1. データ品質の重要性：クレンジングと名寄せによる信頼性向上
データ品質の向上は、**データクレンジング（データの整理・修正）と名寄せ（同一データの統合）**を通じて実現されます。これにより、正確で一貫性があり、運用システムおよび分析システム全体で利用可能なデータを構築することが可能です。具体的には、以下の機能が提供されます。
書式・表記の統一：データ入力時のフォーマットのばらつきを排除し、一貫性を持たせます。
重複データの判断：同一データの重複を検出し、効率的なデータ管理を行います。
不正・欠損データの特定・訂正・補完：データの欠損や不正確な値を特定し、必要な補完を行います。
2. 住所検証とデータ精度の向上
住所データの正確性を確保するための検証機能も重要です。最新の住所情報と比較して、入力された住所がどの程度の精度を持つか（県、市町、丁番地レベルで）を判断し、古い市区町村名から新しい住所への変換も可能です。これにより、顧客データや運用データの精度を高め、各部門が正確なデータに基づいて業務を進めることができます。
3. データスチュワードシップの推進
データスチュワードシップは、データの適切な定義や利用を推進する役割を担います。これにより、データの信頼性を確保し、組織全体でのデータ利用を効率化します。データの整備だけでなく、組織内でのデータ活用に関するルールや方針を徹底することが不可欠です。
4. ロケーションインテリジェンスとデータ完全性の向上
ロケーションインテリジェンスは、2019年にPreciselyがGISソフトウェアを活用して実現したカテゴリーです。この技術は、ジオコーディング（地理座標の追加）を通じて位置データを整理し、地図上での可視化や空間分析を可能にします。
一見、ロケーションインテリジェンスはデータ完全性とは直接関連がないように思われますが、実際にはデータ完全性を強化するための重要な要素です。位置データに加えて、災害リスク情報やライフスタイル情報、交通・人口流動情報、時系列統計データなどを統合することで、新たな関係性や傾向を分析し、より正確な意思決定をサポートします。
5. データ強化とビジネスへの応用
データ強化は、最新のロケーションデータ、ビジネスデータ、消費者データを提供し、企業内のデータ資産をさらに充実させることを目指します。U.S.の場合、住所や行政区画、人口統計、道路情報など9000を超える属性や、400以上のデータセットを利用可能にすることで、企業のデータ強化を支援します。
これにより、企業は社内外のデータを統合・補完し、ビジネス戦略の策定に必要なインサイトを得られるようになります。
6. データ完全性の実現とクラウドプラットフォームの連携強化
Precisely Data Integrity Suiteは、データ完全性をワンストップで実現し、データドリブン型経営を支援するための包括的なソリューションです。クラウド型データウェアハウス（DWH）であるSnowflake、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureとの連携も強化されており、アップデートも進んでいます。
さらに、機能拡充を進める中で、企業が必要とするデータ管理機能を包括的に提供することが目指されています。今後も、さらなる機能強化と進化が予定されています。
結論：データ完全性の戦略的向上による競争力強化
企業がデータ完全性を高めるためには、データクレンジングや名寄せ、ロケーションインテリジェンスの活用が不可欠です。これにより、企業はデータドリブン型経営を推進し、より的確な意思決定を行い、競争力を強化することが可能になります。また、クラウドプラットフォームとの連携によって、より高度なデータ管理が実現されます。
データの正確性、伝達性、整合性の重要性を強調しつつ、具体的なビジネス事例を通じて、データの品質が意思決定に与える影響を明確にしました。
データの正確性、伝達性、整合性の確保が意思決定の鍵
企業がデータを活用する際、データ品質の3つの重要な要素である正確性、伝達性、整合性を適切に管理することが、正確で迅速な意思決定を支える要因となります。それぞれの要素に焦点を当て、データコンサルティングの視点からどのように評価し管理すべきかを解説します。
正確性：データはどの程度信頼できるか？
データの正確性は、意思決定の基盤となる重要な要素です。大規模なデータセットが社内またはサードパーティから提供される場合、統計的サンプリングを活用して、認証済みの基準データと比較し、エラー率を評価することが不可欠です。このプロセスにより、データの整合性と信頼性を高め、誤ったデータに基づくリスクを軽減します。例えば、保険会社では保険引き受け時に、不正確な住所情報や顧客データがリスクの誤評価に繋がるため、データの正確性を保証することが重要です。
伝達性：データの更新頻度とタイミングの確認
データの伝達性とは、データセットがどの程度の頻度で更新され、どれだけタイムリーに変更が反映されるかを意味します。データが適切に更新されていなければ、古い情報に基づく意思決定が行われ、ビジネスリスクが増大します。たとえば、自然災害後に損害地域の空中写真がどのくらいのタイムラグでデータセットに反映されるのかを確認することで、迅速な対応が可能になります。また、不動産開発などでも、最新の建設状況をタイムリーに把握し、正確な保険引き受けに役立てることが求められます。
