データ品質管理ソリューションCloud Data Quality（CDQ）
信頼できるデータは、
ビジネスの成長に不可欠
Cloud Data Quality（以下CDQ）は、クラウド環境に最適化されており、複雑なデータ品質管理を効率化し、信頼できる全社的なデータ活用基盤の構築を支援するソリューションです。SCSKは、長年培ったインフォマティカ社製品の導入実績を基にCDQを活用し、お客様のデータ品質管理に貢献します。
CDQとは
CDQとは、インフォマティカが提供するIntelligent Data Management Cloud（IDMC）の一部として提供される、データ品質管理ソリューションです。
このソリューションは、データの正確性・一貫性・完全性を確保するために、AIと機械学習を活用し、データのプロファイリング、クレンジング、標準化、マッチング、モニタリングのプロセスを自動化します。これにより、信頼性の高いデータ活用を支援し、業務効率の向上と、より質の高い意思決定を可能にします。
データ品質における課題
データの信頼性不足（正確性・完全性の欠如）
- データの正確性・完全性が保証されていない。
- 所在不明のデータが多く、どこに何があるか把握できない。
- データの欠損や重複により、分析や意思決定の精度が低下する。
これらの要因から、業務効率が下がるだけでなく、誤った意思決定が行われている。
データ品質の可視化が困難
現状のデータ品質を把握する仕組みがなく、どこに問題があるかを特定できないため、改善が進まない。
属人化による再利用性・標準化の阻害
品質ルールが個人依存になっており、再利用性や標準化が進まず、組織全体での品質向上が難しい。
SCSKのデータ品質課題対応事例
データ品質における本来の課題を理解した対策と多くのインフォマティカ製品（クレンジング機能）導入実績により得た活用ノウハウにより、SCSKは多くのお客様のデータ品質課題解決の支援を行っています。
製造業
- 売上規模
- 約3,000億円
- 導入背景
- 組織が縦割りとなっており、それぞれの組織で部品の仕入れを行っていたため、過剰な仕入れや在庫が発生していた。
- 導入効果
- これまで組織別にばらばらだった仕入れ部品・仕入れ先のデータフォーマットを統一することで、仕入れに関する全社的状況の把握が可能となり、過剰仕入れなどの課題が解決した。また、各部品・各社の比較も可能となり条件の良い仕入れ先に絞ったコスト低減交渉ができるようになった。
製造業
- 売上規模
- 約2,000億円
- 導入背景
- セルフBIを打ち出してBIシステムを社内ユーザ向けに公開したが、データの品質問題への疑念により、活用されなくなっていた。
- 導入効果
- データ品質の向上と見える化システムの導入により、ユーザからのデータ活用に関する問い合わせが「不満」から「活用していきたい」という前向きなコメントへと変化した。
運輸業
- 売上規模
- 約300億円
- 導入背景
- 住所データなどが正しくないため、誤配送、未着、返送が発生していた。配送の到着時間遅延は顧客満足度の低下にもつながっていた。
- 導入効果
- 住所データのクレンジングにより、配送で発生していた問題を未然に回避することができ、再配送のコスト低減だけでなく、顧客満足度向上につながった。