データ・DX
データ品質とは?
読み: でーたひんしつ英語: Data Quality更新日: 2026-06-26
データ品質とは、データが正確、完全、一貫、最新で、目的に使える状態かを示す考え方です。
DS検定DX Next検定
関連表記: データ品質 / Data Quality / 品質管理
試験で問われるポイント
- 欠損、重複、表記ゆれ、定義違いは分析結果に影響します。
- AIやBIの精度はデータ品質に左右されます。
- 品質を継続的に監視し改善する運用が重要です。
具体例
同じ顧客が複数IDで登録されていると、購入回数の分析が歪みます。
混同しやすい点
- AIを使えば低品質なデータでも正しく判断できると考える。
- 一度きれいにすれば品質管理は終わりだと考える。
関連問題で復習
DS検定基盤
データ品質という言葉が指す内容として、最も適切なものはどれか。
DX Nextデータマネジメント
データ活用における「データ品質」の説明として最も適切なものはどれか。
Cloud Digital LeaderGoogle Cloudによるデータ活用
製造企業が全社の販売データを分析基盤に集約したところ、重複や欠損、部門ごとに異なる定義が多く見つかりました。このデータ品質の低さがもたらす影響として最も適切なものはどれですか。
Cloud Digital LeaderGoogle Cloudによるデータ活用
ある製造企業がDataflowで構築するデータパイプラインに、データ品質チェックを組み込む理由として最も適切なものはどれか。
DS検定基盤
データ品質に関する考え方として、誤っているものはどれか。
DX Nextデータマネジメント
データ品質への取り組みが形骸化・失敗する典型的な要因として、最も適切なものはどれか。
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リクエストが不定期に発生する推論ワークロードで、常時稼働のエンドポイント運用を避けたい企業がサーバーレス推論を検討しています。その利点として最も適切なものはどれか。
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モデルの学習に使うデータの品質が結果に与える影響として、最も適切な説明はどれか。