データ品質とオブザーバビリティ

AIとビジネスイニシアチブ向けに、適時性、信頼性、関連性に優れたデータを確保します。

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「Microsoft Azureに保存されたクラウドデータなど、ソースを問わず、情報源となるデータの信頼性を確保できるようになります」

Robin Miller

Lowell、グループデータマネージャー

目的に合ったデータを組織全体で活用

データプロファイリングの自動化と拡張

継続的にデータを分析することで、データを理解し、問題を検知できます。

データプロファイリングの自動化と拡張
大規模データの正確性と信頼性の向上

大規模データの正確性と信頼性の向上

データのクレンジング、標準化、住所検証などを統合して、さまざまな使用事例に対応できます。

あらかじめ組み込まれた、AI搭載のルールとアクセラレータ

データやソースを問わず、共通のデータ品質ルールを自動生成できます。

あらかじめ組み込まれた、AI搭載のルールとアクセラレータ
データオブザーバビリティの強化によるインサイトの向上

データオブザーバビリティの強化によるインサイトの向上

データ、パイプライン、ビジネスをさまざまな形で可視化して、データの健全性を把握できます。

従量制価格設定

使用した分のみを支払う柔軟な価格設定。

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データ品質とオブサーバビリティの関連サービス

データ品質とオブザーバビリティは、インフォマティカが提供するAI搭載Intelligent Data Management Cloud(IDMC)の重要なサービスであり、他の補完的なサービスと幅広く連携します。

idmcの詳細はこちら

データ品質とオブザーバビリティの重要な関連資料

AIの可能性を引き出す上でクラウドモダナイゼーションが必要な理由
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ホワイトペーパー

Informatica Cloud Data Qualityのデータ品質向上による業務改善効果を5つの分野で検証
eBook
AI/アナリティクスのためのデータ品質の極意
White Paper

データのオブザーバビリティを高める方法

Data Sheet
Informatica Cloud Data Quality

データ品質とオブザーバビリティに関するよくある質問集

データ品質とは、データの正確性、完全性、整合性、適時性、および使用目的との関連性の程度を指します。

データ品質の詳細はこちら

データ品質が重要なのは、それがAI/アナリティクスの結果の精度、意思決定、業務の生産性、全社的な業績に大きな影響を与える可能性があるからです。

データ品質の重要性の詳細はこちら

よくあるデータ品質の問題として、データの重複、値の欠落、フォーマットの誤り、古い情報、システム間での整合性のないデータなどが挙げられます。

一般的なデータ品質問題の詳細はこちら

データ品質を改善することの主なメリットは、正確性、完全性、整合性、適時性、関連性に優れたデータを提供することで、AI/アナリティクスの結果の精度が向上し、情報に基づく意思決定を強化できることです。

データ品質を改善するメリットの詳細はこちら