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title: "データフィージビリティ"
slug: "data-feasibility"
category: "data"
updated_at: "2025-12-31"
description: "データを活用する可能性を評価するプロセス。"
tags:
- "フィージビリティ
- データ分析
- 評価"
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## データフィージビリティとは？
## 意味・定義
データフィージビリティとは、特定のデータを活用する際に、そのデータがどの程度有用であるかを評価するプロセスです。この評価には、データの質や量、取得可能性、分析手法の適合性などが含まれます。つまり、データを実際に利用する前に、そのデータが期待される効果をもたらすかどうかを見極める活動です。
## 目的・背景
データフィージビリティは、企業がデータを活用する際の重要なステップです。データを効果的に利用することで、意思決定や戦略策定に役立つ情報を得ることができます。しかし、すべてのデータが同じように価値があるわけではなく、適切なデータを選定することが成功の鍵となります。このため、データフィージビリティの評価を行うことで、無駄なリソースの投入を避け、最適なデータ活用の道筋を見つけることが求められています。
## 使い方・具体例
- 新規プロジェクトの立ち上げ時に、必要なデータが十分に取得可能かを確認するためにフィージビリティを評価する。
- 過去の販売データを基に、今後のマーケティング戦略の効果を予測する際に、データの質を確認するプロセスを経る。
- 新しいデータ収集手法を導入する前に、その手法が実際の業務にどれほど役立つかを評価する。
- データ分析ツールの選定時に、自社のデータとの適合性を確認するためにフィージビリティを実施する。
## 関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
- [データ分析](/data-analysis/)
- [データ品質](/data-quality/)
- [フィージビリティ](/feasibility/)
## まとめ
- データフィージビリティは、データの活用可能性を評価するプロセスである。
- この評価により、データを使った意思決定が効果的に行えるかどうかを判断できる。
- フィージビリティを実施することで、無駄なリソースを避けられる。
## 現場メモ
データフィージビリティの評価を行う際、データの取得元やその信頼性を慎重に確認することが重要です。特に、データが古い場合や、収集方法が不明確な場合、結果が信頼できなくなるリスクがあります。評価プロセスを丁寧に行うことで、後のデータ分析や戦略立案において有効な情報を得られる可能性が高まります。データフィージビリティ
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