Entrepôt de données

Pourquoi éviter l'incohérence des données commerciales

Se demander pourquoi éviter les incohérences dans les données d'entreprise signifie s'attaquer aux besoin d'informations de qualité pour en tirer le meilleur parti. En d'autres termes, afin d'obtenir des avantages compétitifs grâce à des données fiables et actualisées, qui respectent les principaux dimensions de la qualité des données.

Comme il est bien connu, l'objectif des données doit être soutenir et promouvoir la stratégie de l'entreprise. À cette fin, des projets de qualité des données sont lancés, idéalement dans une gouvernance des données qui facilite son utilisation pratique. De la prise de décision critique à son utilisation dans toute initiative ou procédure.

Cohérence, une dimension de qualité

Dans une perspective plus large, les données de gouvernance Oui, fondamentalement, sa qualité, constitue l'un des piliers fondamentaux des entreprises data-driven, dont la caractéristique essentielle n'est autre que son orientation vers les données pour gagner en efficacité, vision et compétitivité.

Quel que soit le type d'entreprise en question ou si vous souhaitez vous diriger vers ce modèle, les données sont définitivement un atout précieux de premier ordre. Uniquement des données de qualité, compris comme ceux qui s'adaptent aux besoins de l'entreprise, permettre une utilisation avantageuse dans les processus opérationnels et les utilisations analytiques qui soutiennent la prise de décision stratégique.

Dans cet aspect, la cohérence constitue l'une des dimensions principales de la qualité des données, avec l'exhaustivité, conformité, précision ou, entre autres, intégrité. Éviter les données incomplètes, inexact ou fragmenté, doublons ou incohérents, Disons, est essentiel pour obtenir des données de qualité.

Spécifiquement, La cohérence est l'une des dimensions de la qualité qui est considérée comme essentielle pour qu'une donnée l'ait. Fondamentalement, à l'ère du big data dans laquelle nous sommes plongés. Avec plus de raison maintenant, pour cela, vu la pertinence de travailler avec des sources d'information de plus en plus variées, il est essentiel pour assurer la cohérence, entre autres dimensions de la qualité.

Peu importe si une donnée contient des erreurs ou non, il est indispensable d'aller plus loin pour satisfaire le concept de qualité demandé par les temps nouveaux. Puisque des données incohérentes se traduisent par des informations incohérentes, c'est un risque que nous ne pouvons pas prendre si nous aspirons à avoir des données de qualité.

Le risque de créer des données incohérentes est très courant, soit pour le simultanéité des mises à jour dans différentes applications qui les contiennent ou à la suite d'une introduction incorrecte. A) Oui, une fois que l'incohérence des données survient, nous aurons plusieurs copies des mêmes données qui ne correspondront pas les unes aux autres.

Revenant au cas des mises à jour comme générateur possible d'incohérences, on trouverait des adresses différentes pour le même client, à la suite d'une mise à jour désynchronisée. Dans les fichiers qui n'ont pas été mis à jour, résolument, l'ancienne adresse restera, donc dans ceux-ci il ne sera pas mis à jour.

Un obstacle qui, d'autre part, est lié à la fragmentation des données entre les silos d'applications, encore une autre raison impérieuse justifiant la nécessité d'une gestion des données de référence et, en général, gouvernance des données de qualité.

Dans l'environnement numérique d'aujourd'hui, en résumé, les entreprises doivent exigeant face au défi de la qualité des données, une des exigences essentielles pour les transformer en valeur. Le but ultime est d'avoir des données authentiques et valides pour notre objectif, ce que signifie approfondir les dimensions de la qualité, parmi lesquelles les données incohérentes représentent un aspect clé.