データ完全性（Data Integrity） | Webクローラ | ScrapeStorm
摘要：データ完全性（Data Integrity）とは、データがそのライフサイクル全体において、正確で、一貫性があり、信頼できる状態で維持されることを指します。これは、データが収集・保存・転送・処理される過程において、不正な変更や損失がなく、本来あるべき状態を保っているかどうかを保証する概念です。データ完全性は、主に情報システム、データベース、クラウドサービス、医療、金融、行政など、多くの分野で極めて重要な役割を果たします。 ScrapeStorm無料ダウンロード
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概要
データ完全性（Data Integrity）とは、データがそのライフサイクル全体において、正確で、一貫性があり、信頼できる状態で維持されることを指します。これは、データが収集・保存・転送・処理される過程において、不正な変更や損失がなく、本来あるべき状態を保っているかどうかを保証する概念です。データ完全性は、主に情報システム、データベース、クラウドサービス、医療、金融、行政など、多くの分野で極めて重要な役割を果たします。
適用シーン
データ完全性が特に重視される場面としては、医療記録の管理、金融取引データの保存、政府の統計資料の整備、BIMやGISなどの空間情報の一貫性保持などが挙げられます。たとえば、都市計画に使われる地理情報データでは、測量精度や属性の整合性が非常に重要であり、誤差や欠損があると現実世界の再現性が大きく損なわれることになります。
メリット：まず第一に信頼性の確保が挙げられます。データの正確性が保証されることで、意思決定や分析、報告において誤った判断を回避できます。さらに、監査やコンプライアンス対応が容易になるため、特に医療や製薬、金融業界などでは不可欠です。また、自動処理やAI分析においても、完全性のあるデータを使うことで処理精度の向上が期待できます。
デメリット：完全性を保つための仕組みやシステム構築には高コストがかかることが多く、特に中小企業にとっては負担になり得ます。また、過度に厳しい整合性チェックは、データ入力や処理の柔軟性を損なう可能性があります。データの変更が許容されにくい場合、業務スピードや臨機応変な対応力が低下する懸念もあります。
図例
1.臨床開発業務におけるデータインテグリティソリューションの一例。
2.データ完全性を維持する方法。
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参考リンク
https://www.fujitsu.com/jp/solutions/industry/life-sciences/dataintegrity/