DX推進でデータ品質が重要になる理由——フェーズ別の落とし穴と品質チェックリスト

DXを推進する企業の多くが、BI・AI活用フェーズで「データが使えない」という壁にぶつかります。この壁の正体は、デジタル化・データ蓄積フェーズで積み上がったデータ品質問題です。

DXにおけるデータ品質の問題は、データ活用が進むまで表面化しにくい特徴があります。デジタル化の段階では問題に気づかず、BI・AI活用を試みた段階で初めて「使えないデータだった」とわかります。

DXフェーズ別のデータ品質リスク

DXの進展に伴い、どのフェーズでどんなデータ品質問題が顕在化するかを整理します。後続フェーズで発生する問題の多くは、前段階で蓄積されたデータ品質上の課題が原因となります。

DX失敗の根本原因にデータが占める割合

DXプロジェクトでは、データ品質・データ整備・データ定義の不統一が成功を阻害する重要な要因として広く指摘されています。ツールの選定や組織変革と並んで、データそのものへの対処が欠かせません。

ツールの選定や組織変革が注目されがちですが、データそのものの品質が整っていないと、いかなるツールも機能しません。「ゴミを入れればゴミが出る（GIGO: Garbage In, Garbage Out）」というデータサイエンスの原則がここで働きます。

DX推進前の品質チェックリスト

DXプロジェクト開始前に確認すべきデータ品質チェック項目を6点にまとめました。Yesが多いほど初期フェーズを進めやすい状態です。Noが多い項目は、優先的に改善対象として確認するとよいでしょう。

BFTのアプローチ

BFT InsightのDXアセスメントでは、現在のDXフェーズを確認したうえで、次フェーズで顕在化するデータ品質リスクを事前に特定します。「BIで表示される数値が基幹システムや部門集計と一致しない」「AIモデルの精度が出ない」という問題が起きる前の予防的診断を推奨しています。