乱雑なデータによるコスト増加: データ準備に関する一般的な問題を解決する 4 つの方法

データの分析をしたことがあれば、データを掘り下げた結果、データの構造が不適切である、多くの不正確なデータがある、またはデータが不完全であることが判明した苦い経験があるでしょう。「乱雑なデータ」はよくある問題であり、組織において財務的にも文化的な面でも大きな影響を及ぼす可能性があります。

現在では、ビジネスインテリジェンスツールに取り込む前に、データの形式や構造が適切に準備されていることがますます期待されています。しかし、分析のためのデータ準備は通常、複雑で時間がかかり、一部のユーザーしか実行できません。そのため、作業は停滞し、不満が募ります。

このホワイトペーパーでは、データ準備に関する一般的な問題を克服するための実践的な方法を説明するとともに、いくつかのヒントを紹介します。

• クリーンですぐ利用できるデータの要望に応える
• 「クリーンなデータ」について会社の標準を確立する
• 不正確なデータや混乱を招く、データ準備のサイロ化を打破する
• 組織全体でデータ準備を誰でも行えるようにする