erwin Data Quality

信頼できるデータには、データ品質に関する洞察への組織全体の可視性と、データ品質を高く維持するために適切に統合され、強化されたデータ品質ツールが必要です。erwin Data Qualityは、自動化されたデータプロファイリングとデータ品質スコアリング、使いやすいデータ品質検出、クロスプラットフォームのデータ観測機能、およびアラートトリアージを通じて、組織がデータ品質をより適切に確認して理解し、改善できるようにします。erwinでデータの信頼性を確保し、AIに対応できるようにしましょう。

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AIは信頼性の高いデータと信頼できるモデルを求めている

統合されたデータ品質と観測機能がAIガバナンスをサポートできる仕組���をご覧ください

データの信頼性を高め、データをAI対応にする

erwin Data Intelligenceの一部であるerwin Data Qualityは、統合され、自動化されたデータ品質の可視性と、強化されたデータ品質ツールを提供して、データおよびAIのガバナンスをサポートし、データの信頼性を高め、重要なデータソースの品質を信頼できる状態に保ちます。Gartner 2024 Magic Quadrant for Augmented Data Quality Solutionsで認められたDQLabsの強化されたデータ品質プラットフォームを基盤とするerwin Data Qualityは、erwin Data Catalogに保存されたメタデータを利用してデータプロファイリングおよびデータ品質評価を自動化し、erwin Data Intelligence全体で広く共有されるデータ品質スコアを生成します。クロスプラットフォームのデータ観測機能、アラートトリアージ、自己学習プラットフォーム機能を、使いやすいデータ品質検出および品質問題管理と組み合わせることで、データ品質エンジニア、ガバナンスチーム、ビジネス関係者が効率的に連携し、高品質のデータパイプラインを確保することができます。

インテリジェンスに統合されたデータ品質の自動化を選択する

erwin Data Qualityを使用して、データインテリジェンスを強化し、データ品質のライフサイクル全体を管理します。データインテリジェンス、自動化、また最新の強化された統合型データ品質プラットフォームをアクセス可能なデータ品質ツールと組み合わせて、最も重要なデータソースのデータプロファイリング、品質スコアリング、リアルタイムの品質監視、問題対応、およびデータ修復を自動化します。AI使用のための信頼できるデータを確保し、データ品質を向上させ、運用コストおよびリスクを削減し、企業全体のデータ品質の可視性を拡張することで、データの使用に関する意思決定を支援し、データの信頼性を高めます。

メタデータ重視のデータ品質評価

自動データ検出およびプロファイリング

どこでも確認できるデータ品質

クロスプラットフォームのデータ観測機能

消費者好みのデータ品質の検出

データ動作分析

データ修復ツール

データ修復コラボレーション

データ品質ダッシュボード

簡単なデータソースの接続

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データ品質の可視性

データ品質ステークホルダー専用のダッシュボードと、erwin Data Intelligence全体に統合されたデータ品質スコアリングにより、ソースデータ品質の可視性と理解を高めることができます。データカタログ、データリネージュ、マインドマップ内で、および影響分析の実施時に、データ品質スコアを参照できます。データ品質スコアは、erwin Data Marketplaceのデータ価値の自動スコアリングのコンポーネントとしても活用できます。

データプロファイリングおよび分析

データカタログのメタデータを活用し、新しいデータソースの品質評価を開始します。次に、erwin Data QualityでAI/ML対応の自動検出とプロファイリングを使用して、データパターンを検出し、データ品質スコアリングを自動生成します。erwin Data Intelligence全体で共有される理解しやすいデータ品質スコアは、IT、データガバナンスチーム、およびビジネスユーザのデータ利用とデータ品質向上の取り組みの指針となります。

消費者好みのデータ品質の検出

消費者向けオンライン・ショッピング・サイトにあるような検索やフィルター機能で、データ品質を調べます。資産、テーブル、ビュー、属性、レポートなどを、データ品質スコア、アラート、ドメイン、アプリケーションなどでフィルタリングして表示し、必要な情報を迅速に特定できます。

クロスプラットフォームのデータ観測機能

主要なデータソースとAIの使用をサポートする重要なデータセットを継続的に監視するクロスプラットフォームのデータ観測機能により、信頼性の高いデータを確保します。プロファイリング中の設定不要の品質測定と自動展開は、コード不要の高度な異常検知と連携して、データが許容しきい値を超えた場合に警告を発します。これにより、アラートを迅速にトリアージし、それに応じて問題に対処することができます。自己学習プラットフォーム機能により、アラート対応に基づいて品質対策を進化させ、将来の効率的なモニタリングを実現します。

データ修復

リファレンスやMLベースのキュレーションおよび解析ルールを含むデータ修復ツールを活用して、不良データをインテリジェントにクリーニングして強化します。必要に応じて、追加のサードパーティのクレンジングおよび強化ソリューションを統合します。ETLやその他のデータパイプライン管理ツールで使用するコーディングスクリプトを作成し、問題解決を迅速化します。

データ品質コラボレーション

スコアリング、可視化、ダッシュボードを通じて、データ品質リテラシーを高めます。会話ツールおよび組み込みの問題追跡を使用して、データ品質向上のための共同作業をサポートします。Eメール、Microsoft Teams、Slack、JIRA、ServiceNowを通じてアラート通知を送信し、問題のワークフローを拡張します。データ品質イニシアチブにおいて、ステークホルダーの関与と協力を維持します。

Forrester Data Quality Solutions Landscapeレポートを入手する

データ品質に関する主要なユースケースと、26の市場ソリューションのアプローチの違いをご覧ください。

統合型データ品質の価値

業績アップ、運用コストの合理化、総合的なリスクの低減に関しては、高品質のデータが企業にとって非常に重要です。企業は、すべてのIT、データ・ガバナンス・チーム、およびビジネスユーザが適切にデータを使用し、データの信頼性を構築できるように、統合型のデータ品質および可視化機能を強化することを求めています。

Stewart Bond氏 統合型データ品質の価値

    サポートおよびサービス
    製品のインストール、設定、トラブルシューティングに、セルフサービスツールをお役立てください。

    お客様固有のニーズにお応えできるよう、さまざまなレベルのサポートをご用意しています。