データ品質とコスト

低品質なデータが引き起こす損失を工数・機会損失・意思決定ミス・システム再投資の4種類に分類し、自社の年間損失を試算するフレームワークを紹介します。

データ品質改善にかかるコストとリターンをROIで整理します。工数削減・AI/BI精度向上・意思決定ミスの回避を組み合わせた投資回収の考え方と、段階的な進め方を解説します。

「必要性はわかっているが予算が取れない」——データ品質改善プロジェクトに特有のこの壁を突破するために、経営層が判断材料として必要とする情報と、通りやすい稟議の構成・伝え方を解説する。

「予防コスト1に対して、是正コストは100倍かかる」という1-10-100ルールを軸に、データ品質への投資タイミングがコスト総額にどう影響するかを解説。診断・クレンジング・仕組み化の費用相場も紹介します。