「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
eBook
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。
