Data Quality

Jakość danych często decyduje czy wybrane procesy biznesowe w przedsiębiorstwie zakończą się sukcesem czy porażką. Bez odpowiedniego podejścia do problemów związanych z jakością danych przedsiębiorstwo może stracić wymierne środki finansowe, nie wykorzystać nadarzających się okazji rynkowych lub narazić się na niepotrzebne ryzyko biznesowe.

Optymalnym podejściem do rozwiązania problemów związanych z jakością danych jest zaangażowanie odpowiednich osób w proces kontroli, poprawy jakości danych oraz wyposażenie tych osób w nowoczesne narzędzia wspierające proces Data Quality.

Prawidłowy proces Data Quality umożliwia:

  • proaktywne monitorowanie oraz oczyszczanie danych w obrębie całego przedsiębiorstwa,
  • współpracę biznesu oraz IT nad odpowiednim zarządzaniem jakością danych,
  • maksymalizację korzyści biznesowych przy wykorzystaniu danych.

Narzędzia do obsługi procesu Data Quality powinny umożliwiać:

  • elastyczną integrację ze źródłami danych,
  • zaawansowaną analizę oraz profilowanie danych,
  • oczyszczanie danych dzięki odpowiedniej walidacji, korektom oraz standaryzacji wszystkich typów danych,
  • de-duplikację oraz konsolidację danych zgodnie z przewidzianymi regułami,
  • współpracę z użytkownikami biznesowymi w procesie Data Quality,
  • dostarczanie oczyszczonych danych do odbiorców (systemów, użytkowników).

Centralizacja reguł Data Quality dla całej organizacji:

Utrzymywanie wysokiej jakości danych wymaga ciągłej aktywności w tym obszarze. Wszystkie prace związane z Data Quality są dużo bardziej efektywne, jeśli przedsiębiorstwo posiada centralną bazę reguł dla jakości danych, które mogą być wykorzystywane w różnych obszarach. Data Quality jest ciągłym procesem a nie jednorazową czynnością.

Zagadnienia dotyczące jakości danych powinny znaleźć się w agendzie większości projektów związanych z migracją lub konsolidacją systemów IT.

Dodatkowo tego typu projekty są znakomitą okazją do wprowadzenia centralnego procesu Data Quality dla całego przedsiębiorstwa.

Affecto dzięki usystematyzowanemu podejściu do zagadnień Data Quality zarówno na płaszczyźnie procesowej jak i technologicznej wdraża najwyższej klasy rozwiązania umożliwiające w znaczący sposób poprawienie jakość danych w przedsiębiorstwie, opracowanie klarownych procedur ciągłego utrzymywania wysokiej jakości danych oraz mechanizmów monitorowania Data Quality. Tylko kompleksowe podejście, do problematyki jakości danych pozwala na przekształcenie danych operacyjnych w informacje o dużej wartości biznesowej.