データ プライバシーはデータにアクセスできるユーザーを定義するのに対し、データ保護はデータへのアクセスを実際に制限するツールとポリシーを提供します。コンプライアンス規制は、ユーザーのプライバシー要求が企業によって確実に実行されるようにするのに役立ち、企業はユーザーのプライベート データを保護する措置を講じる責任があります。
データプライバシーはなぜ重要ですか?
秘密にしておくべきデータが悪者の手に渡ると、悪いことが起こる可能性があります。たとえば、政府機関でデータ侵害が発生すると、極秘情報が敵国の手に渡る可能性があります。企業で侵害が発生すると、機密データが競合他社の手に渡る可能性があります。

1. 重複
2. スペルミス
最も一般的なデータ品質の問題は、その厳格さのため Excel では解決することが困難です。アナリストは大量の手作業を強いられるため、データセットにエラーが発生する可能性が高くなります。これらの一般的な問題には次のようなものがあります。
- ブランク
- ヌル
- 外れ値
- 重複
- 余分なスペース
- スペルミス
- 略語とドメイン固有のバリエーション
- 数式エラーコード
これらのエラーが発生すると、結果の分析が歪められたり、無効になったりする可能性があります。賢いツールは手動作業を自動化することでエラーの可能性を最小限に抑えます。Excel では、2 つの方法のいずれかでデータ品質の問題を探すことができます。まず、特定の列に自動フィルターを使用して異常や空白をスキャンしたり、ピボット テーブルを使用してギャップや不一致を見つけたりすることができます。
いずれの場合も、異常を自分でスキャンすることになります。これはあまり効率的なプロセスではないと言うだけで十分でしょう。また、精度はアナリストの目によって決まるため、エラーの確率は 1 日を通して変化します。