各フィールドごとにデータ品質ルールを定義・実装せずにデータを監視したい場合があります。アノマリー検出を使うと、ある程度はデータ品質の監視を自動化できます。National Financial Bank でも導入したいと考えています。
次のうち、アノマリー検出が最も有効に機能するのはどのシナリオですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
第1章では、データ品質ディメンションや、データ品質における役割と責任など、基本用語を紹介します。あわせて、ビジネスの文脈におけるデータ品質の重要性と価値についても学びます。
第2章の最初に、データプロファイルを用いて各データ品質ディメンションに対するデータ品質ルールを特定します。次に、メタデータとデータリネージを学び、最後に問題の選別と是正のための全体的なデータ品質プロセスを確認します。
第3章では、データ品質ルールの種類と、データ品質のアラートしきい値の考え方を学びます。章の最後には、ディメンション、データ品質ルール、データ品質プロセス、データ品質アラートを組み合わせて実践する演習に取り組みます。
現在の演習
