データ検証が重要な理由

編集者注: この記事は、もともと 2021 年 2 月 18 日に Iteratively ブログで公開されたものです。

重要ポイント:

企業は、組織にとって重要な意思決定を行うために、高品質のデータに依存しています。 データが正確かつ完全でない場合、エンド ユーザーはデータを信頼せず、データの使用が制限されます。 データ検証は、データ チームがデータの品質を維持するのに役立つ一連のプロセスと手法です。

それでは、企業やデータ チームにとってデータ検証が重要である理由を詳しく見ていきましょう。

データ検証により、企業はデータを信頼しやすくなります

企業がデータを信頼しない場合、データを使用することに消極的になり、データを提供するアナリスト/エンジニアを信頼します。 データが不正確で、無効で、役に立たなくなったとき、人々はデータを信用しなくなります。 信頼の欠如は、ほとんどの企業にとって一晩では起こりません。 不適切なツール、不適切に管理されたプロセス、人為的ミスは、時間の経過とともに、企業がデータの運命を失っている要因の一部です。

そして、それは多くの点で大きな損失です。

1 つは、信頼できるデータ (「優れたデータ」) は、多くの場合、組織の最も価値のある資産であり、競合他社から際立って収益を促進するのに役立つ洞察を提供します。

対照的に、不良データは会社のリソースを浪費します。 たとえば、メーリング リストのアドレスの 4% が不正確であるため、企業は配信不能メールに年間 180,000 ドルを浪費しています。

質の悪いデータは、多くの場合、組織が自分でデータを掘り起こそうとするのにより多くの時間を費やすことを意味します。 data-axle.com によると、営業担当者はリードの調査に時間の 20% を費やしています。 もし時が金なりなら、それは悪いデータのおかげで多くのお金が無駄になっている. さらに悪いことに、悪いデータは従業員の信頼を損なう可能性があります。

「データの劣化」との戦い

特に時間が経つにつれて、良いデータは貴重であり、手に入れるのは困難です。 時間の経過とともにデータ品質を維持するのが難しいのはなぜですか? 時間の経過とともに、データは減衰し始めます。 データの劣化とは、かつては正確だったデータが現在では古くなっていることを意味します。 ユーザーのアドレスが変更されたために、それが古くなっている可能性はありますか? それとも、既存のユーザーの大多数にとって現在不完全なユーザーの新しいデータ フィールドを収集し始めましたか? 組織でどんなに優れたプロセスを導入していても、データの減衰は発生します。

ただし、データを検証することで、組織がデータの劣化によって発生する可能性のあるエラーを減らすことができます。 完璧なソリューションではないかもしれませんが、データが欠落している、不完全である、一貫性がない、不正確な場所を特定します。 データは時間の経過とともに変化し、最新の情報が含まれていることを確認するためにウェアハウスで常に更新する必要があるため、クライアントまたは処理状態でのデータ検証は減衰には役立ちません。 潜在的なニーズに基づいて顧客への広告、電子メール、および電話をターゲットにすることができるため、時間の経過とともにデータを検証することで、より優れたカスタマー エクスペリエンスが作成されます。 組織内で失われる可能性のある信頼を取り戻し、データの検証を開始します。

データ検証はエンジニアの信頼を築きます

データ検証は組織全体に影響を与えると述べましたが、組織内のエンジニアにどのような影響を与えるのでしょうか? まず第一に、データ ワーカーは経営陣よりも組織のデータの品質に自信がなく、データ ワーカーのわずか 31% しかデータの品質に自信がありません。

エンジニアが自社のデータに自信を持つことが重要なのはなぜですか?

エンジニアがデータに自信を持てば、データが正確であることを心配したり関係者に示したりする時間が減ります。 データが以前に間違っていた場合、ほとんどの場合、エンジニアは「これが正しい理由を証明してください」と言われます。 しばらくすると、これは古くなり、エンジニアの時間は、製品や機能に価値をもたらす他のエンジニアリング タスクの完了に費やすことができます。

データの品質に対する信頼を取り戻すために、エンジニアは何ができるでしょうか?

エンジニアは、データ検証プロセスをまとめて、データが正確かつ完全であることを確認できます。 後付けでテストされるか完全に無視されると、データは現在テストされており、ソフトウェア開発ライフサイクルの一部となっています。 データは、開発プロセスにおいて第一級の市民と見なすことができ、コードベースと一緒にテストおよび検証できます。

エンジニアにとってデータ検証が重要なのはなぜですか?

企業がデータ駆動型のアプローチを採用するようになったため、データの正確性と完全性は、10 年前よりも組織にとってはるかに重要になっています。 当時は、サンプリングされたデータとシンプルなダッシュボードが普通で、ほとんどの組織にはデータ チームがありませんでした。

データ エンジニアは、データ テストの概念をどこで学びましたか?

テストの概念は、ソフトウェア エンジニアリングの分野でしばらく前から存在していました。 開発者は、テストの利点を享受し、ソフトウェア開発ライフ サイクルにおけるテストの価値を十分に理解しています。

効果的なデータ検証プロセスにより、チームはデータが最新であることを確認できます。 チームはこれまで以上に迅速に作業を開始でき、不正確なデータ コスト エンジニアの頭痛の種の数を制限できます。 データをテストし、それが正確であることを信頼すると、データへの影響を気にせずにコードを変更できるという自信が持てます。

データ検証は事後対応ではなく積極的に行う必要があります

ほとんどのデータ チームとエンジニアは事後対応型のデータ検証手法に依存しており、検証が後回しになってしまうため、データ検証の実装は困難です。 したがって、エンジニアやアナリストは、問題がエンドユーザーに届く前に問題を把握するための積極的なアプローチを行うのではなく、データによって引き起こされた問題に対応します。 これは何もないよりはましですが、それでもデータチームがデータ検証が組織にもたらす利点を活用することはできません。

データ検証に積極的なアプローチを採用することで、組織は組織全体で理解できる有用なデータを提供できます。 型安全性、スキーマ化、単体テストなどのプロアクティブなデータ検証手法を適切に適用すると、データが正確かつ完全であることを確認できます。 これらの手法により、エンジニアは、最初に不良データの原因となった問題を取り締まることができます。 以前は発見に数日または数週間かかっていた不正確で不完全なデータは、プロアクティブなデータ検証アプローチを採用することで回避できるようになりました。

データ検証の重要性

データ検証により、後で不良データを消去する時間を短縮できます。 アナリストやエンジニアは、悪いデータのクリーニングに 1 日の時間を無駄にする可能性があります。その代わり、企業は収益を失う可能性があります。データが改善されていれば、その時間を製品の改善に費やすことができたはずだからです。 矛盾やエラーを見つけるためにデータを掘り下げるのは煩わしく、関係者全員の時間を無駄にします。

データ検証は、エンジニアがデータをテストして、ウェアハウス内の不良データの量を減らすのに役立ちます。 データ検証を最大限に活用するには、組織はデータを検証するための共同アプローチを取る必要があります。 データはチームスポーツであるため、最高品質のデータを確実に生成するには、全員が協力する必要があります。 なぜチームスポーツなの？ データの検証は特定の時点で行われるわけではありません。 これは、データ ライフ サイクルの複数の時点で行うことができ、データ チームの全員が協力してデータが正しいことを確認する必要があります。

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