高まる高品質データのニーズ
データプレパレーション（Data Preparation）は、“データ準備”とも呼ばれ、企業が保持する生のデータをデータ分析・解析や機械学習に使える状態に整えるプロセスのことを指します。
ビッグデータやIoTなどの技術的な進歩発展に伴い、高品質データのニーズは増大しているいっぽうで、このデータプレパレーションには多くのリソース（工数）が必要となっています。（参照：データ総研ブログ データカタログ、いま米国で注目される３つの理由）
データ活用の前に発生する工程を大幅に削減し、データサイエンティストが本来のデータ分析業務に集中できるようになることが期待されています。
データマネジメントの組織づくり、人材育成とデータ品質問題は密接に関係
「欲しいデータがすぐに取得できない」「取得できたとしても品質が悪い」…。
データ品質に関する問題の本質はどこにあるのか。業務部門／システムユーザー部門と情報システム部門／IT部門のどちらがその責任を負うべきなのかは長期にわたって議論がなされてきましたが、明確な答えは出ないままのグレーゾーンとなっています。
DX推進を背景に高度なデータ活用が企業成長に必要不可欠となっている今、データマネジメントにおいては役割・人材、そして組織を新たに定義し、データ品質を担保する環境づくりが重要となってきています。
