データの信頼性を確保して確かな意思決定を実現します。
概要
高品質なデータはビジネスの成功に不可欠です。IBMのデータ品質ツールを活用すると、コンプライアンスと企業全体のデータの信頼性を確保しながら、リスクを軽減し、情報に基づいた意思決定を行い、イノベーションを促進できます。 IBMのデータ品質ツールは、包括的なデータ・プロファイリングを実行し、品質を評価し、意思決定に影響が及ぶ前に問題を特定して対処できるよう組織を支援します。
データへの信頼性を高め、リーダーが仮定ではなく事実に基づいた意思決定を行えるようにします。
一貫したデータ・ガバナンスとレポート機能を通じてコンプライアンスと業界規制を維持します。
自動ワークフローで手作業によるデータ修正を排除し、データ・リネージュと重ね合わせることでデータ品質の問題を迅速に特定し、時間とリソースを節約します。
データ品質のギャップをリアルタイムで洞察することで、ビジネス・リスクを軽減します。
主な機能
AI駆動型の自動化を利用して、技術的なメタデータ・プロファイルを識別して更新します。検出された主キーと外部キーの関係と過去の安定性パターンに基づいて、データ品質チェックを自動的に生成します。この合理化されたプロセスにより、データの場所に関係なく、すべてのデータに必要な注意が払われ、ハイブリッド環境とマルチクラウド環境でのAIや分析の使用に備えることができます。
データ・ストリームを監視して、システムに入力されるすべての情報を企業全体の品質基準に確実に準拠させます。
問題の根本原因に対処するインテリジェントなワークフローにより、データの不整合を自動的に検知、修正します。より高い精度を実現するインテリジェントなアルゴリズムを使用して、データ環境全体の不整合、重複、エラーを特定して解決します。
有効なメタデータを活用することで、関連するビジネス定義に基づき、データ品質チェックを自動的に適用できます。この取り組みにより、データ品質の監視に必要な手作業を大幅に削減すると同時に、ビジネス要件と分野固有要件の両方への準拠を確保します。
SLAルールに沿ってデータ品質のコンプライアンスを監視して、最も重要な領域に修復作業を集中させます。これにより、データ・パイプラインの整合性を損なうことなく、チームの効率性を維持できます。
人工知能を活用してデータ品質をスコア化し、改善すべき領域について実行可能な知見を受け取ります。データの品質の推移を記録し、コンプライアンスと意思決定に必要な追跡可能性を実現します。
幅広いデータ・ソース、プラットフォーム、アプリケーションに接続して、統一されたデータ環境を実現します。
AI駆動型の自動化を利用して、技術的なメタデータ・プロファイルを識別して更新します。検出された主キーと外部キーの関係と過去の安定性パターンに基づいて、データ品質チェックを自動的に生成します。この合理化されたプロセスにより、データの場所に関係なく、すべてのデータに必要な注意が払われ、ハイブリッド環境とマルチクラウド環境でのAIや分析の使用に備えることができます。
データ・ストリームを監視して、システムに入力されるすべての情報を企業全体の品質基準に確実に準拠させます。
問題の根本原因に対処するインテリジェントなワークフローにより、データの不整合を自動的に検知、修正します。より高い精度を実現するインテリジェントなアルゴリズムを使用して、データ環境全体の不整合、重複、エラーを特定して解決します。
有効なメタデータを活用することで、関連するビジネス定義に基づき、データ品質チェックを自動的に適用できます。この取り組みにより、データ品質の監視に必要な手作業を大幅に削減すると同時に、ビジネス要件と分野固有要件の両方への準拠を確保します。
SLAルールに沿ってデータ品質のコンプライアンスを監視して、最も重要な領域に修復作業を集中させます。これにより、データ・パイプラインの整合性を損なうことなく、チームの効率性を維持できます。
人工知能を活用してデータ品質をスコア化し、改善すべき領域について実行可能な知見を受け取ります。データの品質の推移を記録し、コンプライアンスと意思決定に必要な追跡可能性を実現します。
幅広いデータ・ソース、プラットフォーム、アプリケーションに接続して、統一されたデータ環境を実現します。
参考情報
Auto DQは、ビジネス・ニーズと技術的なルールを結び付け、データ提供者と非技術系ユーザーが拡張性のあるコンテキスト認識型のデータ品質監視を自動化できるように支援します。
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こちらのレポートで、IBMが2024年Gartner® Magic Quadrant™ for Data and Analytics Governance Platformでリーダーに選出された理由をご覧ください。
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