整合性：データプロセスの標準化が鍵
データの整合性を保つためには、データの入力、保管、抽出、分析のプロセスにおいて、一貫した手続きが必要です。明確に文書化された手順に基づいた標準化されたプロセスを全社で徹底することで、データ処理におけるヒューマンエラーや不整合を防ぎます。これにより、データの信頼性が向上し、データ分析結果に対する信頼も確立されます。データ管理ルールの策定と実施は、データ品質を長期的に維持するために不可欠です。
ビジネス事例：質の高いデータが保険会社の意思決定を強化
ある大手保険会社は、幅広い財産および傷害保険商品を提供する中で、保険引き受けと価格決定を効率化するために、Preciselyのジオアドレッシング、空間分析、データエンリッチメントソリューションを導入しました。これにより、ウェブベースのプロセスが自動化され、多くの場合、人的介入なしに契約が完了するようになりました。
Preciselyソリューションは、データへの迅速なアクセスと正確な意思決定をサポートし、エージェントと内部スタッフの時間を大幅に節約しました。結果として、よりスムーズな保険引き受けと価格決定が実現し、競争優位性が向上しました。
結論：データ品質の管理がビジネスの成長を左右する
データの正確性、伝達性、整合性を適切に管理することで、企業は迅速かつ正確な意思決定を行い、ビジネスの成長を促進します。データコンサルタントとして、これらの要素に焦点を当てたデータ管理戦略を導入することで、長期的なビジネスの成功を支援します。
1. 製品ライフサイクル全体を通じてラベリングの品質を向上
: データに基づいたアプローチで製品ライフサイクル全体を通じてラベリングの品質を向上させます。リアルタイムのデータ追跡と分析により、ラベル品質のモニタリングと改善が可能になります。
2. スピードと効率を向上して初回で正しい変更管理を実現します。
データに基づいた変更管理システムを導入することで、スピードと効率を向上させ、初回で正確な変更を実現します。リアルタイムデータに基づく意思決定が可能になります。
3. 包括的なデジタル・ソリューションを活用すると、煩雑なラベリング・プロセスを迅速で無駄のない、規制に準拠したプロセスに変えることができます。
包括的なデジタル・ソリューションにより、リアルタイムでデータを管理し、ラベリング・プロセスの煩雑さを解消します。データを活用した自動化と規制対応の効率化を実現し、無駄のないプロセスへと変革します。
4. SaaSのデプロイメントを介して、シーメンスの医療機器向けPLMソリューションであるTeamcenterXと統合することで、Labeling & UDIソリューションの可能性を最大限に引き出すことができます。
SaaSデプロイメントを活用し、シーメンスの医療機器向けPLMソリューション「TeamcenterX」とのシームレスなデータ統合を実現します。これにより、Labeling & UDIソリューションの可能性を最大限に引き出し、リアルタイムでのデータ活用と効率的なプロセス管理が可能となります。
5. シーメンスのLabeling & UDIソリューションを使うと次のことが可能です。
シーメンスのLabeling & UDIソリューションを使用することで、データ中心のアプローチを取り入れ、次の成果を達成できます。
ラベリング作業のデータ追跡を実現
設計とエンジニアリングの並列処理をデータ活用で最適化
ラベルデータの一貫性を確保し、出力までのプロセスを自動化
各市場のUDI要件に対応したデータ管理と保管を保証
このように、データの可視性と精度向上により、ラベリングプロセス全体がより効率的かつ透明性の高いものになります。
データ品質の重要性
ライフサイエンス企業は、R&D（研究開発）や臨床試験、そして日常業務を効率的に管理するために、多種多様なフォーマットで受信する膨大なリアルワールドデータ（RWD）を扱っています。これには、臨床アプリケーションや医療IoT（loMT）デバイスなどからの構造化および半構造化データが含まれます。しかし、このデータはしばしば品質に問題を抱えています。
データの課題
ライフサイエンス企業が扱うデータは「欠損値だらけ」であり、「矛盾や潜在的な偏り、ノイズが多い」と指摘されています。このようなデータは、効果的な分析を行う上で大きな障害となります。データのインジェスト（取り込み）、クリーニング、整理に多くのリソースを割いたとしても、レガシーシステムに依存している場合、短時間で高精度な分析を行い、実用的なインサイトを得ることは困難です。
データサイロ化の問題
ライフサイエンス企業のデータは、次の2つのサイロに分離されていることが多いです。
コマーシャルデータ：売上やマーケティングの記録など
規制対象データ：臨床試験結果や検査報告など
これにより、データ間の連携が阻害され、全体的な分析が難しくなるという課題があります。
データ統合による効率化
データ統合ソリューションを採用することで、ライフサイエンス企業は多様なデータセットを一元化されたデータリポジトリに統合できます。このリポジトリは、OLTPデータベース、臨床アプリケーション、loMTデバイスなどのさまざまなデータソースから、構造化および半構造化データを取り込みます。
