データ品質
データは最初に全体がクレンジングされる(バッチ方式)。企業はデータ品質が高いことを前提としてシステムを構築したがる傾向があり、その場合は上述の監視ツールなどを使ってデータ品質が高いままとなるようにする。
2004年、International Association for Information and Data Quality (IAIDQ) が創設された。
データ品質の原則は、サプライチェーンデータ、トランザクションデータなど企業内のほとんどあらゆる種類のデータに適用できる。例えば、サプライチェーンデータを特定の標準に準拠させることは、企業にとって次のような価値がある。
類似製品だが微妙に異なる製品の過剰在庫を避ける。
ベンダー毎の大量購入時の割引率を適正化する。
大きな組織の各部門からの注文をまとめて発送することで輸送コストを下げる。
名前と住所は郵便という面からは書式が国によって標準化されているが、データの種類によってはそのような一般的標準が存在しないことが多い。そのようなデータについても標準化を行おうとする動きがある。非営利組織 GS1 はそのような動きを先導している。
調査を重視する企業では、データ品質という用語には、調査手法の手順開発、測定誤差の低減、データの限界値チェック、クロス集計、モデリングと外れ値の検出、データ完全性の検証などといった概念も含まれる。