データ品質＝正確さ、だと思っていませんか？6つの観点で整理するデータ品質入門

セミナー概要

「データ品質を高めよう」と言われても、何をもって「品質が高い」と言えるのか、明確に答えられる方は多くありません。多くの現場では「データが正しいかどうか」だけが品質の基準になっており、欠損・重複・更新遅れ・システム間の不一致といった問題が見落とされたまま、分析やAI活用が進められています。その結果、ダッシュボードの数字が信用されない、施策の判断に使えない、といった状況が生まれます。

本セミナーでは、データ分析・データ可視化の著書を持ち、数多くの企業のデータ整備を支援してきた講師が、データ品質の代表的な定義を紹介したうえで、品質を「正確性」だけでなく6つの観点で捉え直す考え方を30分で整理します。あわせて、多くの企業が直面する5つの課題と具体策をご紹介します。自社のデータ品質を説明するための共通言語と、明日から何に手をつけるかのヒントをお持ち帰りいただけます。

▼こんな方におすすめ

• データ品質の重要性は感じているが、何を基準に評価すれば良いか分からない方
• データ活用やAI導入を進める中で、「データが使えない」という壁にぶつかっている方
• 手作業でのデータクレンジングや修正に追われ、根本的な改善策を探している方
• データ整備の担当者・責任者として、どこから手をつけるべきか整理したい方

▼このセミナーでわかること

• データ品質を多面的に捉えるための6つの観点の全体像
• すべてを完璧にするのではなく、「目的に照らして十分か」で合格ラインを決める考え方
• 責任の所在・入力・計測など、品質の課題を仕組みで解決するための具体策

▼当日のプログラム

1. なぜ「正確さ」だけでは不十分なのか ― データ品質のさまざまな定義
2. データ品質を整理する6つの観点
3. 同じデータでも「目的」によって合格ラインは変わる
4. よくある5つの課題と具体策
5. まとめ・ご案内

▼セミナー開催概要

• 日時：2026年11月26日（木）13:00～13:45
• 配信方法：オンライン
• 定員：50名（先着順）

※お申し込み後にセミナー参加用URLをお送りいたします。