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データに関する最大の課題を Precisely Data Integrity Suite で解決する
データおよび分析の専門家の 77% は、データ ドリブンな意思決定がデータに関する取り組みの主要な目標であると回答しています。にもかかわらず、その半分以下の人(46%)しか、意思決定用のデータに対する信頼性が「高い」もしくは「非常に高い」と評価していません。
信頼できるデータにはデータ完全性が必要です。つまり、正確性、整合性、そしてコンテキストです。しかし、組織がデータの信頼性と完全性を求める中で、3つの分野で重大な課題に直面しがちです。
- データを見つけ出し、アクセスすること
- データのガバナンスと監視
- データをクレンジングし、エンリッチメントを施すこと
これらのいずれか、もしくはすべてに、共感を覚えていますか?これらの分野における障壁があると、データを、必要とするような迅速で強力な意思決定に効率的に利用することが難しくなります。
Precisely Data Integrity Suiteがお手伝いします。これらの3つの分野の事例と、Suite によって迅速なデータへのアクセスや、正確性に関するガバナンスおよび監視を実現する方法、さらにクレンジングとエンリッチメントを行って分析と意思決定を改善する方法についてご説明します。
データおよび分析の専門家の
77%
は、データ ドリブンな意思決定がデータに関する取り組みの主要な目標であると回答しています。
企業全体からの迅速なデータ アクセス
現在の流れの速いビジネスの世界では、適切で信頼できるデータに迅速にアクセスして、それをクラウドに複製することは、戦略的な取り組みを行う上で、また、分析とレポートで最良の結果を出すために、不可欠なものです。
しかし、現在は歴史上でもデータ量が最大になっており、まさに言うは易く行うは難しの状況です。
効率的で効果の高い意思決定を行うために必要な速度でデータにアクセスしようとする際に、最も大きな障壁について、Precisely がお客様から伺った例を以下でご説明します:
分散したデータ
データがさまざまなシステムに分散していて、複数のステークホルダーがオーナーとなっている場合、組織にとってはかなり高いハードルとなります、
非効率なプロセス
必要なデータを見つけたりアクセスしたりすることが容易でない場合、本来であれば分析や意思決定に使えるはずだった貴重な時間が浪費されます、
データ信頼性の欠如
企業と技術チームの間に、データに関する共通理解がない場合、意思決定や結果の質が落ちる場合があります。ビジネス分析においては適切で関連性の高いデータが必要で、IT がそれらのデータセットをシームレスにクラウドに複製するには、適切なメタデータが必要です。
データへのアクセス
Precisely Data Integrity Suite が支援する方法
より速く、よりスマートに業務を進めるためには、上記のようなデータに関する課題を克服することが非常に重要です。組織がレポートと分析をクラウドに移管しようとしている場合は特にそう言えます。
相互運用可能なクラウドサービスは、Data Integrity Suite 内で1つのデータカタログを共有します。それによって、1つのサービスで収集されたメタデータが、統一されたデータ完全性基盤の上で、他のサービスと共有されます。それはさらに、目標により速く、より自信を持って到達できることにつながります。
Data Integrity Suite が、共有データ カタログ、Data Integration サービス、Data Observability サービスを通じて、企業全体から迅速にデータにアクセスできるようにする方法については以下をご覧ください:
Blog post
正確性を向上して費用を削減しつつ、データのガバナンスと監視
意思決定を改善し、新しいチャンスの扉を開くには、信頼できるデータが不可欠です。これまで、データをシームレスにアクセスできることと複製できることの重要性をご説明してきましたが、取り組みはそこで終わりません。データが確実にクラウドで標準化されて検証されていること、適切なガバナンスと監視も必須です。
適切な手順を踏めば、エラーを削減し、時間を節約し、コストを低減できます。しかし、そういった収穫を得られるようにするためには、成功を阻害しがちなよくあるデータに関する課題に取り組む必要があります。
データのエラーと非一貫性
効果的な意思決定のためには、正確で、一貫性があり、完全なデータが必要です。品質と完全性が低下すると、結果も低下します。
データとビジネス上の価値の整合性の欠如
ここに直接のリンクを確立することは非常に重要です。しかし、データのビジネス上の価値は、ガバナンス ポリシーなしでは明確になりません。
手作業によるデータ監視
変更やエラーをスポットで確認する ― データが変更されたかどうか ― ことは、時間もかかり、エラーも起こりやすく、致命的な問題を見逃す可能性さえあります。
