プロアクティブなデータ品質保証

データ・プロファイリング機能により、データのパターンや異常が自動的に分析され、品質上の問題がピンポイントで特定され、データ構造、コンテンツ、関連性についての洞察が得られます。

各データ・プロファイルには、データ・エラーを簡単に修正できる詳細情報が含まれています。例えば、ユーザーは以下を見ることができる：

• 階層で使用されている属性がどの程度入力されているか
• 特定の属性で最も頻繁に使用される値と最も頻繁に使用されない値、値の範囲、使用される文字など。
• プロファイルされたオブジェクトの承認および翻訳ステータス
• 参照タイプが入力されている度合い
• 製品の平均完成度

ワークフローを最適化し、すべての関係者がプロセスを円滑に進めるためには、企業全体で完全、正確、かつ一貫性のあるデータが不可欠です。また、標準化することで、企業データが規制コンプライアンスを維持できるようになります。

当社のデータクレンジングとエンリッチメントの自動化は、一括またはオンボーディング時に使用できます。あらかじめ設定されたルールとテーブルにより、重複の削除、住所の確認など、データの標準化、修正、強化が行われます。

AIを活用したマッチングやマージなどの組み込み機能により、データ品質のチェックや改善がすべてのマスターデータ領域で一貫して適用されます。 Loqate や Dun & Bradstreetのような外部ソースは 、 データ検証と充実化のための追加情報を提供し、データの全体的な品質と完全性を向上させます。

Stibo Systems のデータ検証機能は、定義された品質ルールに照らしてデータを継続的にチェックするだけでなく、違反があれば直ちにユーザーに警告を発します。

完全性スコアのような報告される統計は、属性と参照の重みを定義し、各オブジェクトの具体的なデータポイントを示します。メトリクスはデータを評価し、1～100の整数を返し、その数値はオブジェクトのプロファイリングやデータポリシーの生成に使用されます。

Sufficiencyでは、システムがデータの品質と完全性をどのように評価するかについて、ルールと条件をカスタム設定することができます。これらの情報はすべて、完全性メーターと十分性パネルを通じて視覚化できるため、わかりやすい分析が可能です。

Stibo Systems Platform からデータを公開・抽出することで、ワークフローやその他の関連データの監査をサポートし、ワークフロー内のオブジェクトが最も多くの時間を費やしている場所や、ワークフロー内のオブジェクトの条件不成立の原因を特定します。

そこから、ビジネス・インテリジェンス・ツールを使ってデータを分析し、サードパーティのシステム情報とブレンドすることができます。これらの貴重な洞察は、プロセスの特定や強化、法令遵守の向上に役立ちます。