データプロファイルに基づくデータ品質ルール

データプロファイリングは、顧客レポートで使うデータを深く理解する強力な方法であることがわかりました。プロファイルを確認するだけで、項目ごとの潜在的なデータ品質スコアまで把握できます。

データプロファイルに基づいて、どのようなデータ品質ルールを提案できますか？ビジネス面での妥当性は、後でデータ利用者に確認できます。

Customer テーブルのデータプロファイル:

• CustomerPaymentStatus には次の値が入っています：
  • 70% が "Current"、5% が "Past Due"、25% が "Paid in Full"。
• 過去30日間の Customer テーブルの1日あたりの平均レコード増加数は 145 件です。
• CustomerSatisactionScore は 99% のレコードで入力されています。