iWay DQC (Data Quality Center) は、複雑なデータ品質管理の実現に必要なすべての機能を備えたツールです。iWay DQC は、社内の各種情報システムに存在する不正確なデータや不完全なデータを検出、修正するだけでなく、これらのシステムでの不正確なデータの入力を防止します。iWay DQC には、特定のビジネスルールセットと、ローカルディクショナリが同梱されています。iWay DQC は、簡単に実装できる点や、ビジネス上で実質的な効果が得られるという点で、金融機関、保険会社、医療機関、電気通信産業など、さまざまな分野で採用されています。

iWay DQC を使用して、次のことを行えます。

• データ統合プロジェクトの分析段階でのデータプロファイルの作成。
• 顧客を識別する目的での顧客データのクレンジングと統合。
• トランザクションアプリケーションや分析アプリケーション用のデータ品質管理。
• ソフトウェア統合プロジェクト用のデータ品質管理。
• 顧客プロファイルでの不完全なデータレコードの有効性の確認と修正。
• オンラインセルフサービスアプリケーションで顧客が入力したデータの有効性の確認。
• 住所や連絡先の情報の品質向上。

iWay DQC は、社内でのデータ品質管理の中心的な役割を担います。iWay DQCを使用することで、ビジネスルール、データ品質、データフローを一元的に管理することができます。また、iWay DQC を使用して、単一のデータ品質プラットフォームで、外部のマスターデータシステムなどの他のソースのデータを統合、管理することもできます。

iWay DQC は、次の機能を備えています。

• プロファイリング   プロファイリングとは、データ品質の状態を把握するためのデータ分析のことです。プロファイリングは、作業対象のデータに関する統計 (メタデータ) を生成する機能で、プロジェクトの初期段階でよく使用されます。プロファイリングによりデータ品質の全般的な状態が明確になり、プロジェクトに着手する際の品質問題を特定することができます。プロファイリングは、大規模データを取り扱う場合に特に役立ちます。 iWay DQC では、データ分析を高速化するために、セマンティック技術による高度なプロファイリングを使用します。
• 解析と標準化   解析とは、フィールドを複数のコンポーネントに分解することです。標準化により、フィールド値に適用されるフォーマットが特定の標準に基づいて統一されます。これらの標準には、業界標準、地域固有の標準 (例、住所データに適用される郵便標準)、ユーザ定義のビジネスルール、値とパターンで構成されるナレッジベースがあります。
• クレンジング   クレンジングとは、社内でのデータ品質を規定する特定分野の制限事項や整合性の制約などのビジネスルールに準拠するようデータ値を変更することです。クレンジングを実行すると、データソース内の不正確なデータが検出され、そのデータが修正または削除されます。クレンジングの結果、一連のデータセットが完全な状態の、正確で有効なデータになり、重要な意味を持つ有用なデータとして利用できるようになります。クレンジングにより、データエラーが最小限に抑えられ、業務の効率が向上します。
• マッチング   マッチング (一致) とは、データセット内で関連する複数のエントリを識別し、これらのエントリを結合 (統合) することです。
• エンリッチメント   エンリッチメントとは、外部ソースから関連する属性 (例、消費者層の属性、地理情報を表す記述子) を追加することにより、内部ソースに格納されたデータを強化することです。
• モニタリング   モニタリングとは、社内でのデータ品質を規定するビジネスルールにデータが継続的に準拠するよう管理することです。