データ クオリティ ソリューション
データ オブザーバビリティ ソリューション
データ異常時に予防的に通知を発するインテリジェント テクノロジーであるデータ オブザーバビリティ ソリューションにより、ビジネスの中断を最小限に抑え、下流で発生するとコストがかかってしまうデータや分析の問題を未然に防ぎます。
データ オブザーバビリティ |
- データに基づく意思決定の信頼性を向上
- データの健全性を可視化
- データの問題を予防的に特定し、修正する
「データ オブザーバビリティは、ポリシーで定義された許容範囲内で、ドリフトやシフトがないかデータを継続的に監視しテストします。データが範囲外になると、通知を送ります。」1
-IDC
ビジネスに影響を及ぼす前に問題を特定しましょう
遡ってのデータ修復は、短時間作業が必要で、かつ非常に高くついてしまいます。もし、こうした問題をリアルタイムで把握し、より早い解決とコスト削減が実現できるとしたらどうでしょう?
そのために役立つのがデータ オブザーバビリティです。お客様のニーズに合っているかどうかを判断するために、以下の質問に答えてみてください:
- データに基づいた意思決定は、組織においてますます重要になってきていますか?
- 社内チェックをすり抜けて、不正確なデータを含んだレポートが重役に届いてしまったことはありませんか?
- 組織は意思決定の材料に、より高度な分析を必要としていますか?
これらの問題に思い当たるのであれば、あなたの組織はデータ オブザーバビリティ ソリューションによる改善の余地があります。全体的な DataOps 戦略の一環として、データ オブザーバビリティはデータとアナリティクスの信頼を可能にします。データ オブザーバビリティは、会社のデータを監視して、潜在的また顕在的なデータの有害事象を見極めるために分析を実施し、担当者にアラートを送信することにより、データの信頼性を確保します。
「データ可視性は、われわれの変化を観測し、未知を発見し、適切な行動をとる能力を高めることによって、データパイプラインの信頼性を向上させる。」 2
-Gartner
データ可視性の重要性
アナリティクスにより戦略的機会を特定し、AI/MLモデルへのデータインプットにより意思決定を自動化している今日の企業にとって、データの信頼性確保は不可欠です。データ可視性は、データの信頼性確保において強力な役割を果たし、重要な利点をもたらします:
- 不正確な分析に伴うリスクを未然に排除します。 データ可視性は、異常を検出し起こりうる問題について適切な担当者に自動的に警告することで、これまでビジネスを混乱させ、コスト増につながる下流の問題を引き起こす可能性のあったデータ問題に対処します。これにより、組織が反応的ではなく、能動的に行動できるよう支援します。
- 運用時の問題を解決するまでの時間を低減 データ可視性の提供する極めて重要な情報は、時間を節約しあなたの頭痛の種を減らします。効果的なソリューションは、問題の根本原因を追跡できるデータの系統ツールや、問題を迅速に解決するための修復オプションなどのツールを提供します。
- データの有害事象に関連するコストを最小限に抑えます。データの問題は重大な影響を引き起こす可能性があります。誰も問題に気づかないままに時間が経てば経つほど、ダメージは大きくなります。予防的に問題を特定し排除することで、影響は最小限に抑えられるかまたはゼロになります。
- デジタル トランスフォーメーション イニシアチブを効果的にサポートします。 デジタル トランスフォーメーションは多くの企業にとって最重要課題ですが、そのためにはこれまで以上に多くのデータと急速な変化が不可欠です。データ可視性は、データ エンジニアや担当者に、データに何が起こっているかをクリティカルに理解する力を与えます。
「分散データ アーキテクチャを導入している企業のうち、データ ランドスケープの状態の可視性向上のために データ可視性技術を採用する企業の割合は、2023年の 5%未満から2026年には30%に増加すると予測される」3
-Gartner
“データ可視性は、今日欠けているピースです。可視性があることで担当者がクエリやレポートを求めてIT部門に出向くことなく、データから得られる洞察にアクセスできるようにすることができます。”
最高デジタル責任者(CDO) Degroof Petercamデータ オブザーバビリティ サービス
PreciselyがData Integrity Suiteのデータ オブザーバリティ サービスを利用して、どのようにデータ可視性の問題を解決するか見てみましょう。
データ オブザーバビリティに関する詳細を見る
1 IDC:IDC市場概況: DataOps, 2021年第二四半期、Phil Goodwin、Stewart Bond(2021年6月)
2 Gartner: データ管理のハイプ サイクル、Melody Chien、Ankush Jain、Robert Thanaraj (2022年6月30日)
3 Gartner: イノベーションの洞察ーデータ可視性が積極的なデータ品質管理を可能にー、Melody Chien (2023年7月)