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データ活用が思うように進まず、エラー対応や突発的な復旧対応が課題
DWHや分析環境を導入したものの、エラーや手戻りなどの発生で、データ活用が思うように進まない、データエンジニアの負荷が重いという声がよく聞かれます。データエンジニアは問題の要因調査などで、本来の業務に支障を出ることもあるようです。
要因調査を実施した際に、重複や欠損をはじめとする様々なデータ品質の低さがその原因であることが見逃されがちです。
IoTからのデータ転送やSFA誤入力などが、データ品質を下げている
製造業などの設備管理や稼働率などの可視化のための、IoT機器からDWHへのデータ転送は、実はエラーも多く精度にも課題があります。
また、営業でのデータ活用では、SFA誤入力などがデータ品質を下げているケースも少なくありません。
データ品質の低さや、品質を下げる原因など、DWH内のデータのどこに課題があるかを把握するには、多くの工数を必要とします。
多くの時間をかけた要因調査でも把握できない、データの課題を診断
今回のセミナーでは、多くの工数をかけて調査しても把握できないデータ活用における課題要因を解明する、RUFUの「データ品質診断」を紹介します。
データが活用目的に合った形でDWHやデータ基盤に蓄積されているかどうか課題感をお持ちの方、Big Query、REDSHIFT、snowflake、databricksなどのクラウドDWHを導入の企業の皆様、ぜひご参加ください。
プログラム
12:45～13:00 受付
13:00～13:05 オープニング（マジセミ）
13:05～13:45
【DWH導入企業向け】データエンジニアも見逃しがちな、「データ品質の低さ」という課題
〜使い物にならないデータ蓄積から脱却する「データ品質診断」の重要性を解説〜
13:45～14:00 質疑応答
主催
RUFU株式会社（プライバシー・ポリシー）
協力
株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー）
マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）
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セミナー事務局
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