結果を理解する

結果の概要

スキャンが完了すると、DQS は結果をダッシュボード形式で表示します。ダッシュボードでは、複数のレベルでスコアが確認できます。

1. Overall Score（全体スコア） - データ品質全体を表す単一の数値
2. Dimension Scores（ディメンションスコア） - 各機能（Completeness、Validity など）のスコア
3. Field Scores（項目スコア） - 分析した各項目のスコア
4. Record Details（レコード詳細） - 影響を受けた特定のレコードへのドリルダウン

結果ダッシュボード

ダッシュボードのレイアウト

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     OVERALL QUALITY SCORE                        │
│                           85%                                    │
│                     ▲ +3% from last scan                         │
├──────────────────────┬──────────────────────┬───────────────────┤
│    COMPLETENESS      │      VALIDITY        │    UNIQUENESS     │
│        92%           │        78%           │       95%         │
├──────────────────────┼──────────────────────┼───────────────────┤
│    TIMELINESS        │    CONSISTENCY       │   AI READINESS    │
│        88%           │        82%           │       76%         │
└──────────────────────┴──────────────────────┴───────────────────┘

結果にアクセスする

1. App Launcher から DQS を開く
2. 一覧から対象の Definition を見つける
3. Definition 名をクリックする
4. Results タブを選択する
5. 表示するスキャン日を選ぶ

デフォルトでは、最新のスキャンが表示されます。

全体の品質スコア

全体スコアは、すべてのディメンションスコアの加重平均です。

算出方法

DQS は各ディメンションにデフォルトの重みを使用します。

計算式：Overall = (Completeness x 0.25) + (Validity x 0.20) + (Uniqueness x 0.20) + (Timeliness x 0.15) + (Consistency x 0.20)

AI Readiness スコアは別途表示され、Data Quality の全体スコアには影響しません。

スコアの解釈

トレンドインジケーター

スコアの横には、トレンドを示す矢印が表示されます。

• 緑の上向き矢印 - 前回スキャンよりスコアが向上
• 赤の下向き矢印 - 前回スキャンよりスコアが低下
• グレーのダッシュ - スコアに変化なし

パーセンテージは変化量を示します。

ディメンションスコア

いずれかのディメンションのカードをクリックすると、詳細な指標が表示されます。

Completeness の指標

解釈の例：

• Completeness Rate が 85% の場合、レコードの 15% で値が欠落していることを意味します
• Placeholder Rate が高い場合、ユーザーが実際のデータの代わりに「TBD」を入力していることが示唆されます

Validity の指標

解釈の例：

• Email 項目で Validity Rate が 78% の場合、22% に形式上の問題があることを意味します
• よくある問題：@ の欠落、スペース、「.con」のような誤字

Uniqueness の指標

解釈の例：

• Uniqueness Rate が 95% の場合、5% が重複であることを意味します
• Entropy が低い場合、多くのレコードが同じ値を共有していることが示唆されます

Timeliness の指標

解釈の例：

• Staleness Rate が 30% の場合、30% のレコードが鮮度ウィンドウ内で更新されていないことを意味します
• Future Rate が 0% を超える場合、データ入力の誤りを示します

Consistency の指標

解釈の例：

• Country 項目で Variant Count が 15 の場合、入力にばらつきがあることが示唆されます（USA、United States、US など）
• Dominant Values は、どのばらつきが最も多いかを示します

AI Readiness の指標

PII Detection：

項目レベルの詳細

ディメンションをクリックすると、項目ごとの内訳が表示されます。

項目スコアの表

項目スコアの読み方

各項目には次の内容が表示されます。

• Score - その項目のパフォーマンス
• Issues - 問題のあるレコード件数
• Actions - ドリルダウンとエクスポートへのリンク

問題のある項目を特定する

項目をスコア順（低い順）に並べ替えると、次のものが見つかります。

• 最も問題の多い項目
• 早急な対応が必要な項目
• 関連する項目をまたいだパターン

ヒント： まずは影響の大きい項目に集中しましょう。めったに使われない項目を完璧にするよりも、Email の妥当性を 10% 改善するほうがビジネス上の価値は大きくなります。

