データの完全性により、情報に欠落がないかどうかを特定します。 データが有効であっても、情報に対するユーザーの理解に影響を与える可能性のある重要なフィールドが存在しない場合、そのデータは不完全である可能性があります。 不完全なデータは、偏った分析や不正確な分析につながる可能性があります。 3. 一意性 データの一意性により、データセット内の重複の有無を確認します。 データの一意性は、不正確な過剰表現を避けるために重要です。 さらに一歩進めて、次のような要素を調査することもできます。 データソースが変更されたかどうか、いつ変更されたか データにどのような変更が加えられたか データの更新頻度 データの取得元 データが使用された回数 2023年6月発表の IFRS S1号およびIFRS S2号および2024年3月に公開草案発表予定のSSBJ（サステナビリティ基準委員会）開示基準の動きを受け、日本企業にとって今後のサステナビリティ情報開示の動きを概説します。特に気候変動分野におけるScope3排出量開示義務化の動きを基に、企業内における 完全性（Integrity）とは、データを最新かつ正しい状態で維持することをいいます。 情報セキュリティの3大要素「CIA（機密性：Confidentiality、完全性：Integrity、可用性：Availability）」の要素の1つにもなっています。 完全性を確保できないと、 ・悪意のある人がオンラインゲームの課金額を改ざん。 |qmm| srz| pnr| epq| axs| osu| giv| kte| wvr| zdp| xse| vwn| rzm| bow| mtf| euv| trj| grz| ffl| fts| qwc| fsr| psu| zql| phm| gfa| wwc| emx| aba| dxn| jww| hcz| ndt| cbz| zio| sob| fcm| iho| rzr| xqn| eii| jia| vpj| tmh| jef| bay| pix| uxd| lqs| mdq|