精度を高めてコストを削減するためにデータを管理および監視する方法

あらゆる戦略的事業において、信頼できるデータは、組織に新たな機会を生み出す良い意思決定を行うための鍵となります。プロセスの最初のステップの 1 つは、堅牢な分析とレポート作成のために必要なデータにアクセスしてクラウドに複製することです。

しかし、プロセスはそれだけではありません。次のステップとして、データ スチュワードは、クラウド内のデータの追加のクリーンアップと検証を実行し、ガバナンス ポリシーを構築し、長期にわたって問題を監視する必要があります。

プロアクティブなアプローチでエラーを減らし、時間を節約し、コストを削減

目標に対して最良の結果を達成するには、正確で一貫性のある完全なデータに基づいて意思決定を行う必要があります。そこで役立つのが、Precisely Data Integrity Suite のデータ クオリティ サービスです。

エラーや不整合を検出して修正する高度なアルゴリズムと機械学習技術により、データの整合性を維持し、コストのかかる間違いを回避できます。

成功のもう 1 つの鍵は、データがビジネス価値と適切に整合していることを確かめることです。これは、長期にわたってデータの使用を管理するポリシーを設定することによって達成されます。

主要なビジネス目標とイニシアチブを関連付けたら、データ所有権の定義、アクセス制御の確立、データの保持と削除の管理など、ポリシーと手順を確立します。これらはすべて Data Integrity Suite のデータ ガバナンス サービスで設定できるため、ライフサイクル全体でデータをより適切に管理および保護できます。

それでは、データの監視についての説明です。

データセット内の変更やエラーを手動でスポット チェックするということは、データが変更されているかどうかに関係なく、データを綿密に調べるということです。時間も手間もかかりますし、たとえどれだけ頑張ってチェックしても私たちはただの人間です。しばしば変更を見落としてしまい、それが下流でより大きな問題を引き起こします。

継続的な機械学習ベースの監視とプロアクティブなアラートを備えたSuiteの データ オブザーバビリティ サービスは、時間を節約し、コストを削減し、データの状態をより明確に把握するのに役立ちます。つまりデータに対する信頼をより迅速に構築し、それをデータ分析と運用ユースケースの確立に素早くつなげることができるのです。

データ ガバナンス、データ品質、およびデータ可視性の機能を組み合わせることで、最も正確で最新の情報に基づいて、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。

実際のユースケースではどのように機能するのか?

一般的なシナリオを見てみます。あなたの組織は、製品のリーチを新しい市場に拡大する必要があります。

必要な場所と住所のデータがデータ カタログでアクセスされ、クラウドで複製されたら、上記で説明したプロセスに進みます。時間の経過とともにそのデータをクリーニング、管理、監視します。

それをさらに 3 つの簡単なステップに分解してみましょう。

ステップ 1: クラウドのデータを標準化、検証する

最初のステップはどのシナリオでも重要ですが、特にこの例では、場所と住所のデータが組織にとって最も管理が難しい可能性があることを考えると意思決定の基礎となるデータが正確で、完全で、コンテキストが付与されていることを保証する必要があります。

データ クオリティ サービスは、最新の情報に基づいて最良の結果が得られるように、データを検証、ジオコーディング、および強化することで、これを達成するのに役立ちます。

ステップ 2: ガバナンス ルールとポリシーにデータを関連付ける

場所と住所のデータがクリーニングされて検証されたら、それらのアセットをビジネス目標に関連付け、データ ガバナンスのポリシーと手順を確立する必要があります。

この一連の手順はすべてデータ ガバナンス サービスで実現され、データがそのライフサイクル全体にわたって適切に管理および保護されるようにします。そして重要なことは、それがビジネス価値と直接一致していることです。

ステップ 3: 問題がないかを継続的に監視する

データをクリーンアップし、ガバナンス ポリシーを導入したら、リアルタイムの監視を使用して変更を追跡し、問題を特定することが重要です。

データ オブザーバビリティ サービスを使用してアラートを設定し、データ資産の維持を担当する主な担当者がプロアクティブに問題を追跡および修正して、可能な限り最高の品質の情報を確保できるようにします。

アラートが発生すると、データ所有者は、時間の経過に伴う傾向を見ることで、より多くの情報を得ることができます。テーブルを調べて、スキーマのドリフトや鮮度などのアラートを確認できます。また、詳細なグラフで過去の傾向を視覚的に把握できます。

これらの 3 つのステップにより、製品の拡張を担当するチームは、最も正確で最新のデータに基づいた意思決定を自信を持って下すことができます。

Preciselyは、ドレクセル大学レボー・カレッジ・オブ・ビジネスと提携し、世界中のデータおよびアナリティクスの専門家450人以上を対象に、データプログラムの状況について調査を行いました。 その画期的な結果を「2023 Data Integrity Trends and Insights Report」として発表します。