데이터 품질의 개념

데이터 품질은 기업에서 데이터의 가용성을 유지하면서도 이를 정리하고 관리할 수 있게 해줍니다. 고품질 데이터를 사용하여 전략 시스템은 모든 관련 데이터를 통합함으로써 해당 기업과 그 기업 내의 상호관계에 대한 전체 뷰를 제공할 수 있습니다. 데이터 품질은 의사결정의 신뢰성을 결정짓는 아주 중요한 특성입니다.

데이터는 조직에서 이동할 때 관리되어야 하는 중요한 자산입니다. 정보 소스가 점점 더 많아지고 다양해지며 규제 준수 이니셔티브에 보다 집중하게 되면서, 이러한 이질적 소스들로부터 일관되고 안정적으로 정보를 통합, 액세스 및 재사용해야 할 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다.  

DataOps를 사용하면 비즈니스용 데이터 파이프라인에서 모든 비즈니스 목표를 충족시킬 수 있도록 일관된 데이터 품질을 보장할 수 있습니다. IBM에서 제공하는 데이터 품질 솔루션을 구현함으로써 기업은 데이터 무결성을 개선하여 보유 중인 정보 자산을 최대한 활용할 수 있습니다.  

→ IBM이 Gartner Magic Quadrant for Data Quality Tools"에서 리더로 선정된 이유

데이터 품질 특장점

신뢰할 수 있는 보기에 대한 조치

고객에 대해 사용 가능하며 의미 있는 모든 정보를 신뢰할 수 있는 보기에 제공합니다. 데이터를 관리하면서 교차 판매와 상향 판매 기회를 창출하기 위해 대상 고객을 정확하게 지정하세요.

데이터 관리 가속화

데이터 품질을 향상시키고 주요 엔티티의 마스터 보기를 작성하며 다양한 데이터를 라이프사이클 내내 관리합니다. 핵심 이니셔티브로부터 ROI를 최대화할 수 있도록 구현 시간과 비용을 절감합니다.

통합을 통해 시스템 현대화

애플리케이션을 통합하고 노후한 데이터베이스를 폐기하며 시스템을 현대화합니다. 비용 절감을 위해 비즈니스 프로세스를 자동화합니다.

주요 내용

데이터의 정리 상태(파트 1)

데이터 품질 관리의 기초와 지속적 비즈니스 가치 제공을 위해 정기적인 평가와 수정이 어떻게 필요한지 알아봅니다.

인라인 주소 데이터 품질이 AI를 위한 비즈니스급 데이터를 제공하는 방법

추출, 변환, 로드(ETL) 작업을 실행하는 동안 인라인 주소 검증 및 지오코드 솔루션이 얼마나 중요한지에 대해 자세히 알아봅니다.

IBM InfoSphere Information Server의 새로운 기능

IBM InfoSphere®의 최신 릴리스에서 디지털 혁신을 위한 신뢰할 수 있는 분석 기반을 구축하기 위한 요소를 제공하는 방법을 알아봅니다.

데이터 품질 제품

비즈니스급 데이터를 위한 정보 아키텍처의 현대화

탁월한 데이터 품질과 데이터 거버넌스에 집중해 왔던 Flagstar Bank의 데이터 품질 설계자인 David Abayev는 운영 및 고객 트렌드를 분석하고 신규 솔루션을 설계하는 데 필요한 기술과 정보를 데이터 처리 직원에게 제공하기 위해 사용되는 전략을 설명합니다.

관심을 가질만한 제품

IBM InfoSphere DataStage ®

온프레미스와 클라우드에서 데이터를 이동하고 변환하는 작업을 설계, 개발 및 실행하기 위한, 확장성이 뛰어난 데이터 통합 툴입니다.

IBM InfoSphere Master Data Management

고객, 공급업체, 제품, 계정 등을 포함한 단일 도메인이나 다중 도메인의 마스터 데이터를 관리합니다.

IBM Cloud Pak™ for Data

이 유연한 멀티클라우드 데이터 플랫폼을 사용하면 해당 소스에서 보다 강력한 보안 유지를 지원하면서도 온프레미스 또는 클라우드에 있는지에 상관없이 모든 데이터를 통합할 수 있습니다.

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