Cómo la creación de perfiles de datos puede ayudar a BI

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La calidad de los datos es un concepto algo relativo, que dependerá de diferentes factores. En general, podemos decir que esto debería ser una medida de la precisión, validez e integridad de los datos. Pero fundamentalmente, deben ser de calidad suficiente para apoya nuestro propósito de negocios.

Su idoneidad para su uso dentro de la compañía, dicho de otra forma, para fines operativos o para su uso en iniciativas de Business Intelligence, determinará en última instancia su calidad. A tal efecto, se encuentra que la la mayoría de las instituciones disponen problemas con la calidad de sus datos– Según Gartner, más del 25 por ciento de los datos críticos de las compañías Fortune 1000 son defectuosos, y en innumerables casos no lo conocen.

El enorme costos de datos de mala calidad son muy conocidos, de la misma forma que, entre otros métodos, se utiliza el perfilado de datos para corregirlo y así evitar sus consecuencias negativas. Fundamentalmente, dado que el negocio actual confiar más que nunca en los datos. No en vano, uno de los principales retos a los que se enfrentan los departamentos de TI es adaptar el negocio al nuevo contexto digital para obtener ventajas competitivas.

Elaboración de perfiles para impulsar la calidad de los datos

La información proporcionada por los perfiles de datos es de gran ayuda para impulsar la calidad de los datos. Concretamente, el procedimiento de elaboración de perfiles evalúa y mejora la calidad de los datos de un sistema fuente determinado, intentando corregir y mejorar los problemas existentes, así como evitarlos en el futuro.

Dado que es un imperativo empresarial estar a la vanguardia de esta nueva era digital, en la que la calidad de los datos adquiere una relevancia sin precedentes, afrontar el desafío necesita la elaboración de perfiles de datos. Los proyectos de calidad de datos pueden confiar soluciones de creación de perfiles de datos que automatizan el procedimiento que representan una evolución cualitativa con respecto a la elaboración de perfiles de codificación manual.

Entre otros beneficios, reducen el esfuerzo y amplían el alcance y mejoran la coherencia en todas las iniciativas de calidad de datos. Al tener capacidades de descubrimiento automatizado escanear todos los registros de datos únicos, de cualquier fuente, encuentra anomalías y relaciones ocultas con gran eficacia.

Aprovechar estas herramientas de vanguardia que determinan la calidad de los datos en sí mismos se traduce en más y más rápido evaluación integral de datos. Por eso, al automatizar la creación de perfiles de datos, podemos ofrecer perfiles de datos de alta calidad con una velocidad sin precedentes.

Cómo la creación de perfiles ayuda a mejorar la BI

Siempre que la calidad de los datos sea importante para una determinada iniciativa, la elaboración de perfiles se revelará como una solución necesaria, dado que ayuda a mejorar la calidad de los datos y, por tanto, constituye un requisito imprescindible para dotar a la data de la necesaria fiabilidad.

En resumen, la elaboración de perfiles nos brinda datos procesables que contribuyen de manera decisiva al éxito de las iniciativas de calidad de datos y en Proyectos de BI, dado que implican recopilación de datos de diversas fuentes para realizar análisis e informes. En particular, puede ayudar a garantizar el éxito de un proyecto de inteligencia empresarial al arrojar luz rápidamente sobre la verdadera estructura y contenido de los datos.

Recordemos que su principal objetivo es analizar, medir y monitorear la calidad de los datos antes de iniciar un procedimiento de calidad de datos, cuyo objetivo último es la creación de informes de cumplimiento de la calidad de los datos, siempre en el contexto de las necesidades. negocios y reglas comerciales. A pesar de esto, su capacidad para proporcionar información rápida y completa sobre la calidad de los datos proporciona una gran cantidad de versatilidad a esta herramienta.

Por eso, la elaboración de perfiles de datos puede resultar muy útil en situaciones en las que la calidad de los datos es un tema clave. Como se indica en las líneas superiores, su uso nos ayudará a identificar problemas de calidad de los datos, que se puede corregir en el sistema fuente o en el procesamiento ETL. O, a modo de ejemplo, nos orienta sobre la conveniencia de crear nuevas reglas de negocio, así como sobre la viabilidad del proyecto en su conjunto.

En iniciativas de BI que requieren la conversión o migración datos, la elaboración de perfiles de datos además será un apoyo importante para reducir riesgos. Dependiendo de los resultados de sus evaluaciones, nos orientarán sobre los pasos a seguir para lograr para terminar la tan esperada confianza en los datos, requisito necesario e ineludible para llevar el proyecto al mejor puerto.

Fuente de la imagen: pannawat / FreeDigitalPhotos.net

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