Data Quality Management(DQM)は、重要。通常の科学では行っていること。マーケティングでも!

標準

ITPro Marketingに連載させていただいている、日本を復活させるB2Bマーケティングの新しい記事を公開しました。今回は、「B2B企業のマーケティング、データ分析の前にデータの精度が重要–KDDI 中東氏に聞く(後編)」です。

KDDIに転職された中東さんに、インタビューに伺いました」の続編ですが、今回も示唆に富んだ内容になっています。私が主張している、マーケティングのデジタル化では、多くのDataを活用します。そしてこのData活用のため、早くからData Scientistの重要性については議論されていました。

私も、Data Scientistの数が少ないと思っており、文部科学省の委員会でも、この点について議論させていただきました。「数学イノベーション委員会(第23回) 議事録」このように、Data Scientistについては議論がされており、さまざまな取り組みが進んでいます。

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Computing

一方、今回中東さんに伺った内容は、Data Quality Management(DQM)です。使う、Dataについて、整理・整頓、また必要な更新を行うという、Data分析の前の業務の重要性です。間違っているデータをどんなに分析しても正しい分析結果は出ません。これは、当然のことです。

マーケティングの中でのData分析でも、きちんとDataを整理・整頓・更新を行っているでしょうか。今回の「B2B企業のマーケティング、データ分析の前にデータの精度が重要–KDDI 中東氏に聞く(後編)」の中で、私の理科の実験の経験を書きましたが、科学でDataを分析するときには、このようなDQMは、必ず行っています。しかし、マーケティングにおいては、行っていない事例があるようです。

まずは、Data分析をする前に、Data自身の確認と分析を行うこと!今回は、そのことを中東さんからきちんと伺えました。ぜひ、皆さんも「B2B企業のマーケティング、データ分析の前にデータの精度が重要–KDDI 中東氏に聞く(後編)」を、ご一読ください。

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