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

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…

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…