Datenqualitätsprojekte müssen einen Aktionsrahmen schaffen, der einer Strategie folgt, die auf eine Reihe von Zielen ausgerichtet ist, die wir erst nach der Entwicklung eines spezifischen Aktionsplans erreichen werden. In diesem Kontext, das Datenprofil Es ist Teil eines grundlegenden Verfahrens, das vor der Gestaltung der Qualitätsregeln durchgeführt wird, bekannt als Datenermittlung, das, Außerdem, es beinhaltet auch die Identifizierung von Ineffizienzen und Entlassungen.
Mit der Data Discovery-App, ein komplexes Verfahren von zentraler Bedeutung, um Modelle zu erforschen und / oder undokumentierte Datenquellen, wir konnten sie identifizieren und messen. Speziell, Profiling führt a Datenqualitätsaudit um die Wurzel von Fehlern zu finden wie ein erster schritt um eine Lösung für Probleme mit der Datenqualität von Unternehmen zu finden, die aus einer Vielzahl von Gründen verursacht werden, als Migrationen, Dateneingabe, Datenwachstum, Vielfalt der Quellen oder, zwischen einer langen usw, Ladefehler.
Profilerstellung, Schlüssel zur Kontrolle des Lebenszyklus der Datenqualität
Die implementierten Qualitätsprozesse, jedoch, sie sind kontinuierlich, da sie sich auf die konzentrieren Lebenszykluskontrolle Datenqualität. Allgemein, Kontrolle erfolgt durch Profiling, machen Struktur- und Inhaltsprofilierung, sowie nachträgliche Reinigung, durch Handlungen, die einer logischen Reihenfolge folgen, von der Entdeckung und Analyse bis zur Definition, Entwicklung, Überprüfung und Nachverfolgung.
Anschließend, in der Tat, ein Datenreinigung aus den Informationen, die uns das Profil offenbart. Dann werden die Regeln definiert und die Ziele entsprechend den Bedürfnissen des Unternehmens festgelegt., weil über ein Minimum hinaus, Datenqualität ist ein flexibles Konzept, das an die Anforderungen der Organisation angepasst werden muss, auf der suche nach einem gleichgewicht. zwischen Kosten und Funktionalität.
Obwohl es am besten ist, das Verfahren global durchzuführen, nicht abteilungsbezogen, Es ist üblich, Prozesse schrittweise zu implementieren. Deswegen, wenn Governance- und Datenqualitätslösungen fehlen globaler Ansatz, zumindest sollten sie skalierbar sein, was es bedeutet, das Verfahren als Wartung und Erweiterung durchzuführen, in diesem Fall muss das Profiling gehen identifizieren, klassifizieren und quantifizieren Qualitätsprobleme in allen Quellen.
Dass Datenqualitätsaudit, Profiling erfolgt in Form von eine Scorekarte das informiert uns konkret, auf qualitativer und statistischer Ebene der Qualität der Daten (Fehler, Prozentsätze doppelter Daten, redundant, unvollständig, etc.) am Anfang, bevor Sie Maßnahmen zur Abhilfe im Rahmen des Datenqualitätsprojekts festlegen.
Nach der Profilierung, in der Data Discovery enthalten, das Datenqualität und eine Reihe von Qualitätskontrollen, als Datensicherung, Datenbereinigung oder Datenprofilierung, Folge klare Abläufe von Anfang an. Nach der Firstlogic-Methodik, Ein Datenqualitätsverfahren umfasst eine Reihe von Phasen, die sich über aus der Auswertung (Profilierung) bis zum Abschlussbericht, in denen Berichte über das implementierte Datenqualitätsverfahren präsentiert werden. in der Zwischenzeit, wir werden andere nicht weniger wichtige Prozesse durchgeführt haben, als Analyse, Kategorisierung, Standardisierung, Korrektur, Verbesserung, Daten-Crossover und -Vereinheitlichung, in dieser Reihenfolge. Denken Sie immer daran, dass es sich um einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess handelt.
Bildquelle: Stuart Hundert / FreeDigitalPhotos.net
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