データ品質管理の課題はコスト SaaSやAIで経済性を改善データ活用とデータ品質はコスト面で密接な関連がある。成果を出すにはデータに品質の高さが求められるが、品質管理のコストがかさむ。品質管理の経済性を改善する技術の導入がデータ活用の成功には欠かせない。 データ活用で結果を出すにはデータ品質を高く保つ必要があります。品質が低いデータからは有用な知見や効果が生まれにくいためです。よく使われる言葉に「Garbage In, Garbage Out（ごみを入力するとごみを出力する）」があります。品質の低いデータを利用するとその結果も品質の低いものになります。 ただしデータ品質を高く保とうとするとそのための管理コストが余計にかかります。データ活用の効果を上げるにはデータ品質の管理が不可欠ですが、品質を高く保つコストがデータ利用の便益を上回ると活用のインセンティブが失われてしまいます。近年、データ品質管理の経済性を改善するツールや技術が登場しています。今回
GitHub - YS-L/csvlens: Command line csv viewer
