の空白セルであれ、これらは適切に処理される必要があります。データを使用する段階では、統一された状態であるべきです。
- デフォルト値の使用：「N/A」のような単純な値でも効果的です。欠損値は「未確認」と誤解されがちですが、「N/A」は「確認済みで該当しない」ことを示します。
- 検証または破棄：欠損値は問題のある行や要素を示している可能性があります。整合性を確認しましょう。疑わしい場合は破棄してください。
完全性とは、全ての必須データフィールドが存在し、値が入力されている状態を指します。データの欠落は分析の断絶や不正確な結論を招くため、データセットの完全性を維持するには、一貫したデフォルト値や検証チェックを適用する必要があります。
一貫性
データが類似データセットと整合していることを確認する必要があります。不整合は様々な要因で発生します。些細な問題の場合もあれば、より大きな問題の兆候である場合もあります。
- 誤った入力：「水」が人気の食品として入力されている場合、データは誤っている可能性が高い。
- 表記の差異：あるソースでは列名を「
Favorite Food」とし、別のソースでは同じデータを「fav_food」で表す場合があります。 - タイムスタンプ：良質なデータにはタイムスタンプが含まれます。レポート生成時刻を示すタイムスタンプが必要です。非常に優れたデータでは、各行にタイムスタンプが記録されます。
- 構造:データソースによって構造が異なる場合があります。このわずかな差異は、適切に処理されない場合、問題を引き起こす可能性があります。
{"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza"}.{"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza", "Favorite Drink": "Coffee"}.
一貫性により、関連情報が全データセットで統一的に表現されます。標準化された命名規則、フォーマット、構造を使用することで、不一致を最小限に抑え、信頼性の高い比較を可能にします。
適時性
この点については前節で簡単に触れました。適時性により、データが陳腐化しないことが保証されます。2026年に詳細なレポートを作成するために、2015年のデータを使用することは避けたいものです。
- タイムスタンプレポート：最低限、各レポートにはデータの全体的な経過時間を示すタイムスタンプを付与すべきです。
- タイムスタンプフィールド：本日日付の顧客レポートを閲覧する場合、一部の顧客が昨年登録し、別の顧客が今朝登録した事実を正確に反映していません。
タイムリーネスはデータの関連性を測る指標です。意思決定が正確かつ最新の情報を基に行われるよう、データは常に最新で定期的に更新されなければなりません。
妥当性
正確性と同様に重要です。無効な情報はほぼ常に不良データです。データの有効性を保証するには厳格なチェックが必要です。
- 日付：MM/DD/YYYY形式の日付列に「Pizza」や「33」といった値が含まれてはいけません。
- 数値：「年齢」列に「チーズ」が含まれてはいけません。年齢が33ではなく33.141592と表示される場合、このような誤りが見逃されやすくなります。
- 文字列: 「名前」フィールドに「33」が含まれてはいけません。
データ型の有効性を常に確認してください。無効なデータは、単純なカンマの欠落から重大な問題の兆候まで様々です。「チーズ」歳の顧客を発見した場合は、データセット全体の誤りを再確認してください。
一意性
重複行は集計データを歪めます。適切に処理することが不可欠です。これを怠ると分析結果が汚染される恐れがあります。
- マージ：重複する2行がある場合、それらをマージできます。これによりデータは保持されつつ、結果の歪みを防げます。
- 削除：重複データを削除すれば、データセット全体が汚染されるのを完全に防げます。
一意性は、レコードが重複なく明確であることを保証します。結果の歪みを防ぎ、分析の完全性を維持するためには、重複エントリの排除が不可欠です。
これで十分か？
上記の指標は絶対的なものではありませんが、一般的な合意を形成しています。良質なデータを確保するには、より多くの情報が必要な場合が多々あります。以下に、拡張が必要な可能性のある例をいくつか挙げます。
関連性
おそらく、これはどの基本手法よりも重要です。無関係なデータはあらゆる種類の無駄につながります。
- 無関係なレポート：誰も必要としないデータの分析に数千ドルを費やすのは、資源の膨大な浪費です。
- 処理コスト：最終レポートでたった1列しか使わないのに、大規模なデータセットのクリーニングやフォーマットに時間を費やす可能性があります。
トレーサビリティ
これは金融、ブロックチェーン、遺伝学などの分野でより顕著です。追跡不可能なデータも適切に確認・処理する必要があります。
- 検証可能性：複数サイトから収集したデータを分析する場合、データへのリンクを添付すると非常に有用です。異常値を発見したら、収集プロセスを再実行せず、直ちにリンク先を確認・検証できます。
- コンプライアンス：トレーサビリティによりデータは監査を通過します。自身だけでなく、第三者もデータを検証可能となります。
データ品質確保のベストプラクティス
良質なデータを確保するには、自動化されたプロセスでデータをテストするのが最善策です。ウェブスクレイピングでは、ETLプロセス全体を自動化することが多いでしょう。このプロセスにチェックを追加するのは面倒に聞こえるかもしれませんが、その価値は十分にあります。
数行のコードを追加するだけで、抽出プロセス全体を再実行したり、データを手動で検証するのに何日も費やす事態を防げます。
品質保証の自動化
抽出プロセス中または終了後、データの完全性を保証するため自動チェックを実行する必要があります。Power BIのダッシュボードを使用する場合でも、Pythonで分析する場合でも、6つの主要指標を確認する必要があります。データによっては追加指標のテストも必要になるでしょう。
- AI:ChatGPTやDeepSeekのようなLLM（大規模言語モデル）はデータチェックに優れています。こうしたモデルは数千件のレコードをわずか数秒で検証可能です。人的レビュープロセスは依然必要ですが、AIツールにより数日分の手作業が削減されます。
- 既製ツール:Great Expectationsのようなツールは、データのクリーニングやフォーマットを容易にします。ウェブ上にはこのようなツールが数多く存在します。レポートをアップロードするだけで、データクリーニングを開始できます。
Bright Dataのデータセットを活用する
当社のデータセットはさらに一歩進んでいます。ウェブ上で最も人気のあるサイトの数々で収集プロセスを実行しています。これらのデータセットにより、下記サイトやその他数百ものサイトから良質なデータの膨大なレポートを取得することが可能になります！
- LinkedIn: LinkedInの個人および企業データを取得。
- Amazon: Amazon上のあらゆる商品の商品情報、販売者、レビューを取得。
- Crunchbase: あらゆる企業に関する詳細レポートをすぐに利用可能。
- Instagram: リール、投稿、コメントを分析し、ソーシャルメディア向けのデータ駆動型アイデアを導出。
- Zillow: 最新のZillow物件情報をリアルタイムで把握し、価格履歴を追跡することで正確な予測と実用的な洞察を得られます。
結論
優れたデータは成功の基盤を築きます。6つのコア指標を独自のニーズに合わせて適用することで、情報に基づいた意思決定を促進する堅牢なデータセットを構築できます。高度なAIと最先端ツールを活用してデータパイプラインを効率化し、信頼性の高いインサイトを保証しながら時間とコストを節約しましょう。さらに、Bright Dataの強力なウェブスクレイパーと豊富なデータセットが、高品質でコンプライアンスに準拠したデータを直接提供します。これにより、ビジネスの成長に集中できます。
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