メトリクス

メトリクスは、データを測定する方法を指定します。データに発生した例外の種類を表示するレポート目的で使用されます。例えば、レコードの完全性 (すべての住所に郵便番号が含まれているかなど) を評価するための条件を設計する場合、データ品質指標として "完全性" を指定することができます。

以下に示す定義済みのメトリクスから 1 つを選択するか、[項目を追加] ボタンをクリックして必要なフィールドに値を入力し、独自のメトリクスを指定できます。また、メトリクスを選択し、[項目を編集] ボタンをクリックして必要な変更を加えることでメトリクスを編集できます。検索データを [フィルタ] フィールドに入力すれば、表示されるメトリクスの一覧をフィルタすることもできます。結果は動的に更新されます。

• Accuracy— データを信頼できるソースに対して検証できるかどうかを評価します。例えば、郵政当局のデータを使用して住所を検証することはできません。正確ではないので、例外と見なされます。
• Completeness— データに不可欠な属性が欠落しているかどうかを評価します。例えば、郵便番号が欠落している住所や、連絡先が欠落しているアカウントなどです。
• Consistency— データが複数のシステム間で一貫しているかどうかを評価します。例えば、顧客データ システムでは M と F という性別コードが使用されているが、処理しているデータの性別コードが 0 と 1 の場合、データには一貫性の問題があると見なされます。
• Interpretability— データが他のシステムによって解釈可能なデータ構造に正しくパースされているかどうかを評価します。例えば、社会保障番号に含めることができるのは数値データだけです。このデータに xxx-xx-xxxx などの文字が含まれる場合、データには解釈可能性の問題があると見なされます。
• Recency— データが最新かどうかを評価します。例えば、ある個人が引っ越したが、システム内の住所が古いままの場合、データには最新の問題があると見なされます。
• Uncategorized— この条件を分類しない場合は、このオプションを選択します。
• Uniqueness— 重複データがあるかどうかを評価します。データフローが重複データを統合できなかった場合、そのレコードは例外と見なされます。