Talend Enterprise Data QualityTalend Enterprise Data Qualityはデータガバナンスをサポートするために開発されたもので、新世代のプロファイリング、クレンジング、マッチング、およびモニタリング機能を提供します。1つのソリューションを1つの作業環境で実行し、データクオリティに関する問題を解決します。これにより、機能横断型チームはそのデータを最大限に活用できるようになります。
エディションの比較 | Talend バージョン5の最新情報
Data Quality(データクオリティ)の概要Talend Enterprise Data Qualityはデータをクリーンで正確なデータしてからあらゆることを実行します。データの異常個所を特定し、一貫性がない、または正確でないデータはクレンジングされ、さらに重複しているレコードはきれいに整理されます。また、それだけでなくデータを補強および強化する機能も備わっています。この機能はデータクオリティを検証するときに使用するプロファイルリングやリアルタイムのダッシュボードを拡張し、問題を特定すると同時に自動化プロセスを作成することが可能です。Talend Enterprise Data Qualityには企業に対応した再利用可能なプラットフォーが装備されており、データ管理に対して高い拡張性を持っています。
|
Data Profiling(データプロファイリング)
企業データのクオリティを改善するために行う最初のステップは、それをすべて完全に理解することで、それが会社基準および業界基準に準拠していることを確認することです。データプロファイリングには事前に定義されたテストやビジネスルールが用意されており、企業アプリケーション内で使用する場合、そのデータクオリティが適合するかどうかを確認できます。 |
|
Standardization(標準化)
問題領域が特定されると、それらを修正します。Talend Enterprise Data Qualityには、名称やアドレスのクレンジング、外部リファレンスデータを利用した修正、解析、サードパーティのアドレス検証および標準化などさまざまな標準化機能を持つコンポーネントが備わっています。これらの強力なツールを使用することで、1つの開発環境で、顧客、製品、財務、およびトランザクションなどすべてのデータドメインの全域でデータクオリティを管理できます。 |
|
Matching and Survivorship(マッチングおよびサバイバーシップ)
Talend Enterprise Data Qualityは新世代のデータマッチングソリューションで、従来のベンダーが使用してきた過度に複雑なプロセスを置き換えるのにとても便利です。グリーンスクリーンのマッチルールの編集や特殊なマッチング言語は過去の状態を維持します。Talendを使用したマッチングは、いくつかのデータクオリティツールで使用される複数のGUIでルールファイルや難解なマッチング言語を編集するというも困難なタスクを省略してTalendの作業環境内で設定されます。重複しているデータおよびほぼ重複しているデータを見つけ出すのに欠かせない高度なマッチングアルゴリズムが搭載されています。 |
|
Data Monitoring(データモニタリング)
Data Quality Portalからカスタマイズ可能なWebベースのデータクオリティのモニタリングおよびレポーティングを実行して、ビジネスプロセスに影響を及ぼす可能性のある重要なデータクオリティの測定基準を監視できます。定期的に測定基準を見直し、その傾向を把握し、企業はデータプロファイリングを介してデータクオリティの変化(改善または劣化)を理解することができます。これにより、アライメントおよびハイライト領域を構築できます。 |
|
企業、Big Dataおよびクラウド対応
システム間にはクリーンデータを配信しなければなりません。これは必要不可欠なことであると考えています。Talendはクリーンなデータアクセスを可能にする重要な機能を提供します。この機能は優れた接続性、パフォーマンスおよびとスケーラビリティが備わっています。これにより、企業全体の機能として、データクオリティを確保するという重要な問題を解決することができます。 |
Data Profiling(データプロファイリング)
企業データのクオリティを改善するために行う最初のステップは、それを理解することで、それが会社基準や業界基準に準拠していることを確認することです。Talend Enterprise Data Qualityを使用すると、ユーザーは以下のことが可能になります。
Standardization (標準化)
企業データのクオリティを改善するために行う最初のステップは、それを理解することで、それが会社基準や業界基準に準拠していることを確認することです。Talend Enterprise Data Qualityを使用すると、ユーザーは以下のことが可能になります。
Matching and Survivorship (マッチングおよびサバイバーシップ)
Talend Enterprise Data Qualityは過度に複雑でグリーンスクリーンマッチルールを実世界のビジネスユーザーに合わせて編集し、移行する新世代のデータマッチングソリューションです。Talend Enterprise Data Qualityのマッチング機能を使用して、ユーザーは以下のことが可能です。
Data Monitoring (データモニタリング)
Data Quality Portalでは、重要なビジネスプロセスに影響を及ぼすかもしれない重要なデータクオリティの評価指標を監視するために、カスタマイズ可能なWebベースのデータクオリティのモニタリングおよびレポーティングが提供されます。ユーザーは以下のことが可能です。
企業、Big Dataおよびクラウド対応
システム間にはクリーンデータを配信しなければなりません。これは必要不可欠なことであると考えています。Talendはクリーンなデータアクセスを可能にする重要な機能を提供します。この機能は優れた接続性、パフォーマンスおよびとスケーラビリティが備わっています。これにより、企業全体の機能として、データクオリティを確保するという重要な問題を解決することができます。Talend Enterprise Data Qualityを使用すると、ユーザーは以下のことが可能になります。
