Warum Inkonsistenz von Geschäftsdaten vermeiden

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inconsistencia de datos comerciales
Wir fragen uns, warum die Vermeidung von Inkonsistenzen in Geschäftsdaten bedeutet, die Bedarf an Qualitätsinformationen um das Beste daraus zu machen. Mit anderen Worten, um Wettbewerbsvorteile durch zuverlässige und zeitnahe Daten zu erzielen, die mit den wichtigsten übereinstimmen Datenqualitätsdimensionen.

Wie bekannt, das ziel der daten sollte sein die Geschäftsstrategie unterstützen und fördern. Zu diesem Zweck, Datenqualitätsprojekte werden gestartet, idealerweise im Rahmen einer Data Governance, die den praktischen Einsatz erleichtert. Von der kritischen Entscheidungsfindung bis zur Verwendung in jeder Initiative oder jedem Verfahren.

Konsistenz, eine Dimension von Qualität

Aus einer breiteren Perspektive, das Governance-Daten Ja, grundsätzlich, seine Qualität, stellt eine der Grundsäulen datengetriebener Unternehmen dar, deren wesentliches Merkmal nichts anderes ist als die Orientierung an Daten zur Steigerung der Effizienz, Vision und Wettbewerbsfähigkeit.

Unabhängig von der Art des Unternehmens oder ob Sie sich diesem Modell zuwenden möchten, Daten sind definitiv ein wertvolles Gut der höchsten Ordnung. Nur Qualitätsdaten, verstanden als diejenigen, die sich an die Bedürfnisse des Unternehmens anpassen, ermöglichen einen vorteilhaften Einsatz sowohl in operativen Prozessen als auch in analytischen Anwendungen, die strategische Entscheidungen unterstützen.

In dieser Ansicht, das Konsistenz stellt eine der Hauptdimensionen der Datenqualität dar, zusammen mit der Vollständigkeit, Übereinstimmung, Präzision oder, unter anderem, Integrität. Vermeiden Sie unvollständige Daten, ungenau oder fragmentiert, Duplikate oder inkonsistent, Sagen wir, ist unerlässlich, um qualitativ hochwertige Daten zu erhalten.

Speziell, Konsistenz ist eine der Qualitätsdimensionen, die als wesentlich dafür angesehen wird, dass Daten sie haben. Grundsätzlich, im Zeitalter von Big Data, in das wir eintauchen. Jetzt mit mehr Grund, deshalb, angesichts der Relevanz der Arbeit mit immer unterschiedlicheren Informationsquellen, es ist wichtig, um diese Konsistenz zu gewährleisten, unter anderen Qualitätsdimensionen.

Unabhängig davon, ob eine Daten fehlerhaft ist oder nicht, Es ist wichtig, weiter zu gehen, um dem von der neuen Zeit geforderten Qualitätsbegriff gerecht zu werden. Seit Inkonsistente Daten führen zu inkonsistenten Informationen, Dies ist ein Risiko, das wir nicht eingehen können, wenn wir qualitativ hochwertige Daten anstreben.

Das Risiko, inkonsistente Daten zu erstellen, ist sehr verbreitet, entweder für die Gleichzeitigkeit von Updates in anderen Anwendungen, die sie enthalten oder als Folge einer falschen Einführung. A) Ja, sobald Dateninkonsistenzen auftreten, Wir werden mehrere Kopien derselben Daten haben, die nicht miteinander übereinstimmen.

Zurück zum Fall von Updates als möglicher Inkonsistenzgenerator, wir würden unterschiedliche Adressen für denselben Kunden finden, infolge eines nicht synchronen Updates. In Dateien, die nicht aktualisiert wurden, entschieden, die bisherige Adresse bleibt bestehen, in diesen wird es also nicht aktualisiert.

Ein Hindernis, das, Außerdem, hängt mit der Datenfragmentierung über Anwendungssilos hinweg zusammen, ein weiterer zwingender Grund, der die Notwendigkeit eines Stammdatenmanagements rechtfertigt und, allgemein, Qualitätsdaten-Governance.

In der heutigen digitalen Umgebung, Zusammenfassend, Unternehmen müssen anspruchsvoll, wenn Sie sich der Herausforderung der Datenqualität stellen, eine der wesentlichen Voraussetzungen, um sie in Wert umzuwandeln. Das ultimative Ziel ist es, authentische und valide Daten für unseren Zweck zu haben, was es heißt, in die Dimensionen der Qualität einzutauchen, unter denen inkonsistente Daten einen zentralen Aspekt darstellen.

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