データのガバナンスと監視
Precisely Data Integrity Suite が支援する方法
これらのデータに関する課題を克服するには複数階層的なアプローチが必要ですが、Data Integrity Suite はそれをシームレスに処理します。
相互運用可能なクラウド サービスと機械学習に基づく AI によって、自動的にエラーを発見して訂正し、データを管理して保護しながらビジネスに有用となるようなポリシーを確立し、さらにリアルタイムで変更を追跡して異常があれば警告します。
Suite が、データ クオリティ、データ ガバナンス、および データ オブザーバビリティ サービスを利用して、データのシームレスなガバナンスと監視を支援する方法については、以下をご覧ください:
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分析と判断のレベルを向上させるために、データのクレンジングとエンリッチメントを行います
データ チームに対するプレッシャーは歴史上でも最高になっています。
可能な限り最高品質のデータを供給し続ける労力は膨大です。手作業のデータ クリーンアップにかかるエラーと非効率性を考えると、特にそうです。そして、データは、クリーンアップだけでは不充分です。データはさらに、堅牢なコンテキストでエンリッチメントを施す必要があります。
なぜでしょうか?クリーンでエンリッチメントを施されたデータは、より正確で情報に基づくレポート、分析、そして意思決定を、より迅速に行うことを支援します。
データ ドリブンな意思決定を最優先事項とする組織が増えると、その障害となる、よくあるデータに関する課題の解決も最優先事項となります。Precisely のお客様から伺った、よくあるデータ クレンジングとエンリッチメントにまつわる障壁の例を挙げます。
非効率なクレンジング プロセス
データセットを、問題を特定して訂正するためにさまざまな環境の間で移動することは、時間もかかりますし持続性もありません。クラウド適用がトレンドとなっている現在ではなおさらです。
住所データの非整合性
住所データは最も扱いにくい種類のデータの一つで、標準化や検証がなされていない場合には特にそうです。このことは、正確な分析と意思決定にとって脅威になりえます。
外部データセットへのアクセスの制限
分析に内部のデータセットしか使っていないようであれば、洞察とコンテキストの深みに欠けることになります。したがって、レポートも弱いものになりがちです。
データのクレンジングとエンリッチメント
Precisely Data Integrity Suite が支援する方法
データ クレンジングとエンリッチメントの問題を解決するとは、つまり、データの正確性、完全性、そしてコンテキストを確証できるような、健康的なデータの取り込み方法を確保することです。
Data Integrity Suite はそのすべてを可能にします。情報源環境の段階でデータのクレンジングを行うことができますので、時間の節約、効率の向上、リスクの低減を図ることができます。ジオコーディングを行って、一意的な ID である PreciselyID を付与することにより、住所データに関する最大の課題に対処できます。そして、リスク、物件詳細、その他の属性に関するエンリッチメント ライブラリーにアクセスすることで、データ分析チームと業務ユーザー向けの価値を高めることができます。
Suite が、データ クオリティ、データ ガバナンス、および データ オブザーバビリティ サービスを利用して、データのクレンジングとエンリッチメントを行う方法については、以下をご覧ください:
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データに関する課題とはさよならをして、Data Integrity Suite を導入しましょう
Precisely の55年以上にわたるお客様との作業の経験上、データ完全性に至る道には 2 つとして同じものはありません。画一的なアプローチは存在しないのです。
Precisely Data Integrity Suite が他と違う点はそこにあります。先進的で、モジュラーで、相互運用性があり、スケーラブルなソリューションであり、しかもお客様個々のデータ完全性に至る道筋に合わせた実装が可能です。
そしてそれは、データ ドリブンな意思決定を、自信を持って、なおかつ自動的かつ迅速に行わなくてはならないという破壊的な市場トレンドの中では、これまで以上に重要になります。結局のところ、データに対する信頼性が本質的に重要です。そして、これまで見てきたように、そのためにはデータ アクセス、データガバナンスおよび監視、さらにデータのクレンジングとエンリッチメントに関する課題を克服することが必要です。
現在、データ完全性に対する障壁となっていることはなんでしょうか?意思決定の質と速度を改善するために、効率性と速度を向上したいとお考えでしょうか?
その道筋を、Precisely はパートナーとして共に歩みます。