データウェアハウスにおけるデータクオリティ
ビジネスインテリジェンスの信頼性を高める
データクオリティは、データウェアハウスおよびビジネスインテリジェンス・ソリューションにとって重要です。データウェアハウスにデータを蓄積する過程で、適切なデータクオリティ技術を使用して初めて、情報を十分に踏まえた、信頼性の高い意思決定が可能になります。Talendのソリューションはデータウェアハウスに以下のような利点をもたらします。:
- 正確なプロジェクトマネジメント - Talend Data Qualityには高機能なプロファイリング機能が含まれており、データに潜む問題を早期に理解することができ、限られた時間と予算内でプロジェクトを保持することができます。データの問題を初期段階で認識することは、その後の問題を防いでくれることになります。
- ユニファイドデータ管理プラットフォーム - Talendソリューションは、データ統合、データクオリティ、マスタデータ管理、データ・スチュワードシップを単一の使い慣れたユーザインターフェイスに統合します。ユーザは、複数の製品の使い方を学習する必要も、手によるコーディングの必要もなく、手軽に実行することができます。
- リアルタイム・データクオリティプロセス - 高品質なデータを維持することにより、正確なビジネスインテリジェンスを支えます。データの品質に対する統一されたアプローチにより、企業内のデータ管理の信頼性、拡張性、柔軟性が高まります。
正確なプロジェクト管理
データウェアハウスプロジェクトの遅延は、人の不注意よりもデータの品質問題に由来する事が多くなっています。Talendのデータプロファイリング機能は、データの品質の状態を示す正確な全体像を提供し、プロジェクトのどのフェーズからでも知ることができます。
- データプロファイリング関数を使用してデータの品質を評価します。データの品質がどのような状態なのか、を正確に知り、正確な計画の策定とタイムラインの設定を行うことができます。
- ETL機能を使用して、すぐにデータウェアハウスやオペレーショナルデータストアにデータをロードします。Talendは、多くのデータベースやビジネスアプリケーションへのコネクタを提供しています。
- データの品質を点数化し、データウェアハウスに供給するデータの全体的な品質レベルを測定します。主要なデータ品質の性能評価値を追跡することによって、データの標準化と正規化の影響がいかに大きいかがすぐにわかります。
ユニファイドデータ管理プラットホーム
データクオリティ市場の製品は、合併や買収を通じて取得された製品のハイブリッド・ソリューションであることが多々あります。しかし、複数のソリューションを一緒に使おうとすると、丸い杭を四角い穴に打つようなもので、うまくかみ合わないことが問題になります。
- データとハンドコーディングの山を、企業全体をカバーする洗練されたソリューションと置き換えることにより、データ基盤の設計、構築、機能拡張のプロセスを簡素化します。
- 全体のデータ管理を、統一感のあるGUIから処理し、チーム作業の効率を改善します。
- オペレーショナルデータストア、ビジネスインテリジェンス、エンタープライズデータウェアハウス等全てのデータに対するアクセス、発見、クレンジング、統合のプロセスを簡略化することによって、プロジェクトのコストとリスクを削減します。
リアルタイム・データクオリティ処理
いったんデータをクレンジングすると、それを維持することが重要です。現在、ETLソリューションを使っているかどうかに関係なく、Talend Data Qualityは、レガシーデータと業務データを統合して処理することができます。Talendソリューションを使うと以下のことができるようになります:
- 複数のソース、即ちアプリケーションとシステムの全体に散在する業務データをマスタ化します。Talend製品は再利用性に優れ、バッチ処理、リアルタイム処理、Webサービスで使用可能な、Javaコードを生成します。
- 最新技術を活用します。Talend Data Qualityはデータの品質問題に対する新しい技術や考えを踏まえて、ゼロから作り上げられました。新しいビルドほど、コンサルティングに要する時間を減らし、品質向上の為のソリューションを促進します。
- TalendのFileScale技術により、短時間で大量のデータを処理することができます。企業のデータ処理要件に合わせてスケールさせる技術で、従来のデータ統合アーキテクチャが内在する制限を無くしました。
Talend Data Qualityの詳細についてお知りになりたい場合は、オンラインデモを見るか、ユーザの皆様の声を聞いてください。
Talend Open Profiler、Talend Data Qualityのどちらが必要かがわからないときは、機能比較表をチェックしてください。
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