gleichbedeutend mit besseren Geschäftsergebnissen

El término DQ representa actualmente uno de los conceptos fundamentales de un sistema de administración de bases de datos, del mismo modo que otros en su momento, como la integridad o la seguridad. Heute, el creciente interés por la DQ entre las instituciones está motivado por la mayor interconectividad entre productores y usuarios de datos, dado que actualmente mucha información se comparte entre diferentes entidades.

Für viele Unternehmen, los datos son tu principal activo. Zur selben Zeit, trabajar con datos de mala calidad suele ser muy costoso en tiempo y dinero y, Was ist schlimmer, puede llevar a los gerentes de la compañía a tomar caminos equivocados.

Datenqualität: desde la capacidad analítica del negocio hasta su fiabilidad

La verdad es, das Falsche Daten puede ser el resultado de problemas como los siguientes:

• Errores ocasionados por los usuarios al ingresarlos.
• Daños durante la transmisión o el almacenamiento.
• Definiciones no coincidentes de diccionarios de datos.

Dichos datos afectar la capacidad de una compañía para realizar sus funciones comerciales y otorgar servicios a sus clientes. Esto conduce a la pérdida de credibilidad e ingresos, al descontento de los clientes e inclusive a problemas de cumplimiento.

Zur selben Zeit, los datos incorrectos pueden Causar problemas en el análisis, la generación de informes y el almacenamiento de datos.. Pero hay alternativas para evitarlo, que pasan por:

1. Correcta elección tecnológica. Para seleccionar la mejor solución de calidad de datos, tendría que recurrir a una de las que se encuentran en la esquina superior derecha del Cuadrante Mágico de Gartner.
2. Mejora continua La implantación de una metodología de mejora continua es otro factor que garantiza la consecución de los objetivos de DQ propuestos.
3. Colaboración de un socio. Lösungen Datenqualität, implementados por un socio con experiencia y conocimiento, con la colaboración del cliente, son el mejor enfoque para una proyecto exitoso para compañías.

Das compromiso con la calidad de los datos mejora los resultados de negocio de forma significativa, dado que tiene un impacto directo en la mejora de los resultados de los procesos de negocio y, deshalb, además en el control de administración y la satisfacción del cliente.

Es necesario establecer, antes de comenzar, el entorno colaborativo dentro de la compañía que regirá el proyecto. Mit anderen Worten, du musst identificar y establecer roles, responsabilidades, Verfahren, personas e indicadores. Es ist auch notwendig Involucrar plenamente a la dirección como patrocinador del proyecto de calidad de datos..

In Wirklichkeit, el riesgo de emprender el proyecto en un modelo propio es demasiado alto con respecto a costes descontrolados, sobrepasos de tiempo y grandes equipos permanentes. ¿Tiene un socio tecnológico para su iniciativa DQ?

Verwandter Beitrag: