「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」
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。
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。
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。
使用した分のみを支払う柔軟な価格設定。
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。
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
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
E-book
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。
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。
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。
