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市場調査レポート
商品コード
1398690
IDC PlanScapeデータ品質管理IDC PlanScape: Data Quality Management |
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| IDC PlanScapeデータ品質管理 |
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出版日: 2023年12月18日
発行: IDC
ページ情報: 英文 15 Pages
納期: 即納可能
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- 概要
- 目次
このIDC PlanScapeでは、データ品質管理の重要性について論じています。データ品質の次元は単純に見えるかもしれないが、データ品質の問題は複雑です。IDCのデータインテリジェンスと統合ソフトウェア調査担当リサーチバイスプレジデントであるスチュワート・ボンド氏は、次のように述べています。「悪いデータがどこからシステムに入ってきているのかを理解せずに、業務や分析のリポジトリ内のデータを一掃することは、穴がどこにあるのかを知らずにボートを浮かべているのと同じです。穴がどこにあるのか、どこから悪いデータが入ってきているのか、なぜ入ってきているのかを把握し、問題を修正し、穴をふさぐことで、継続的なデータクレンジングのエネルギーを使い果たさないようにしましょう。」
IDC PlanScapeの図
エグゼクティブサマリー
データ品質管理はなぜ重要ですか?
データ品質管理とは何ですか?
主要な利害関係者は誰ですか?
私の組織はデータ品質管理をどのように活用できますか?
- データ品質戦略の定義
- データ品質評価
- 根本原因分析
- ソリューション
- クリーンかつ適正
- 測定と監視
- データオペレーション
技術バイヤーへのアドバイス
関連調査
This IDC PlanScape discusses the importance of data quality management. The dimensions of data quality may seem simple, but data quality issues are complex. "Dirty data is often a symptom of deeper people, process, and technology issues that impact the quality of the data, but getting to the root cause can be difficult and time-consuming and may shed light on less-than-optimal processes and practices," says Stewart Bond, research vice president, Data Intelligence and Integration Software research at IDC. "Cleaning up data within operational and analytical repositories without first understanding where the bad data is entering the system is the equivalent of bailing a boat without knowing where the holes are. Figure out where the holes are and where the bad data is coming from and why, then correct the issue and plug the hole so that you don't run out of energy continuously cleansing the data."
IDC PlanScape Figure
Executive Summary
Why Is Data Quality Management Important?
What Is Data Quality Management?
Who Are the Key Stakeholders?
How Can My Organization Take Advantage of Data Quality Management?
- Defining a Data Quality Strategy
- Data Quality Assessments
- Root Cause Analysis
- Resolution
- Clean and Correct
- Measure and Monitor
- DataOps