これにより、データサイエンティストやアナリティクスチームは、自動整理ツールを用いてデータを効率的かつ迅速に分析できます。さらに、PythonやRを使用したデータクエリを実行し、機械学習を統合することも容易になります。このプロセスにより、データサイロの問題を解消し、リアルタイムでのインサイト獲得が可能になります。
組織全体でのデータ活用
データサイロを解消し、コマーシャルデータと規制対象データを一元化することで、組織全体でのデータ活用が可能になります。SASコネクターなどの統合ツールを活用することで、信頼性の高い唯一の情報源（SSOT: Single Source of Truth）にアクセスできるようになります。この統合により、データのコピーをサイロ間で移動させる必要がなくなり、リアルタイムなインサイトの取得や迅速な臨床試験のアナリティクスが可能になります。
イノベーションの加速
ライフサイエンス企業内のデータサイエンティストやアナリティクスチームは、統合されたデータリポジトリを活用し、発見から開発、製造、商品化までの製品ライフサイクル全体にわたるイノベーションを加速できます。これにより、組織の多様な分析ニーズに対応し、競争力のある市場での迅速な意思決定を支えるデータドリブンな組織が実現します。
コンサルタントの視点でのまとめ
データ品質の向上とデータサイロの解消は、ライフサイエンス企業が抱える大きな課題です。効率的なデータ統合によって、データサイエンティストが価値あるインサイトを迅速に得ることができ、製品開発や臨床試験における意思決定を加速させることが可能です。
1. 効果的なデータ品質診断による課題解明
多くの工数をかけた調査でも解明できないデータ活用の課題要因に直面している企業向けに、RUFUの「データ品質診断」は、これらの問題を特定するための有効な手段です。この診断では、DWH（データウェアハウス）やデータ基盤に適切な形でデータが蓄積されているかを精査します。Big Query、Redshift、Snowflake、DatabricksなどのクラウドDWHを導入している企業でデータ活用に課題を感じている方は、ぜひご参加ください。
2. データドリブン経営に不可欠なデータ集約・可視化
経営者が迅速かつ正確な意思決定を行うためには、全社に散在するデータを集約し、リアルタイムに可視化することが不可欠です。NDIソリューションズでは、以前から経営データの活用に対するニーズがありましたが、ITリソースの不足により、その実現が困難でした。データ集約と可視化が実現すれば、迅速な経営判断が可能となります。
3. 非IT部門主導でのデータ活用に立ちはだかる障壁
経営企画部門が主体となってデータを活用しようとする際、以下のような課題が頻発します。
データの分散: 各部門で異なるシステムを使用しているため、どこにどのデータが存在するかが把握できず、データの集約に時間がかかる。
ITスキルの不足: 経営企画部門には、データ収集や加工に必要なITスキルが不足しているため、作業が滞る。
膨大なデータ量: Excelなどの手作業では対応できない膨大なデータが存在し、これを扱うためには高度なデータ処理技術が必要。
これらの課題を解決するためには、データ基盤の強化とともに、経営企画部門でも簡単に操作できるツールの導入が必要です。
4. 人事イベントに伴うオペレーション業務のリスク
入退社や異動の際に必要な手続きが増えることで、人事データやアカウント権限の管理が複雑化し、オペレーション業務が肥大化します。特に、退社時に適切なアカウント削除やデータ管理がなされなかった場合、重大なセキュリティリスクが発生する可能性があります。これにより、人事部門やシステム管理者の負荷が増大し、対応漏れのリスクが高まります。
5. スピード感ある意思決定を阻むデータ管理の問題
新しい分析視点の追加やデータソースの統合には、IT部門や外部ベンダーへの依頼が必要になるため、意思決定のスピードが低下するケースがあります。このような柔軟性とスピード感の欠如は、データドリブン経営の大きな障壁となっています。
6. アジャイルなアプローチによるデータ活用の促進
これらの課題に対して、アジャイルなデータ活用法を採用することで、現場のニーズに即した柔軟かつ迅速なデータ基盤の構築が可能です。実際の成功事例を通じて、どのようにして現場主導でデータ活用を進め、ビジネス成果に直結させるかを具体的に解説します。また、デモンストレーションを交えて、現場で使えるデータ活用ツールの操作方法もご紹介します。
7. 分散管理された人事データとアカウント権限管理の課題
多くの企業では、部門ごとに人事データやアカウント権限を分散管理しており、その結果、異動や出向などの際に大きな手間がかかるケースが見られます。特に、大規模な組織では、フォーマットやツールの違いが業務効率を低下させ、管理の負担を増大させています。
8. 時系列に基づく人事データ管理によるガバナンス強化
時系列データを活用した一元的な人事・組織マスタの管理は、ガバナンス体制の強化と業務負荷の軽減に大きく貢献します。このアプローチにより、異動や退社時のデータ管理リスクを低減し、システム管理者や人事担当者の業務効率を向上させることができます。