資料の紹介

　AIや機械学習、データ分析が企業に浸透している。こうした中、AIや機械学習などで扱うデータの品質が大きな問題になっている。世界で最高のAIや機械学習アルゴリズムを導入したとしても、品質が低い「悪いデータ」を学習などに利用すれば、信頼できない洞察を生み出してしまい、ビジネスには使えないからだ。

　しかし、ある調査では「ビジネスデータの47％には、少なくとも1つの致命的なエラーが含まれている」という。データが不正確・不完全だと、ビジネスに負の成果をもたらす。特に顧客や仕入れ先などのCRMデータの品質は、顧客満足度や売り上げに影響するので重要だ。ではデータの品質改善はどう進めていけばよいだろうか。

　本資料では、データ品質低下が企業にもたらす課題と解決策について解説する。解決策として、データ品質改善に関するステップを5つ紹介。質が高いデータの特徴の他、データクレンジングや名寄せ処理などができるソリューションを導入することで、信頼性に欠ける数百万件のデータの品質改善を果たした事例も取り上げているので、AIを活用している企業は必見の資料と言える。

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