テクノロジーパートナー

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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関連資料

データのオブザーバビリティを高める方法

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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
「業務上の価値」に関する5つのフレームワークを通じて、データ品質の改善が生産性、売上、顧客体験にもたらすメリットを示しましょう。
eBook
AI/アナリティクスのためのデータ品質の極意
この電子ブックでは、データ/IT責任者を対象に、人工知能(AI)やアナリティクス用のデータの品質を確保して効果的な戦略を策定する方法について紹介します。
White Paper

データのオブザーバビリティを高める方法

データとアナリティクスを成功に導くための鍵となるデータ可観測性についてご紹介します。信頼できる高品質データを提供して、業務上の意思決定をデータに基づいて行えるようになりましょう。
Data Sheet
Informatica Cloud Data Quality
Accelerate Your Journey to the Cloud With Data You Can Trust

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

Data quality is the degree to which data is accurate, complete, consistent, timely and relevant for its intended use.

データ品質の詳細はこちら

Data quality is important because it can have a significant impact on the accuracy of AI and analytics results, decision-making, operational efficiency and overall business performance.

データ品質の重要性の詳細はこちら

Common types of data quality issues include data duplication, missing values, incorrect formatting, outdated information and inconsistent data across systems.

一般的なデータ品質問題の詳細はこちら

The main benefits of improving data quality are that it enhances decision-making by providing accurate, complete, consistent, timely and relevant data to enable more accurate AI and analytics results and ultimately more-informed decisions.

データ品質を改善するメリットの詳細はこちら

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