Spectrum Discovery

セマンティックインテリジェンスおよびコラボラティブ用語集を使用した、データディスカバリー、プロファイリング、およびカタログ化のためのエンドツーエンドのソリューションにより、ガバナンスプロジェクトを簡素化

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データのカタログ化およびプロファイリング

コンプライアンスまたは新しいビジネスイニシアチブを促進するために、データが使用目的に適合しているかを判断します。Spectrum Discovery を使用してファイル、データストア、および論理モデルのカタログ化およびプロファイリングを直接的に行うことで、全社規模のメタデータを把握します。

データの分類、参照、およびタグ付けを簡単に行い、迅速なアクセスとコラボレーション、またデータインサイトの合理化を実現します

「タグ付け」、「示唆的フィルタリング」などの使いやすい機能により、組織内の情報を簡単に検索し、迅速なアクセスとコラボレーションのためのカタログを作成します。

機械学習ベースのセマンティックな分類を実行し、データのディスカバリーを自動化します。たとえば、一度もラベル付けされたことのない場合でも、個人情報 (PII) を簡単に分類できます。

Spectrum Discoveryは、論理エンティティーと物理データストアとのマッピングもサポートします。

コラボラティブなビジネス用語集

すべてのデータ資産に関する堅牢な用語集を作成確立することにより、主要なコンセプトおよびデータ定義についての、全社規模の明確な理解を促進し、効率的なマッピング、モデル、系統付け、および影響分析を実現します。

効率的な展開、管理のしやすさを特長とするこの用語集は、効果的なデータガバナンスのための基盤を構築します。ユーザーフレンドリーな Web インターフェースにより、ビジネスエンティティーの作成、編集、削除、および再利用を簡単に行うことができます。

ビジネスユーザーは、専用ワークフローの定義、ビジネスルール、およびポリシーに一緒に合意し、すべでのデータのユーザーと共有して、コラボレーションおよびデータの民主化を促進できます。

事前に用意された業界資産データおよびセマンティックインテリジェンスを使用し、固有のビジネスニーズに合わせて、用語集の迅速な管理およびカスタマイズを行います。

将来に備えた堅牢なこのデータ用語集は、お客様のニーズとともに進化する一方で、データ管理および分析の効率性を向上させます。

Spectrum Discovery
Spectrum Discovery の Entity Wiki では、エンティティの定義、ビジネスルール、データ品質ルール、関係者のコラボレーションを一元管理できます。データ生産者と消費者に対する重要なビジネスエンティティの透過性が向上し、セルフサービスでの利用が可能になります。
スコアカードを使用した、品質の監視

データ品質の問題は、それを正確に把握しない限り修正できません。Spectrum Discovery では、アプローチのパイロット、アクションの実行、社内全体での進捗状況の共有を行うために、定義済みのビジネスルールに基づいたデータ品質 KPI を定期的に監視できます。

フィールドまたはデータセットレベルで定義した固有のビジネスルールに対する、会社のマスターデータの順守状況を自動的に評価します。

(特定のデータセットを使用するのではなく) データのストック全体を積極的にスコアカード化することで、データの包括的な評価を取得でき、根本原因を把握してすぐに対応を講じることができます。スコアは、ブラウザベースのダッシュボードで表示したり、PDF としてエクスポートできるため、組織全体で進捗状況を共有できます。

Spectrum Discovery
スコアカードは、一定期間にわたるデータの品質を、定義されたビジネスルールに基づいて定期的に測定するために必要な KPI を提供します。
リネージ分析および影響分析

Spectrum Discovery は、エンドツーエンドのリネージを提供するため、データの発生元、移動、特性、および品質についての必要なすべてのインサイトを得ることができます。

データのライフサイクル全体にわたり、データ資産のリネージを調査できます。外部データのソースおよびターゲットへの連携を表示したり、企業全体にわたるデータの構造およびフローからインサイトを取得でき、データ利用の追跡や、システム変更の影響評価に役立てることができます。このような変更の影響を把握することは、データ管理、ビジネスプロジェクト、またはコンプライアンスに関連する意思決定に役立ちます。

データリネージを使用すると、データの全工程を把握できるため、潜在的な問題を迅速にトラブルシューティングできます。

Spectrum Discovery
列レベルのリネージは、ソースから消費に至るまで、データに何が起こっているかを示し、データ資産のトレーサビリティを提供します。

利点

メタデータの管理
データの関係の検索と理解により、全体像を把握
コラボレーションの促進
さらに明晰さと効率性を確保しながら、複雑なデータの関係を理解して管理
透過性の向上
データの検索、参照、およびタグ付けを簡単に行い、迅速なアクセスとコラボレーションを実現
インサイトを加速化
論理モデルにより、重要なデータに関する明確なビジネス上の見通しを作成

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