レコードへのドリルダウン

View Records をクリックすると、影響を受けたデータが確認できます。

レコード一覧ビュー

ドリルダウンには、問題のあるレコードが表示されます。

レコード一覧の絞り込み

次の条件で絞り込めます。

• 問題のタイプ（欠落、無効、重複など）
• 日付範囲
• 所有者（Owner）
• カスタム項目の値

レコードへの直接アクセス

任意のレコードをクリックすると、Salesforce 上で開けます。その場で修正するか、適切な担当者に割り当てましょう。

時系列での結果の比較

トレンドチャート

DQS は、次の内容を示すトレンドチャートを表示します。

• 全体スコアの推移
• ディメンションスコアの推移
• 項目スコアの推移

チャートは次のことに役立ちます。

• 改善の進捗を追跡する
• 低下している領域を特定する
• クリーンアップの取り組みの効果を測定する

スキャンの比較

任意の 2 つのスキャンを比較できます。

1. Results タブで Compare をクリックする
2. ベースラインのスキャン（古い方）を選ぶ
3. 比較対象のスキャン（新しい方）を選ぶ
4. 指標を並べて表示する

比較では次の点が強調表示されます。

• 改善した指標（緑）
• 低下した指標（赤）
• 変化のない指標（グレー）

改善目標の設定

過去のデータを使って、現実的な目標を設定しましょう。

データのエクスポート

オフラインでの分析やクリーンアップのワークフロー向けに、結果をエクスポートできます。

CSV エクスポート

エクスポートのオプション：

• Summary Export - スコアと指標のみ
• Affected Records Export - 問題のあるレコードの全リスト
• Field Detail Export - 項目ごとの内訳

エクスポートの方法

1. スキャン結果を開く
2. Export（ダウンロードアイコン）をクリックする
3. エクスポートの種類を選ぶ
4. 形式（CSV）を選ぶ
5. ファイルをダウンロードする

エクスポートの内容

Affected Records Export には次の内容が含まれます。

• Record ID
• Record Name
• 問題のある項目
• 問題のタイプ
• 現在の値
• 推奨されるアクション

行の例：

0031x00000ABC123,John Smith,Email,INVALID_FORMAT,john.smith@example,Fix email domain

クリーンアップへのエクスポートの活用

1. 影響を受けたレコードを CSV にエクスポートする
2. Excel または Google スプレッドシートで開く
3. 値を確認して修正する
4. Data Loader を使って Salesforce を更新する
5. スキャンを再実行して改善を確認する

ヒント： クリーンアップの割り当てワークフローを作りましょう。レコードをエクスポートし、Account や Region に基づいて担当者を割り当て、修正状況を追跡します。

結果の共有

共有のオプション

関係者と結果を共有できます。

1. リンク共有 - スキャン結果の URL をコピーする
2. スクリーンショット - プレゼンテーション向けのダッシュボードビュー
3. エクスポート - 詳細分析向けの CSV
4. メールサマリー - 自動レポート

経営層向けレポートの作成

経営層向けのプレゼンテーションでは、次の点に集中しましょう。

• 全体スコアとトレンド
• 前期からの改善
• 上位 3 つの問題領域
• タイムライン付きのアクションプラン

指標の細部で圧倒しないようにしましょう。まずはストーリーから伝えます。

スコアの変化を理解する

スコアが変化する理由

変化の調査

スコアが予想外に変化した場合は、次のようにします。

1. スキャンを比較して、どの指標が変化したかを特定する
2. 項目レベルまでドリルダウンする
3. 最近のデータ変更（インポート、連携）を確認する
4. Definition の設定が変更されていないか確認する

次のステップ

• Definition Builder ガイド：検出結果に基づいてしきい値を調整する
• スキャンの実行：定期スキャンをスケジュールする
• データ品質の測定：品質スコアカードを構築する