La stratégie de qualité des données dans les systèmes informatiques

Les entreprises, dans la pratique, ils présentent un grand problème de qualité qui s'étend de l'intérieur de l'organisation vers l'extérieur, se projetant sur des aspects tels que la relation avec le client, la prise de décision et la productivité. Dans un tel environnement, il est difficile de faire confiance aux données et c'est exactement l'objectif de la stratégie de qualité des données.

• Quand appliquer les règles de qualité des données?

  À de nombreuses étapes du la qualité de la procédure de gestion des données peut être appliquée, puisqu'elle est directement liée à l'intégration, un aspect nécessaire dans un environnement complexe comme celui des systèmes d'information d'entreprise actuels.

  Pourtant, il faut que la stratégie générale de qualité des données de l'entreprise combinez les trois aspects suivants:

  • Prestations de service
  • Méthodologie
  • Instruments

  La recherche de la qualité des données à différents niveaux garantira une vision d'entreprise plus cohérente dans laquelle tous les attributs soutenant des données fiables sont assurés.: précision, actualisation, intégrité, intégrité et fiabilité.

  Pourquoi votre entreprise a-t-elle besoin d'une stratégie de qualité des données?

  Il y a de plus en plus de données provenant de plus de sources dans plus de systèmes: ERP, sources externes, la toile, centres d'appels ou entrepôts de données, entre autres. Tous les processus sont informatisés, les volumes augmentent, les applications sont migrées et les systèmes communiquent entre eux. Cette réalité pose de nouveaux défis à la stratégie de qualité des données, qui doit porter attention à trois aspects importants liés à:

  1. Objectifs. Los datos que se ingresaron para un propósito específico ahora se están aplicando a otros fines. UNE) Et, puede suceder que la calidad de los datos sea relativamente buena para los sistemas transaccionales pero no para los sistemas de BI o CRM. Una factura incorrecta a nivel transaccional afecta solo a un cliente, d'autre part, cuando aparece en un sistema de BI, esta factura puede tener un impacto muy grande en el negocio, dando lugar a decisiones inapropiadas en diferentes áreas de la organización.
  2. Processus Deben ser implementados estrategias para lograr niveles más altos de calidad de datos para procesos automatizados, puesto que los problemas de calidad de los datos conducen a dificultades en diferentes sistemas, con sus consecuencias. Aún cuando la automatización es algo bueno, puisque cela réduit l'erreur humaine, cela peut également entraîner de nouvelles complications. Et est-ce, lorsque tous les processus sont automatisés et que l'intervention humaine est de plus en plus réduite, de nouveaux types d'erreurs peuvent apparaître. Par exemple, le cas d'envoyer du courrier à la mauvaise adresse, qu'une personne pourrait détecter et annuler à temps, par simple bon sens, dans un environnement automatisé, ce serait une procédure incorrecte, puisqu'un système de envoi Il a de nombreux avantages, mais il manque la perspective humaine que seul un employé connaissant l'organisation et ses clients peut apporter.
  3. Service. Finalement, il faut prêter attention au fait que les clients attendent un meilleur service de plus en plus. Les standards du marché ont augmenté à mesure que la sophistication du consommateur augmente.. Actuellement, les entreprises ne peuvent pas se permettre de baisser leur garde sur les questions liées à la qualité des données, car une information défectueuse implique une mauvaise gestion des clients, Qui est-ce, en étant plus exigeants et en connaissant mieux leurs droits, ne passent pas sous silence certaines erreurs.

  La qualité des données est un sujet prioritaire pour votre entreprise. Avez-vous déjà une stratégie pour garantir que tous vos besoins soient couverts dans ce domaine?