マーケティングレポートのデータを確認していると、レポートを使う前に考慮すべき顧客データの誤りがあるのではないかと疑い始めます。データ品質について学ぶうちに、多くの誤りが CustomerName と CustomerBirthDate のフィールドにおけるデータ品質の問題だと気づきました。あなたのケースでのデータ品質の最適な定義はどれでしょうか。
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。
現在の演習
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。