Skip to main content

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。

10分で始める

本ガイドでは、ゼロの状態から最初のデータ品質インサイトを得るまでをご案内します。以下の手順に沿って進めることで、現状を把握し、どこから着手すべきかを特定できます。

ステップ1:AI対応度診断を受ける

まずは無料診断でベースラインを把握しましょう。

得られるもの:

  • 主要なデータ品質次元のスコア
  • 改善のための具体的な推奨事項
  • 業界ベンチマークとの比較
  • 最初に対処すべき優先領域

受け方:

  1. AI対応度診断にアクセスする
  2. Salesforceのデータに関する10問の質問に回答する
  3. 3分でスコアを取得する

**ヒント:**回答は正直に行いましょう。この診断はお客様自身のためのものであり、合格を目指すテストではありません。正確な回答こそが、正確な推奨事項につながります。

ステップ2:スコアを理解する

診断では、データ品質の5つの次元にわたるスコアが提供されます。

次元測定内容低スコアの意味
完全性必要なフィールドの入力状況重要なフィールドにデータが欠けている
妥当性正しいフォーマットメール、電話番号などのフォーマットが不正
一意性重複の有無重複レコードがデータを分断している
適時性最新情報かどうか古いレコードに更新が必要
一貫性値の統一性レコード間でフォーマットが不統一

スコア階層

スコア階層意味
80〜100強固データ基盤は堅実です。維持に注力しましょう。
60〜79発展途上順調に進んでいますが、特定の領域に注意が必要です。
40〜59初期段階AI導入の前に複数の次元で改善が必要です。
0〜39要改善重大なデータ品質の問題があります。基礎から始めましょう。

ステップ3:優先領域を特定する

スコアに基づき、最初に注力する2〜3つの領域を特定しましょう。すべてを一度に修正しようとしないでください。

優先順位付けのフレームワーク

低スコアの次元着手すべきこと
完全性重要フィールドのトップ5を特定し、入力率を測定
妥当性メールと電話のフォーマットを監査し、入力規則を追加
一意性重複検出を実行し、マージプロセスを確立
適時性鮮度のしきい値を定義し、更新ワークフローを作成
一貫性選択リストの値を標準化し、バリエーションを整理

効果の高い着手点

ほとんどの組織にとって、次のフィールドが最も影響の大きい領域です。

Contact:

  • メール(妥当性、完全性)
  • 電話(妥当性、完全性)
  • 役職(完全性、一貫性)

Account:

  • 業種(完全性、一貫性)
  • 年間売上(適時性、完全性)
  • 請求先住所(妥当性、完全性)

Opportunity:

  • クローズ予定日(適時性)
  • 金額(完全性)
  • フェーズ(一貫性)

ステップ4:DQSをインストールする

実際のSalesforceデータを測定する準備ができたら、Data Quality Senseをインストールしましょう。

インストール手順

  1. Salesforce AppExchangeにアクセスする
  2. 「Data Quality Sense」を検索する
  3. 「今すぐ入手」をクリックする
  4. インストールウィザードに従う
  5. スキャンを設定・実行するユーザーに権限を割り当てる

DQSが追加する機能

インストール後、次の機能が利用可能になります。

機能説明
定義ビルダー分析対象を設定
スキャン実行データ品質チェックを実行
結果ダッシュボード指標の確認とドリルダウン
エクスポートクレンジング用に影響を受けるレコードをダウンロード

ステップ5:最初の定義を作成する

定義は、DQSに何を分析するかを指示するものです。まずは絞り込んだ範囲から始めましょう。

推奨される最初の定義

最初のスキャンでは、ビジネスインパクトが大きい1つのオブジェクトに焦点を当てましょう。

オプションA:Contactのデータ品質

  • オブジェクト:Contact
  • フィールド:Email、Phone、MailingCity、MailingState、MailingCountry
  • 次元:完全性、妥当性、一貫性

オプションB:Accountのヘルスチェック

  • オブジェクト:Account
  • フィールド:Industry、AnnualRevenue、BillingCity、BillingState
  • 次元:完全性、一貫性、適時性

オプションC:Opportunityのパイプライン

  • オブジェクト:Opportunity
  • フィールド:Amount、CloseDate、StageName
  • 次元:完全性、適時性

定義ビルダーの手順

  1. DQSで新規定義をクリックする
  2. Capability(測定する次元)を選択する
  3. 分析するオブジェクトフィールドを選択する
  4. 必要に応じてフィルタを追加し、範囲を絞る
  5. 各次元のしきい値を設定する
  6. 内容を確認して保存する

詳しいガイダンスは定義ビルダーガイドを参照してください。

ステップ6:最初のスキャンを実行する

定義を保存したら、最初のスキャンを実行しましょう。

  1. 定義を開く
  2. スキャン実行をクリックする
  3. 処理の完了を待つ(時間はレコード数に依存)
  4. ダッシュボードで結果を確認する

定期スキャンのスケジュール設定

DQSでは、スキャンを自動化できるため、手動作業なしにデータ品質を継続的にモニタリングできます。

  1. 定義を開く
  2. スケジュールタブに移動する
  3. 頻度(毎日、毎週、毎月)を設定する
  4. 希望する時間と曜日を選ぶ
  5. スケジュールを保存する

手順の詳細はスケジューリングガイドを参照してください。

スケジュールされたスキャンはバックグラウンドで自動実行され、新しい結果でダッシュボードを更新します。継続的なモニタリングには、この方法が推奨されます — 手動実行を忘れることなく、データ品質の低下を早期に捉えられます。

予想される結果

最初のスキャンでは、想定以上に多くの問題が見つかることがよくあります。これは正常なことです。目標は完璧さではなく、可視化です。

よくある初回スキャンの発見事項:

  • 10〜30%のレコードに少なくとも1つの問題がある
  • 想定より大幅に入力率が低いフィールドがある
  • 存在を把握していなかった重複レコードが見つかる
  • フォーマット検証でデータ入力の不統一が明らかになる

次にすべきこと

第1週:ベースラインを理解する

  • スキャン結果を確認する
  • 件数の多い上位3つの問題を特定する
  • 影響を受けるレコードを把握する

第2〜4週:優先課題に取り組む

  • 影響度が高く、修正しやすい問題から着手する
  • 影響を受けるレコードのクレンジング計画を作成する
  • 新たな問題を防ぐための入力規則を追加する

継続的に:モニタリングと維持

  • 定期スキャンをスケジュール設定する
  • 改善状況を時系列で追跡する
  • 対象を追加のオブジェクトやフィールドへ広げる

次のステップ