Talend Enterprise Data Qualityはそれ自体が1つの取り組みであるだけでなく、一般的なITの取り組みをも改善してます。
|
イニシアチブ データクオリティ機能 データクオリティ値 |
|
Data Migration(データ移行) プロジェクトの早い段階でデータの問題を完全に把握するためにプロファイリングを行い、標準化とマッチングはデータ変換の一環として行われます。 プロファイリングを行うことで、プロジェクトチームは移行する前にデータを完全に把握することができます。これはプロジェクトチームが統合の際に正確な計画を立案する場合にとても役立ちます。データの把握を怠ると、顧客はETLのピートサイクルに陥ってしまい、コスト超過を起したり、プロジェクトが遅延してしまう可能性があります。データクオリティ機能を使用することで、見込み客はデータを移行するときに標準化することができます。 |
|
Customer Relationship Management(CRM) データクオリティにより、名称やアドレスデータを標準化した上でCRMアプリケーションに提供することができます。 データクオリティ技術により、リアルタイムプロセスとして動作させ、システム中のタイプミスや重複の量を制限することができます。これにより、コールセンターの効率を格段に向上させることができます。組織は重複レコードを少なくすることでクリーンな顧客リストからさまざまな面で恩恵を受けることができます。また、データプロファイリングにより、統合のための購入リストのクオリティを把握およびモニタできるため、サードパーティのデータによって生じる問題を回避することもができます。 |
|
Enterprise Resource Planning(ERP)およびSupply Chain Management(SCM) データクオリティは「対象」データを標準化して、インベントリーレベルで正確なビュー表示を行います。 データクオリティ技術を使用することで、インベントリーレベルで正確なレポートを行うことができ、インベントリーコストの削減を実現します。また、企業の購買力に関する知性を高めることで、サプライヤーとの交渉力を向上させることが可能です。データが正確であれば、サプライチェーンの全体像を見通すことが可能になります。 |
|
Data Warehouse and Business Intelligence(データウェアハウスおよびビジネスインテリジェンス) データクオリティにより、異なるデータソースはデータウェアハウスに移行するとき、必ず1つのものとして機能させることができます。 データクオリティは異なるデータを標準化することによってデータウェアハウスを可能にします。顧客は販売パターン、収益、顧客の人口統計やその他の重要な評価指標を把握しようとするときに正確なレポートを生成できます。 |
|
Regulatory Compliance(規制コンプライアンス ) データクオリティを確保することは、別の意味でレポートが正確であることを保証しています。 データクオリティ技術により、クライアントは顧客レポートや売上高に関するエラーを防止することができます。業界固有、および州や連邦の規制を遵守する必要がある企業は、必ずシステムで処理されるデータが正確でなければならないことが強要されます。 |
|
Master Data Management(MDM) データクオリティはマスタデータ管理を行う際にとても重要な役割を果たします。 アプリケーションで通信し、データを共有する際に欠かせないことは、標準化されたデータで処理することです。MDMはマッチングを緩和するためのグラフィカルユーザーインターフェース、企業アプリケーションへの公開および申込能力などのような追加機能を使用してデータクオリティの根本的な前提を強化します。 |
| アナリストの意見 | ホワイトペーパーを読む | ウェビナーを表示 |
|
Testing Talend Enterprise Data Quality - an independent software review by IAIT
Read how independent reviewer Dr. Götz Güttich from the IAIT test lab grades Talend Enterprise Data Quality as a “must-have” for companies looking to improve the quality of their data. This informative review is an unbiased and inclusive review completed in the spring of 2011. |
The Butterfly Effect of Poor Data Quality Poor data quality is more impactful than most people think. Chaos theory, specifically the "butterfly effect", explains how a single piece of poor data can have long-term consequences on your corporate vision. This white paper discusses the ubiquitous nature of data and how data quality monitoring, profiling, cleansing and enrichment can be used to minimize the chaos. |
Create Business Friendly Data Quality Dashboards This one hour webinar presents: - How to set up your first dashboard - How to centralize and manage high-performance Excel-based reporting and analysis with Palo - How to create business-friendly reports - How to customize reports for your business |