Talend Trust Scoreによって、「自分のデータセットの信頼度は?」といった質問に回答しやすくなります。
データセットの概要のTalend Trust Scoreタイルは、データセットのTalend Trust Scoreを増減させうるさまざまな要因を視覚的に表現したものです。これらは5つのメイン軸に分類できます:
- [Validity] (妥当性): データセット全体における有効な値と無効な値の数、セマンティックタイプの使用などと共にデータセット自体のクオリティを考慮します。
- [Completeness] (完全性): サンプル内にある空のレコードの数に依存します。
- [Popularity] (人気度): ユーザーの評価や認証レベルによってデータセットの信頼度を把握できます。
- [Discoverability] (検索性): 記述、タグ、カスタム属性といった適切なメタデータを使うことで、データセットがドキュメント化されているかが反映されます。ドキュメント化されたデータセットほど見つけやすくなります。
- [Usage] (使用): データセットがパイプラインやプレパレーションのソースとしてどの程度使われているかがわかります。
自分のデータセットに何が欠けているのかが一目でわかるため、さらに高いスコアが得られます。軸名をクリックするか、矢印を使って移動し、軸に焦点を当てて、対応するメトリクスの説明とスコアの改善方法を表示させます。
Talend Trust Scoreは、これらのパラメーターに影響を与えるアクションが実行されるたびに更新されます。Talend Cloud Data PreparationまたはTalend Cloud Pipeline Designerを使って、データ自体のクオリティに取り組むか、Talend Cloud Data Inventoryのソーシャル機能を経由して、データセットのTalend Trust Scoreを改善できます。
この専用タイルに加えて、Talend Trust Scoreはデータセットリストやデータセット詳細ビューのサブヘッダーにも見つかります。
