データ品質監査：プロジェクトコンプライアンスを強化

Planisware Enterpriseのデータ品質監査(Data Quality Audit, DQA)は、以下を実現します。

• 品質チェックでプロジェクトスケジュールの健全性を自動的に評価
• 米国防契約管理局（DCMA）の標準ルールを利用、または、独自に設定
• 適切なデータ品質レベルを確保し、AI機能を最大限活用
• そのほか多くの機能の活用
   

Planisware Enterprise - データ品質監査（Data Quality Audit, DQA）
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コンプライアンスとデータ品質を強化

手作業によるチェックや煩雑な検証作業はもう不要です。組織の業務プロセスに基づき、閾値や制約を監視する品質チェックを設定することで、プロジェクトの健全性を維持できます。DQAはこのプロセスを自動化し、時間と労力を大幅に削減します。

労力をかけずにプロジェクト標準を定義・共有し、ユーザー自身がプロジェクト内で直接ギャップを監視・修正できるよう支援します。結果として、コンプライアンスとデータ品質が飛躍的に向上します。
 

アクションにつながる洞察

DQAは単にギャップを特定するだけではなく、その修正プロセスをユーザーに案内します。課題を含む各カテゴリを直感的な矢印でナビゲートし、問題点をすばやく特定・解決できます。

これにより、ユーザーが自らスケジュールやプロジェクト計画の品質を主体的に管理できます。

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DQAのナビゲーションにより、課題を特定・解決

業界のベストプラクティスを活用

プロジェクトマネジメントの分野では、スケジュール評価にDCMAスケジュール指標 が広く使われています。
Planisware Enterpriseには、DQA機能の標準ルールセットとしてこのDCMA基準があらかじめ実装されています。
さらに、バージョン7.1.2以降では、Planisware独自のベストプラクティスルールも標準で搭載されています。これらのルールは、パフォーマンスとスケジュールの質を向上させることを目的としています。

独自のルールを簡単に設定

Planisware EnterpriseにはDCMA標準ルールが定義されていますが、必要に応じてルールセットを変更可能です。

アドミニストレーションモジュールの「DQAテンプレート」で、標準ルールの有効/無効を切り替えたり、求めるロジックの独自ルールを作成したりできます。また、プラニスウェアが提供するコミュニティフォーラムでは、新しいルールのアイデアを共有・入手できます。 

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PlaniswareアドミニストレーションのDQAルール画面

この柔軟性により、標準的なスケジュール品質チェックを超えた監査も可能です。たとえば、リソースマネジメントプロセスに必要なフィールド（例：アルゴリズムドライバー）の入力を必須化するDQAセクションを設けることもできます。

プラットフォームをAI対応に

AIアルゴリズムが有効な洞察を生み出し、正しい判断を下すには、正確で信頼できるデータが不可欠です。データ品質が不十分であれば、AIのパフォーマンスや有効性は大きく損なわれ、誤った予測や偏った結果、誤解を招く推奨につながりかねません。したがって、データ品質への投資は、Planiswareを含むAI技術全般のAI機能のメリットを最大化する上で欠かせません。

DQAを導入するには

DQAは、Planisware Enterprise（バージョン7.1.0以上）のすべてのお客様に標準でご利用いただけます。設定は最小限で済みます。初期設定手順については、ご利用環境内のドキュメント「ファーストルック：データ品質監査」を参照してください。

よくあるご質問