Data Quality.

例えば顧客データに住所や購買履歴が揃っていても、更新日が古ければ配送や分析に使えないことがある。欠損、重複、表記ゆれ、整合性の問題は利用する場面によって影響が違う。品質の高さを一律に決めるのではなく、「このデータでどの判断をするのか」から必要な水準を定めることが重要だ。収集時の入力制約、変更履歴、継続的な監視など、システムと運用の双方で改善する。分析手法が高度でも、元のデータが誤っていれば結論も不安定になる。「顧客」という一語でも、購入者、会員、契約者を混在させると集計結果が変わる。入力項目の正しさだけでなく、業務上の定義を合わせることが必要になる。