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リソースとドキュメント
データ品質について学び、ベストプラクティスを探求し、Salesforceデータの改善方法を発見しましょう。
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はじめに
データ品質の概要
データ品質の基礎を学び、DQSがSalesforceデータの測定と改善にどのように役立つかを理解しましょう。
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はじめに
データ品質が重要な理由
データ品質の低さがビジネスに与える影響と、なぜ今組織がデータ品質に投資しているのかを理解しましょう。
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はじめに
クイックスタートガイド
10分でゼロから最初のデータ品質インサイトまで到達できます。はじめ方をステップごとに解説します。
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データ品質
データ品質とは何か
データ品質の意味、測定方法、そしてレポート、自動化、AI施策の成功を左右する理由を学びましょう。
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データ品質
データ品質スコアとは何か
データ品質スコアは、データの健全性を1つの数値に変換します。その計算方法、良いスコアの基準、そして時系列で追跡する方法を学びましょう。
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データ品質
データ品質の5つの次元
DQSが測定する5つの次元、すなわち完全性、妥当性、一意性、適時性、一貫性について学びましょう。
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データ品質
完全性
DQSが測定する10の完全性指標、欠損データを見つけるための診断ファネル、そして完全性分析の設定方法について解説します。
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データ品質
妥当性
DQSが測定する6つの妥当性指標、フォーマットエラーとノイズを見つける診断フロー、そしてパターンベースの検証を設定する方法について解説します。
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データ品質
一意性
DQSが測定する6つの一意性指標、重複と繰り返しコンテンツを見つける診断フロー、そして一意性分析の設定方法について解説します。
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データ品質
適時性
DQSが測定する6つの適時性指標、古いデータや異常な日付を見つける診断フロー、そして鮮度分析の設定方法について解説します。
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データ品質
一貫性
DQSが測定する6つの一貫性指標、値の分断を見つける診断フロー、そして準拠分析の設定方法について解説します。
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AI対応
PII Detection
DQSが使う8つのPII検出パターン、一般的なスキャンシナリオ向けの3つのプリセット、そしてパターンベースの検出の設定方法について解説します。
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AI対応
Agentforceのデータ品質：SalesforceデータをAI向けに準備する
Agentforceのデータ品質とデータ対応を高めましょう。DQSでSalesforceデータをAIエージェント向けに準備する実践ガイド：完全性、一貫性、PII Detection。
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AI対応
Agentforceデータ対応チェックリスト
実践的なAgentforceデータ対応チェックリスト。完全性、一貫性、PIIなどにわたって、SalesforceデータがAIエージェントに対応できているかを評価しましょう。
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AI対応
Agentforceエージェントが誤った回答をする理由：データ品質の根本原因
Agentforceが誤った回答をする理由：不正確な応答とハルシネーションの背後にある6つのデータ品質の根本原因、それぞれを診断するDQS指標、そして修正法。
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AI対応
AgentforceとPII：AI導入前に機密データを保護する
Agentforceは、Salesforceのテキストフィールドに隠れたPIIを読み取ります。コンプライアンスリスクを低減するため、導入前に機密データを見つけて修復する方法を学びましょう。
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AI対応
Agentforce向けSalesforceデータクリーンアップ：オブジェクト別ガイド
Agentforceのための項目レベルのSalesforceデータクリーンアップ・プレイブック。サービスエージェントとセールスエージェントに向けて、どのオブジェクトとフィールドを最初にクリーンにするかをDQSに対応づけます。
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AI対応
Agentforceのデータ品質：よくある質問
Agentforceのデータ品質に関するよくある質問への回答：Agentforceにクリーンなデータは必要か、どのデータを読むのか、対応のしきい値、PIIリスク、そして準備の方法。
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ベストプラクティス
データガバナンスフレームワークの構築
ガバナンスの役割、ポリシー、標準を確立し、組織全体でデータ品質を管理しましょう。
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ベストプラクティス
データ品質の測定
KPIの定義、スコアカードの構築、データ品質のベンチマークを行い、継続的な改善を促進しましょう。
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ベストプラクティス
データ品質文化の構築
変革管理、トレーニング、組織的整合を通じて採用と持続可能性を促進しましょう。
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ベストプラクティス
よくある10のデータ品質の落とし穴
データ品質施策を頓挫させるミスを避け、問題発生時の回復戦略を学びましょう。
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DQSの使い方
DQS の概要
Data Quality Sense とは何か、どのように機能するのか、そしてなぜ Salesforce ネイティブなアーキテクチャがデータにとって重要なのかを解説します。
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DQSの使い方
Definition Builder ガイド
5 ステップのウィザードを使って DQS の Definition を作成する手順を解説します。オブジェクト、項目、しきい値、ディメンションの重みを設定しましょう。
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DQSの使い方
スキャンの実行
DQS スキャンの実行方法、進捗の監視、大規模データセットへの対応、繰り返しスキャンのスケジューリングについて解説します。
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DQSの使い方
結果を理解する
DQS のスキャン結果を解釈し、ディメンションスコアを読み解き、影響を受けたレコードへドリルダウンし、クリーンアップのためにデータをエクスポートする方法を解説します。
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Salesforce
Salesforce におけるデータ品質
Salesforce 内でデータ品質とは何を意味するのか、なぜ CRM データは劣化するのか、重要な 6 つのディメンション、そしてそれをネイティブに測定・改善する方法を解説します。
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ユースケース
完全性：設定シナリオ
異なるビジネスニーズに対してDQS完全性分析を設定する方法を示す3つの実践的ウォークスルーです。
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Salesforce
Salesforce でデータ品質を測定する方法
Salesforce におけるデータ品質スコア（データ信頼性スコア）の仕組み：加重されたディメンション、項目単位の内訳、そして時系列での品質の追跡。
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ユースケース
一貫性：設定シナリオ
異なるビジネスニーズに対してDQS一貫性分析を設定する方法を示す3つの実践的ウォークスルーです。
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Salesforce
Salesforce でデータ品質を改善する方法
Salesforce のデータ品質を改善し維持するための、実践的で繰り返し可能なワークフロー：検出、優先順位付け、修正、予防、監視。
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ユースケース
妥当性：設定シナリオ
異なるビジネスニーズに対してDQS妥当性分析を設定する方法を示す3つの実践的ウォークスルーです。
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Salesforce
Salesforce データ品質ダッシュボード：本当に重要な指標
Salesforce のデータ品質ダッシュボードが追跡すべきもの：データ品質スコア、ディメンション別の内訳、項目の健全性、トレンド、そして PII の露出。
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ユースケース
適時性：設定シナリオ
異なるビジネスニーズに対してDQS適時性分析を設定する方法を示す3つの実践的ウォークスルーです。
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ユースケース
一意性：設定シナリオ
異なるビジネスニーズに対してDQS一意性分析を設定する方法を示す3つの実践的ウォークスルーです。
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ユースケース
PII Detection：設定シナリオ
異なるスキャンニーズに対してDQS PII Detectionを設定する方法を示す3つの実践的ウォークスルーです。
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