Data Reviewer のライセンスで利用可能。
高品質な情報プロダクトを作成し、正確な空間解析を実行するには、ソース データが高い基準を満たし、適切に保守されている必要があります。 ArcGIS Data Reviewer では、データ品質管理を自動化および簡素化し、データの整合性を向上するためのシステムを提供することで、データの生成と解析のためのデータを管理できます。
Data Reviewer は、効率的で一貫性のあるデータ レビュー プロセスを実現する一連の品質管理ツールを提供します。 これには、フィーチャのエラーを検出する自動化および半自動化されたデータ解析をサポートするツールが含まれます。 検出されたエラーが保存されるため、エラーを確認してワークフローを修正し、データ品質レポートを実行できます。
自動データ レビュー
自動データ レビューは、手動操作なしでフィーチャの品質を評価します。 Data Reviewer には、自社の品質要件に基づいてデータ整合チェックが実行できる、構成可能なチェックのライブラリが用意されています。 Data Reviewer のチェックは、属性、整合性、または他のフィーチャとの空間リレーションシップなど、フィーチャの品質のさまざまな観点を評価できるよう設計されています。 Data Reviewer の自動化されたチェックは構成可能で、実装に特別なプログラミング スキルは必要ありません。 多くの場合、データの品質要件を理解している GIS 専門家は、最小限のトレーニングで自動化されたレビューを実装することができます。
属性ルールベースのワークフローでは、フィーチャの品質を評価するためのチェックが構成され、ジオデータベースに格納されます。 自動化されたレビュー機能は、以下を実行できます。
- 作成中または編集中にフィーチャの品質を評価することで、品質要件を満たさないフィーチャの取り込みを防ぎ、レビューの作業量を削減します。
- フィーチャの作成後にその品質を評価します。 このワークフローは、既存のデータの品質が不明で、品質要件の達成に必要な作業量を特定するためにベースライン評価を行う必要がある場合に役立ちます。
Data Reviewer を使用してデータ品質を評価するワークフローを自動化する方法の詳細については、以下のヘルプ トピックをご参照ください。
- データ品質要件の識別
- レビューアー ルールの設計
- 自動レビューの実装方法
- チュートリアル: 自動品質管理の実装
- チュートリアル: 編集中の品質保証の改善
半自動データ レビュー
自動化された方法だけでは、データ内のすべてのエラーは検出できません。 半自動レビューでは、ユーザー操作および入力でガイドされるワークフローを使用して、データ品質が評価されます。 視覚的なレビューは半自動レビューの一般的な形式で、自動データ レビューではできない方法で品質を評価します。 これには、欠落したフィーチャや誤った場所に配置されたフィーチャ、コーディングが誤っているフィーチャ、および自動チェックで検出できないその他の問題の識別が含まれます。
Data Reviewer を使用して、データ品質を評価する半自動化されたワークフローを実装する方法の詳細については、以下のヘルプ トピックをご参照ください。
エラーの管理
Data Reviewer は、修正および確認を通じてエラー管理を実現します。 これらの機能によって、ソース、場所、エラーの原因を特定することで、データ品質を改善することができます。 エラー管理ワークフローは、エラーが検出された方法、修正したユーザー、修正を確認済みかどうかについて知見を得ることで、コストを削減し、重複する作業を排除します。
データ レビュー プロセスは、レビュー、修正、確認という 3 つのフェーズで構成される定義済みのライフ サイクル プロセスを通じてエラーを追跡します。
エラーに対するプロセスのフェーズが進むにつれて、実施された処理について記述する 1 つ以上のステータス値がフェーズごとに含まれます。
属性ルールベースのワークフローでは、ジオデータベースのシステムが管理する一連のテーブルにエラーが格納されます。 エラーには [エラー インスペクター] ウィンドウを使用してアクセスできます。このウィンドウには、エラーの修正を支援するレポート、ナビゲーション、フィーチャの選択ツールが用意されています。
Data Reviewer のエラー管理ワークフローの詳細については、以下のヘルプ トピックをご参照ください。
- エラー結果とそのライフ サイクル
- [エラー インスペクター] ウィンドウの構成
- チュートリアル: 属性ルールを使ったフィーチャの評価