データ品質の概要

このガイドで学べること

本ガイドでは、データ品質の基礎と、データの健全性を測定するSalesforceネイティブアプリケーションであるData Quality Sense（DQS）について紹介します。

読み終えると、次のことが理解できます。

データ品質とは、データが本来の目的にどの程度適しているかを測る指標です。高品質なデータは次の特徴を備えています。

これらの品質が欠けると、問題は組織全体に連鎖的に広がります。

データ品質の低さは、組織に実際のコストを発生させ、業務上の摩擦を生みます。

影響領域	例
収益の損失	古い連絡先情報による機会損失
リソースの浪費	データの手動クレンジングに費やす時間
顧客体験の悪化	顧客が誤った情報を受け取る
コンプライアンスリスク	不正確なレポートが規制上の問題を引き起こす
AIの失敗	質の低いデータで学習したモデルは質の低い出力を返す

調査によると、財務的な影響は大きいことが示されています。

Salesforceの利用者にとって、重複レコードだけでもストレージを浪費し、顧客履歴を複数のレコードに分断させます。

Data Quality Sense（DQS）は、Salesforceネイティブのアプリケーションで、次のことを支援します。

DQSはSalesforce内で完結して動作します。お客様のデータがプラットフォームを離れることはありません。

従来のデータ品質に加えて、DQSはAI対応度も測定します。Agentforceやその他のAI機能を導入する組織が増えるにつれて、データに求められる要件は高まっています。

従来のデータ品質	AI対応
フィールドは入力されているか	AIが学習するのに十分なテキストコンテンツがあるか
フォーマットは妥当か	言語は一貫しているか
重複はないか	AIに公開する前にPIIは保護されているか

DQSは、1回のスキャンで両方の次元を測定します。

データ品質への取り組みを始めるには、次の手順を踏みましょう。

AI対応度診断を受けましょう。3分で、主要なデータ品質次元のスコアと、改善のための具体的な推奨事項が得られます。

データ品質の5つの次元を読んで、DQSが何を測定し、なぜ各次元が重要なのかを理解しましょう。

Agentforceやその他のAI施策を準備している場合は、Agentforce準備ガイドを読んで、追加の要件を確認しましょう。

実際のSalesforceデータを測定する準備ができたら、AppExchangeからDQSをインストールし、最初の定義を作成しましょう。