こんな人におすすめ：
- データ分析や評価を担当しているデータサイエンティスト・アナリスト
- 社内のデータ品質管理やシステム運用を担うIT管理者
- 業務改善やマーケティング施策の効果検証を行うビジネスマネージャー
プロンプト例：
データの評価に用いる精度を確保するための具体的な方法や技術的対策を教えてください。正確性・一貫性・完全性などデータ品質のポイントを踏まえて説明してください。
プロンプト例の出力結果：
評価に用いるデータ精度を確保するためには、以下の方法があります。
- 正確性の確保：データ入力時のミスや誤記を極力減らすための検証ルールやバリデーションを設けること。ユーザーアンケートでは不正回答の除外も重要です。
- 完全性の維持：欠損データがないか、必要な全項目が埋まっているかをチェックし、不足があれば補完または再収集を行います。
- 一貫性の管理：複数のシステムやソースからのデータが矛盾しないよう、マスターデータベースで統一管理し、同期処理や突合を行う。
- データ監査の実施：入力・変換プロセスを定期的に監査し、エラーや不正が無いかチェック。BIツールでデータ品質ダッシュボードを活用すると効率的です。
- ETLツールの利用：Oracle Data Integrator、Talend、Alteryxなどでデータの抽出・変換・読み込み時に不正確や重複データを除去し、精度を高める。
- データガバナンスの確立：データの収集・保存・利用等に関するポリシー制定で、アクセス管理・機密保持も担保。これにより精度の低下や誤用を防止する。
- 精度指標の設定：評価基準（正確性、完全性、一貫性、唯一性など）を明確にし、定量的に品質を測定・改善。
これらを組み合わせて運用し、データの品質を保つことが評価結果の信頼性向上につながります。
