SAS Data Quality

SAS® Data Quality

戦略的な取り組みの最大40%は低品質のデータが原因で失敗しています。60%の仲間に入る方策とは?


ビジネスにおいてデータ品質は「あれば理想的」という類のものではなく、必須要件です。SASはデータ品質を全てのソリューションの中核に据えており、この領域で業界最高水準のテクノロジーを提供しています。SASのデータ品質管理ソリューションは、従来型のデータはもとよりHadoop、Impala、ビッグデータまで幅広く対応しており、強力な拡張性と高度な柔軟性を備え、企業や組織の要件への順応性も万全です。また、業務部門とIT部門の緊密な連携を支援する仕組みも充実しています。

利点

データソース自体のデータ品質を改善

SAS Data Qualityは、ユーザーがどこにいても、データを移動することなく、データ品質の問題に対処できるようにします。その効果は、仕事のスピードと効率の向上だけはありません。役割ベースで管理されるセキュリティにより、機密データを危険にさらすこともなくなります。

データ品質のライフサイクル全体を管理

データ品質管理は、1回限りの作業ではなく、継続的に行うべきプロセスです。SASのソリューションは、プロファイリングと問題検出、データのプレビュー、反復可能なプロセスの作成といった作業を容易に行える環境を提供し、データ品質を高い水準に維持できるよう支援します。


数十年の経験に裏づけられたデータ品質管理ソリューション

SASは、データ品質に関する広範で深い専門知識を有する企業として、業界最高レベルの存在です。製品には、SASがこれまで培ってきた全ての経験が組み込まれています。データ品質管理とは、疑わしいデータを検出し、それが本当に正しいかどうかを見極めることです。その方法としては、同一性判定ロジック、プロファイリング、重複除去などが挙げられますが、何よりも重要なのは継続的な製品のイノベーションです。

全部門のデータ品質意識を高め、コラボレーションを促進

SAS Data Qualityを導入すると、業務部門ユーザーが自力でデータの更新や調整を行えるようになるため、IT部門が全ての作業負荷を背負い込む必要がなくなります。導入後すぐに活用でき、余分なコーディングを行う必要もありません。高度なメタデータ管理とビジュアライゼーションを通して全員が常に理解・認識を共有し、高い成果を上げることが可能になります。

特長

SAS Data Quality
  • データ・クレンジング:基準を逸脱したレコードや重複したレコード、さらには未知のデータタイプを訂正することができます。
  • データ・プロファイリング:複数のテーブル、データベース、ソース・アプリケーションを横断してデータ間の関係を明らかにすることにより、理解を深めることができます。
  • エンティティ・レゾリューション:不完全なリレーションシップのもとでも、複数のデータソースにわたって同一性を判定します。
  • 統一されたWebベースのコンソール:データ品質関連ジョブのモニタリングや、データ問題とガバナンス活動の状況確認を行えます。
  • データ統合:データ品質管理機能を、複数ソースを対象にしたETL(抽出/変換/ロード)プロセスおよびELT(抽出/ロード/変換)プロセスに組み込みます。
  • 基本的なマスターデータ管理:1つの領域に関する複数のデータソースを横断して、データの一貫性を確保することができます。
  • 業務部門目線のデータ管理とデータ系統管理:標準装備のビジネス用語集、安全なメタデータ管理、ビジュアライゼーション機能により、業務部門とIT部門の連携を図ることができます。
  • データの是正:標準装備のワークフローを用いて、データ問題を解決するための意思決定を適切なデータ・スチュワード(業務部門側のデータ管理責任者)またはデータベース管理者(IT部門側)に回付できます。

独立行政法人日本貿易振興機構

SAS社の豊富な経験に基づいて、プロジェクトを推進したおかげで、非常に短期間で当初の目的通りの環境を構築できたことが非常に大きなメリットでした

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