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データ品質

グレートデータ (高品質なビッグデータ) が優れたビジネスを実現

「データ品質」はどこまで追求すべきか?

データ品質の優劣は、その使用目的をどれだけ適切にサポートできるかによって決まります。インフォマティカを例に取ると、法務部門は社名を「Informatica Company」と表記し、一方で財務部門は「INFA」と表記しますが、どちらもその用途に合った正しいデータです。

データ品質は相対的なものであり、答えは 1 つではありません。したがって、データを実際に使う企業 (または業務部門) が定義しなければなりません。また、データガバナンスを総体的に実施するには、社内の全ての部門が信頼をもって使用できるデータを提供することが不可欠です。

データ品質を高めるためには、次のような反復可能なプロセスが必要です:

  • データを利用する用途に応じて、データ品質要件を具体的に定義する。
  • データ品質の認定ルールを作成する。
  • 規定したルールを既存のワークフローに統合し、例外処理ができるようにする。
  • ライフサイクル全体を通じてデータ品質を継続的にモニタリングし測定する (通常はデータスチュワードが担当)。

ルールやニーズは時間とともに変わります。また、新しいシステムを追加することもあります。そのため、新しい要件に対応できるだけの拡張性が不可欠です。

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c09-products-data-quality-600billion-bad-data 先頃調査会社 TDWI 社が公開したレポートによると、米国企業では粗悪なデータによって年間 6,000 億ドルの損害を被っています。

データ品質が重要な理由

なぜデータ品質が重要なのでしょうか。米国企業では、「粗悪」なデータによって年間 6,000 億ドルの損害を被っています1。粗悪なデータは、収益の損失、ブランドへのダメージ、競争力の低下、意思決定能力の低下につながり、多大な損害となります。

データ品質ソリューションを検討する際には、次の点を「絶対条件」とすることをお勧めします:

  • 信頼性:データ品質の信頼性の高さは、極めて重要な、変わることのないニーズです。優れた実績を持つベンダーを選び、データの発掘、定義、適用、監視、評価といった主要な手順を網羅できる総体的なデータ品質プロセスを採用しましょう。
  • 移植性:現在使用しているシステム環境に関係なく、企業の成長に合わせて進化できるデータ品質ツールが必要です。オンプレミスからクラウド、Hadoop、ハイブリッド環境まで、幅広いプラットフォームで拡張可能なデータ品質ソリューションを導入しましょう。

インフォマティカの優位点

インフォマティカは1993 年以来、データ統合とデータ品質の分野のパイオニアとして、データの品質管理とエンリッチ化を実現する製品(DaaS: サービスとしてのデータ管理)を提供してきました。インフォマティカ製品は、オンプレミス、クラウド、Hadoop 環境において、データのライフサイクル全体を通じて(システムへの入力時点からミッドストリームでの分析、保存、アーカイブに至るまで)、データ品質を確保します。

  • データ スチュワードシップ (データ管理/案内標準) を内蔵:インフォマティカのデータ管理プラットフォームは、インフラストラクチャ全体のコラボレーションを実現します。
  • 「一度定義すれば、どこにでも適用可能」:Informatica Data Quality は、ビジネスルールを一度定義するだけで、オンプレミス、クラウド、Hadoop などあらゆる環境に適用可能です。
  • 卓越した DaaS:連絡先情報の精度チェック、質の高いデータ エンリッチ化をサービスとして提供し、卓越した顧客対応を支援します。

1TDWI 社レポート:Data Quality and the Bottom Line

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TDWI チェックリストレポート: Trusted Information for Analytics

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Data as a Service (DaaS)

データの品質管理、エンリッチ化、モバイルサービス機能を提供。チェック済みの正確な電話番号、電子メール、住所データを使って、自信を持って顧客と接することができます。

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