IoT環境でのデータ品質（DQ）向上技術を最適化し、システム全体に統合するためにはいくつかの重要な手順があります。まず第一に、各DQ次元の計算方法や処理時間を評価して性能を把握する必要があります。これは、アルゴリズムやメカニズムごとに異なるオーバーヘッドや影響を理解するためです。
次に、NGSI-LD標準などの情報モデリング手法を使用して、データストリームとそのDQ特性を関連付けることが重要です。このようにして得られたメタデータは、消費者が実際の情報意味だけでなくそのDQ特徴も理解できるようにします。
さらに、AIベースのメカニズムやアルゴリズムを活用してデータキュレーションプロセスを自動化し、効率的かつ正確な品質評価および改善を行います。これらの技術は大規模なデータ処理でも安定したパフォーマンスと拡張性を提供します。
最後に、完全なData Enrichment Toolchain（DET）アーキテクチャ内でこれらの技術やメカニズムを統合し、「Usability」次元も含めて包括的かつ効果的な情報キュレーションプロセスを確立します。このようにしてIoT環境全体で高品質な情報提供と利用可能性向上が実現されます。