Datenqualität ist ein relativ relativer Begriff, was von verschiedenen Faktoren abhängt. Allgemein, Wir können sagen, dass dies ein Maß für die Präzision sein sollte, Datenvalidität und -integrität. Aber grundsätzlich, muss von ausreichender Qualität sein, um unterstützen unseren Zweck des Geschäfts.
Die Eignung für den Einsatz im Unternehmen, Mit anderen Worten, für betriebliche Zwecke oder zur Verwendung in Business Intelligence-Initiativen, entscheidet letztendlich über seine Qualität. Zu diesem Zweck, es wird festgestellt, dass die die meisten Institutionen haben Probleme mit der Qualität ihrer Daten– Laut Gartner, mehr als 25 Prozent der kritischen Daten von Fortune-Unternehmen 1000 sie sind defekt, und in unzähligen Fällen wissen sie es nicht.
Das riesige Kosten für schlechte Datenqualität sie sind bekannt, genauso wie, unter anderen Methoden, Data Profiling wird verwendet, um es zu korrigieren und so seine negativen Folgen zu vermeiden. Grundsätzlich, seit dem laufenden Geschäft Vertrauen Sie Daten mehr denn je. Nicht umsonst, Eine der größten Herausforderungen für IT-Abteilungen besteht darin, das Geschäft an den neuen digitalen Kontext anzupassen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Profiling zur Steigerung der Datenqualität
Die Informationen von Datenprofilen sind eine große Hilfe bei der Steigerung der Datenqualität. Speziell, das Profiling-Verfahren bewertet und verbessert die Qualität der Daten aus einem bestimmten Quellsystem, versuchen, bestehende Probleme zu korrigieren und zu verbessern, sowie sie in Zukunft zu vermeiden.
Da es eine geschäftliche Notwendigkeit ist, in dieser neuen digitalen Ära an der Spitze zu stehen, wo Datenqualität eine beispiellose Relevanz erlangt, Um die Herausforderung zu meistern, ist eine Datenprofilerstellung erforderlich. Datenqualitätsprojekten können vertrauen Datenprofilierungslösungen, die das Verfahren automatisieren stellt eine qualitative Entwicklung in Bezug auf die manuelle Codierungsprofilierung dar.
Neben anderen Vorteilen, Reduzieren Sie den Aufwand und vergrößern Sie die Reichweite und verbessern Sie die Konsistenz zwischen Datenqualitätsinitiativen. Durch automatisierte Erkennungsfunktionen alle Protokolle scannen einzigartige Daten, aus jeder Quelle, Findet versteckte Anomalien und Zusammenhänge mit großer Effizienz.
Die Nutzung dieser hochmodernen Tools, die die Qualität der Daten selbst bestimmen, führt zu mehr und schnellerem umfassende Datenauswertung. Deswegen, durch die Automatisierung der Datenprofilerstellung, wir können qualitativ hochwertige Datenprofile mit beispielloser Geschwindigkeit liefern.
Wie Profiling hilft, BI zu verbessern
Solange die Qualität der Daten für eine bestimmte Initiative wichtig ist, Profiling wird sich als notwendige Lösung erweisen, da es hilft, die Datenqualität zu verbessern und, deshalb, ist eine wesentliche Voraussetzung, um die Daten mit der notwendigen Zuverlässigkeit zu versehen.
Zusammenfassend, Profiling liefert uns umsetzbare Daten, die einen entscheidenden Beitrag zum Erfolg von Datenqualitätsinitiativen leisten und in BI-Projekte, da sie mit einbeziehen Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen zur Analyse und Berichte. Speziell, kann zum Erfolg eines Business Intelligence-Projekts beitragen, indem es schnell die wahre Struktur und den Inhalt der Daten aufklärt.
Erinnern wir uns daran, dass sein Hauptziel darin besteht, zu analysieren, messen und überwachen Sie die Datenqualität, bevor Sie ein Datenqualitätsverfahren einleiten, deren oberstes Ziel die Erstellung von Berichten zur Einhaltung der Datenqualität ist, immer im Kontext der Bedürfnisse. Geschäfts- und Handelsregeln. Trotz dieses, seine Fähigkeit, schnell und umfassend über die Datenqualität zu informieren, bietet eine Fülle von Vielseitigkeit zu diesem Werkzeug.
Deswegen, Die Erstellung von Datenprofilen kann in Situationen sehr nützlich sein, in denen die Datenqualität ein Schlüsselproblem ist. Wie in den oberen Zeilen angegeben, seine Verwendung wird uns helfen Probleme mit der Datenqualität identifizieren, die im Quellsystem oder in der ETL-Verarbeitung korrigiert werden können. Ö, als Beispiel, leitet uns bei der Erstellung neuer Geschäftsregeln an, sowie die Tragfähigkeit des Projekts als Ganzes.
In BI-Initiativen, die die Konvertierung oder Migration Daten, auch die Erstellung von Datenprofilen wird eine wichtige Unterstützung für Risiken reduzieren. Abhängig von den Ergebnissen Ihrer Auswertungen, Sie werden uns bei den Schritten anleiten, die wir befolgen müssen, um das lang ersehnte Vertrauen in Daten zu beenden, notwendige und unumgängliche Voraussetzung, um das Projekt in den besten Hafen zu bringen.
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