データの品質によってビジネスの成功がどのように促進されるかを学ぶ

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

• クラウドプロジェクトでデータ品質が重要である理由を説明する。
  
• データの質が低い場合のビジネスへの影響を挙げる。
  

Main Stage Analytics のデータアナリストである Jamal Booker をご紹介します。彼の職務は、 データに基づいて判断できるようにすることです。経営陣が顧客のトレンドを把握し、キャンペーンの効果を測定して、リソースを効率的に配分できるようにしています。ここ最近、Jamal はデータの辻褄があっていないように感じています。

マーケティングレポートには有効な顧客数が 1 万人と記載されています。売上レポートは 8,500 人になっています。財務レポートには 11,200 人と記されています。3 つのチームの数字がそれぞれ異なり、どれも一致していません。Jamal のマネージャーから説明を求められました。取締役会は報告書を求めています。当の Jamal は、どの数字を信じればよいのか見当がつきません。

こうした状況に遭遇するのは彼だけではありません。どの業界でも、データの質が低ければ、組織が時間、費用、信頼を失います。さらに、データのクラウド移行に伴って問題が深刻化します。

データ品質が重要である理由

組織がオンプレミスのワークロードをクラウドに移行するペースが加速しています。移行によって拡張性が高まり、パフォーマンスが向上し、リソースに迅速にアクセスできるようになります。けれども、ここに落とし穴が潜んでいます。

データはシステムや環境間を移動するうちに劣化していきます。値が消失し、 形式の一貫性が失われ、 重複レコードが蓄積されていきます。データの質が劣化すれば、組織は賢明な判断を下してコストを削減し、成長することができなくなります。

では、データの質の低下により、組織にどのような現実的かつ測定可能な影響があるか考えてみましょう。

Jamal にとって、こうした影響は差し迫った問題です。データを信頼できなければ、業務を遂行できません。彼のレポートに依存している組織も同様です。

Informatica Cloud Data Quality の概要

Informatica Cloud Data Quality (CDQ) は、Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC) プラットフォームに付属するサービスです。IT の高度な専門知識がなくても、クラウドで大規模なデータの品質管理を行うことができるツールを備えています。

CDQ では、移行、インテグレーション、レプリケーションのプロセスの一環で、データのクレンジング、標準化、重複排除、変換を行う再利用可能なルールを作成できます。その結果、 チームがデータに信頼を寄せるようになります。

データに対する信頼が高まれば、自信をもって迅速に判断を下すことができます。Jamal も憶測する必要がなくなり、確かな知識が得られるようになります。Cloud Data Quality は、こうしたジャーニーの出発点です。

データの質が低ければ、ビジネスの成功に影響が及び、Jamal のようなユーザーが不満を募らせることがわかったところで、その修正方法を見ていきましょう。次の単元では、データ品質管理プロセスを確認し、組織のデータを継続的に監視して改善する方法を学習します。