ビジネスにおいてデータの重要性はかつてないほど高まっています。機械学習を含むAIはあらゆるビジネスに影響を与えつつありますが、そもそもAIが学習するデータの信頼性が低かったら、当然アウトプットも信頼性が低いものになります。データ経営と言われているようなデータに基づいたビジネス上の決定も、信頼できるデータや情報がそろっていることが前提になります。 本書の著者のDanette McGilvrayはデータ品質を上げるためのプログラムに2009年から携わっています。そして、データ品質を改善するプロジェクトの実践的な方法論として、本書で解説している「10ステップ」を確立しました。 この日本語版の基となった第2版では10ステップの実践例を多く盛り込み、より実用的で多くの人の参考になる内容になりました。また、経営陣にデータの重要性とデータ品質を上げるプロジェクトへの理解を深めてもらい、協力を得るためのビジネスインパクト・テクニックについても、具体的に解説しています。 データマネジメントの知識を体系化した『データマネジメント知識体系ガイド』、データを管理する活動についてまとめた『データスチュワードシップ』と合わせて、ビジネスにデータを生かす活動に役立てていただきたいと思います。 第1章　データ品質とデータに依存する世界 第2章　データ品質の実際 第3章　キーコンセプト 第4章　10ステッププロセス 　ステップ1 ビジネスニーズとアプローチの決定 　ステップ2 情報環境の分析 　ステップ3 データ品質の評価 　ステップ4 ビジネスインパクトの評価 　ステップ5 根本原因の特定 　ステップ6 改善計画の策定 　ステップ7 データエラー発生の防止 　ステップ8 現在のデータエラーの修正 　ステップ9 コントロールの監視 　ステップ10 全体を通して人々とコミュニケーションを取り、管理し、巻き込む 第5章　プロジェクトの組み立て 第6章　その他のテクニックとツール 第7章　最後に一言