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2017年6月 > データ リネージとデータ品質の統合の現状

データ リネージとデータ品質の統合の現状

データ リネージは、Enterprise Data Intelligence ソリューションの一部として、データがどこからきて、どこへ行き、そしてどう変化するかを示します。一方データ品質は、データが使用目的と合致しているかを示します。ASG と Trillium は、データ リネージと同時にデータ品質情報の可視化も実現しました。最近の Web セミナーでは、この統合、特定の共有事例、および実証結果から、組織がどのように利益を得られるかについて説明しています。ASG と Trillium の統合ソリューションは、品質情報に意味を持たせてそれを分かりやすく提供します。言い換えると、データがビジネス プロセスをどの程度サポート出来ているか (出来ていないか)、あるいは良い (悪い) 効果をもたらしているかを明確にします。
 
例えば、レポートを読んでいて、あなたが興味を持っていた重要なデータ要素が明らかに間違っていたとします。あなたならどうしますか? これは多くのデータ管理者が直面する問題です。このトピックについて、私の同僚であるスー・ハバス (ASG – Strategic Technologies 部門、Data Intelligence 担当副社長) とハラルド・スミス (Trillium Software - 製品管理部門責任者) が Web セミナー の中で議論しています。
 
ASG の Data Intelligence ソリューションのキー コンポーネントであるデータ リネージは、データ要素がどこから来て、どう変化したかを理解するのに役立ちます。
Trillium のデータ品質ソフトウェアは、データの特徴づけやその品質の理解において非常に優れています。データ リネージとデータ品質の統合により、間違いをピンポイントで特定し、重要なデータ要素に関する問題をいち早く明らかにして修正することが可能になります。
 
Web セミナーでは、参加者にデータ リネージとデータ品質に関していくつかの質問をしています。すると興味深い点が見えてきました。
 
「今のユーザー層に対してデータ品質の統合と自動化、また可用性の確保は現在どのくらい進んでいますか?」という質問をしたところ、参加者は 2 つのグループにはっきりと別れました。50% がある程度進んでいると回答し、残りの 50% はまったく進んでいないと回答しました。
 
「今のユーザー層に対してデータ品質の統合と自動化、また可用性の確保は現在どのくらい進んでいますか?」という質問をしたところ、参加者は 2 つのグループにはっきりと別れました。50% がある程度進んでいると回答し、残りの 50% はまったく進んでいないと回答しました。
  • ビジネス ユーザー (ビジネス分析担当者とビジネス データ スチュワードを含む)
82%
  • レポーティングチームと分析チーム
77%
  • 技術ユーザー (開発者と技術データ スチュワードを含む)
56%
  • リスクとコンプライアンス リソース
49%
 
様々な分野で関心を引くだろうということは予期していました。 ビジネス ユーザーの中でも需要が高まっていることを確認できたことは、非常に興味深く励みになりました。
 
最後に、Web セミナー参加者が具体的に何を重視するかを聞いてみました。 次の表は、「次の項目のうちどれが一番重要だと思いますか?」という質問に対する回答です。
  • 重要なデータ要素の品質
30%
  • 品質に問題のある箇所の特定
30%
  • 変更によってデータや品質への影響があるかどうかの判断
15%
  • データ品質におけるギャップのインサイトの取得
11%
  • ソース付近で確認される品質
9%
  • データ品質のトレンドの変遷確認
4%
 
重要なデータ要素 (CDE: Critical Data Element) の品質、および品質に問題のある箇所を特定する知識は、Web セミナー参加者にとっての最優先事項です。
 
結果として、次の質問へと自然につながります。「CDE の品質状態を把握するには、必要な情報をどのように得るのか?」「この問題にまったく対応していない 50% の参加者は、どこに支援を求めれば良いのか?」こうした質問に答えることこそが、 ASG Technologies と Trillium をソリューションの統合へと導く原動力となりました。
 
この統合ソリューションは、Trillium のデータ品質指標を利用して CDE データ リネージで可視化することで、状況に応じた品質情報を必要とするあらゆるユーザーのニーズに応えます。   

データ品質指標から得られる情報:
  • –品質規定を満たしているか
  • –品質のギャップがあるか
  • –品質がチェックされている箇所
  • –データ変更が品質に影響する可能性のある箇所
  •  
  • data-lineage-screenshot.png
 


データからより優れた価値をお客様に提供するため、Trillium との統合が実現しました。ビジネスの意思決定において確かな自信を持つことで、新しいビジネス チャンスにより迅速で正確に対応し、企業コンプライアンスを簡素化できます。
 
今のユーザー層に対してデータ品質の統合と自動化、また可用性の確保は現在どのくらい進んでいますか? ぜひコメントをお寄せください。
 
Ian R.
Posted: 2017/06/12 16:56:49 by Ian Rowlands
Filed under :data, enterprise, governance, Ian, intelligence, lineage, management, quality, Rowlands, Software, Trillium