データ検証は、「データ・クレンジング」「データ・クリーニング」などという言い方もあります。データ分析に適用できるよう、対象となるデータの構造を確認し、誤りがあれば適正化する作業です。 データ分析を前提に新たに収集・作成したデータであれば、初…

データ作成・編集のプロセスは次の表のようになります。 ここでは公共機関の公開入札を前提としていますが、民間における取引きでも基本は変わりません。 「デジタル社会・経済に向けたTrusted Dataのための指針」から

ＩＴシステムは、次の５つの要素で成り立っています。 ①ハードウェア（コンピュータ、周辺機器） ②データ ③ソフトウェア ④ネットワーク ⑤オペレーション １９６０年代から７０年代にかけて、「コンピュータはデータがなければただの箱」と言われ、１９８０年…

「ＤＥ業務分析」はＪＤＥＡ独自の造語で、「ＤＥ」の２文字は「データ・エントリ」と「データ・エンジニアリング」の２つの意味を兼ねています。データ・エンジニアリングとデータ・エントリは切っても切れない関係にあることを示します。 もの作り（生産・…

データ・エンジニアリングでは、人工知能（ＡＩ）でビッグデータを分析して市場動向を読み取るといった「データ・サイエンス」が脚光を浴びますが、それはほんの一部の業務でしかありません。実態はむしろ地道で気長な取り組みが必要です。 ＡＩやデータ・サ…

◎ここではＪＤＥＡに加盟する企業が提供しているサービスについて、データ・エンジニアリングを中心に解説します。ＪＤＥＡ会員企業のテリトリーを示すとともに、協会としての考え方や取り組みを読み取っていただければ幸いです。 ◎赤文字、青文字の項目をク…

ＤＬＣＰは「Data LifeCycle Process」の略称で、ＳＬＣＰ（Software LifeCycle Process）にちなんだ当協会の造語です。 ＳＬＣＰはソフトウェアの設計から廃棄までのプロセスについて、留意すべきことを段階ごとに明示したものです。それと同じように、ＤＬ…

ＩＴシステムの設計と同じように、データを有効に利活用するには適正な設計が欠かせません。何のためにどのようなデータを集めるのか、そのデータはどのような項目で構成すればいいか、ということです。 最近の事例では、新型コロナウイルス陽性反応者の情報…