Les projets de qualité des données doivent établir un cadre d'action qui suit une stratégie orientée vers une série d'objectifs que nous n'atteindrons qu'après avoir développé un plan d'action spécifique. Dans ce contexte, la profil de données Elle fait partie d'une démarche fondamentale qui est réalisée en amont de la conception des règles qualité, connu comme Découverte de données, Quoi, d'autre part, il comprend également l'identification des inefficacités et des licenciements.
Avec l'application Data Discovery, une procédure complexe de pertinence clé pour explorer des modèles et / ou sources de données non documentées, nous avons pu les identifier et les mesurer. Spécifiquement, le profilage effectue une audit de la qualité des données pour trouver la racine des erreurs comme un premier pas pour trouver une solution aux problèmes de qualité des données de l'entreprise causés par une multitude de raisons, comme les migrations, la saisie des données, croissance des données, diversité des sources ou, entre un long etcetera, erreurs de chargement.
Profilage, clé du contrôle du cycle de vie de la qualité des données
Les processus qualité mis en place, en échange, ils sont continus, puisqu'ils se concentrent sur le contrôle du cycle de vie qualité des données. En général, le contrôle se fait par profilage, faire un structure et profilage du contenu, ainsi que le nettoyage ultérieur, par des actions qui suivent un ordre logique, de la découverte et de l'analyse à la définition, développement, examen et suivi.
Ensuite, en effet, un nettoyage des données à partir des informations que le profil nous révèle. Ce sera alors lorsque les règles seront définies et les objectifs établis en fonction des besoins de l'entreprise., car au-delà d'un minimum, la qualité des données est un concept flexible qui doit être adapté aux exigences de l'organisation, à la recherche d'un équilibre. entre les coûts et la fonctionnalité.
Bien qu'il soit préférable que la procédure soit effectuée globalement, non-ministériel, il est courant de mettre en place des processus progressivement. Pour cela, si les solutions de gouvernance et de qualité des données manquent approche globale, au moins ils devraient être évolutifs, ce que signifie effectuer la procédure en tant que maintenance et extension, auquel cas le profilage doit aller identifier, classer et quantifier problèmes de qualité dans toutes les sources.
Quoi audit de la qualité des données, le profilage prend la forme une carte de pointage qui nous informe de manière concrète, au niveau qualitatif et statistique de la qualité des données (erreurs, pourcentages de données en double, redondant, incomplet, etc.) au début, avant de déterminer les initiatives de remédiation dans le cadre du projet de qualité des données.
Après le profilage, inclus dans la découverte de données, les Qualité des données et une série d'activités de contrôle de la qualité, comme assurance des données, nettoyage des données ou profilage des données, Suivant procédures claires depuis le début. Selon la méthodologie Firstlogic, Une procédure de qualité des données couvre une série de phases qui s'étendent sur de l'évaluation (profilage) jusqu'au rapport final, dans lequel sont présentés les rapports sur la procédure de qualité des données mise en œuvre. Pendant, nous aurons effectué d'autres procédés non moins importants, comme analyse, catégorisation, standardisation, correction, amélioration, croisement et unification des données, dans cet ordre. Toujours garder à l'esprit qu'il s'agit d'une démarche d'amélioration continue.
Source de l'image: Stuart Cent / FreeDigitalPhotos.net
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