質の低いデータの代償は想像以上に大きい
AI が下すあらゆる判断の質は、その裏付けとなるデータの質によって決まります。データの検証とエンリッチメントを行い、データ クオリティを向上させることで、AI と業務運用を支える信頼できる基盤を築きます。
あらゆる段階でデータ クオリティを強化
データの不備を可視化
データ クオリティの継続的なプロファイリング・測定・スコアリング・監視により、問題とその解決策を特定します。
品質の問題を大規模に修正
再利用可能なルールを定義し、複数のシステムとパイプラインをまたいで、一貫した方法でデータを検証・標準化・修正します。
データにコンテキストを付加
位置、消費者、企業に関する AI 対応のデータセットを使ってモデルに現実世界のコンテキストを付加し、より良い成果につなげます。
信頼できるデータを AI と分析に活用
データ クオリティを測定して改善し、現実世界のコンテキストを付加することで、欠損がなく正確で、より信頼性の高い成果を生むデータを AI に供給できます。
不正を検出し、リスク エクスポージャーを評価
本人確認情報や住所などの重要なデータを検証し、そのデータを現実世界の情報で拡充することで、リスクを明らかにし、不正の可能性を特定できます。
顧客の全体像を構築
複数のシステムをまたいで顧客レコードの名寄せ、検証、エンリッチメントを行うことで、顧客一人ひとりの全体像をより正確に把握し、下流のあらゆる用途で活用の質を高められます。
eBookサービスとしてのデータ クオリティおよびデータ エンリッチメントを提供するベンダーの選定ガイド
データ検証とデータ エンリッチメントのパートナーを選ぶ際に確認すべきポイントを紹介します。
よくある質問
Precisely は AI 向けのデータ クオリティ向上にどう役立ちますか?
データ クオリティのプロファイリング、スコアリング、修正、監視を一元的に行えるため、問題を発生源で評価し、信頼できるデータを AI と分析に安定して供給する再現性の高いプロセスを構築できます。
データ クオリティ ルールを自社独自の基準に合わせて構成できますか?
はい。画一的な汎用チェックではなく、自社のデータに固有の問題やリスク許容度に合わせて、網羅性、適合性、有効性、適時性に関する再利用可能なビジネス ルールを定義・構成できます。
Precisely のデータ検証とデータ エンリッチメントのソリューションは、社内の既存のシステムやツールと連携できますか?
はい。Precisely のソリューションは、貴社の既存のフォーム、アプリケーション、パイプラインに組み込めます。Snowflake、AWS、Databricks などの最新のクラウド プラットフォームに対応し、Salesforce、SAP、NetSuite などの CRM システムや ERP システム向けのネイティブ アドオンも備えています。
利用中のデータ クオリティ プラットフォームを置き換える必要がありますか?
いいえ、置き換える必要はありません。Precisely のソリューションはご利用中の品質管理プラットフォームを補完する形で導入でき、必要に応じて置き換えることも可能です。多くのチームは、単一のワークフローやデータセットから始め、データ クオリティのツールを集約していく過程で、プロファイリング、スコアリング、修正、監視へと活用範囲を広げています。
データの検証とエンリッチメントをリアルタイムで実行できますか?
はい。Precisely のソリューションは API 経由で呼び出して実行できるため、データがワークフローに入る時点で検証・標準化・エンリッチメントを行えます。氏名・電話番号・メール アドレス、住所などの入力データは、下流のシステムに到達する前に誤りや表記ゆれが修正され、形式が統一されます。