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データ品質

データの規模や形式、使用しているプラットフォームやテクノロジーに関係なく拡張できるエンタープライズクラスのデータ品質/ガバナンスによって、信頼性と質の高いクリーンなデータを提供することが可能になります。

 

ガートナー社の2017年データ品質ツールのマジック・クアドラント

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構造化データなのか非構造化データなのか、またオンプレミスにあるのかクラウドにあるのかに関係なく、データは信頼できるものでなくてはいけません。相互に関連付けられた信頼できるタイムリーなデータによってあらゆる主要なイニシアチブとプロセスを促進することで、ビジネス上の価値を提供することが可能になります。

世界の規制環境、特にGDPRのような新しい規制が登場している昨今、企業は大きなプレッシャーに直面しています。企業は、データ品質の問題へ総体的かつ一貫性をもって対応できるソリューションを選ぶ必要があります。

c09-data-quality 2017年9月のハーバード・ビジネス・レビュー調査によると、新しく作成されたデータレコードの平均47%に少なくとも1つの重大なエラーが見つかっています。

Informatica Data Quality and Governanceポートフォリオでは、相互に関連付けられた信頼できるタイムリーなデータによってあらゆる主要なイニシアチブとプロセスを促進することで、ビジネスの価値を高めることができます。

企業データの品質プログラムやツールがない場合、次のような問題に直面します。

  • リソースの浪費:データのエラーに伴う高いコストによって収益が失われ、業務に影響が及びます(荷物の誤配など)。
  • 規制違反による罰金:規制に基づくレポートの内容が正確ではないと、CCARやBCBS239、近い将来にはGDPRなどにより罰金が科せられることがあります。
  • 信頼性の低いアナリティクス:アナリティクスから得られるビジネス上の価値は、ダッシュボードに入力されたデータの信頼性によって決まります。その影響は、業務、プランニング、予測、さらに最終的な利益にまで及びます。
  • 顧客からの評判へのダメージ:不適切なデータが不適切な対象に届いた場合、顧客や見込み客、パートナー、サプライヤーからの評判が、時に取り返しがつかないレベルまでダメージを受けることがあります。
  • 信頼できないデータ:データを貸借対照表に追加したり、戦略的差別化要因として利用したりしようとしている場合、その価値を資産として示す必要があり、そのためには、データの質を最高レベルに高めなければなりません。

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Condé Nast goes from "data as a nuisance" to "data as an asset" with Informatica

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