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。
調査企業TDWI社のレポートによると、粗悪なデータを原因とする米国企業の経済損失は年間6,000億ドルに上ります。
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。よく引用される統計によると、「粗悪」なデータが米国企業にもたらす損害は、年間6,000億ドルに上ります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
データ品質製品
成功事例
Türk Ekonomi Bankası (TEB)
TEB uses trusted data to build and extend customer relationships and enhance operational efficiency.
U.S. Xpress Enterprises, Inc.
U.S. Xpress Enterprise dramatically cut gas costs and truck idle time to become greener