La qualité des données est un concept quelque peu relatif, qui dépendra de différents facteurs. En général, on peut dire que cela devrait être une mesure de précision, validité et intégrité des données. Mais fondamentalement, doit être de qualité suffisante pour soutenir notre objectif du travail.
Son adéquation à une utilisation au sein de l'entreprise, En d'autres termes, à des fins opérationnelles ou pour une utilisation dans des initiatives de Business Intelligence, déterminera finalement sa qualité. À cette fin, il se trouve que le la plupart des institutions ont des problèmes avec la qualité de leurs données– Selon Gartner, plus que 25 pourcentage des données critiques des entreprises Fortune 1000 ils sont défectueux, et dans d'innombrables cas ils ne le savent pas.
L'énorme coûts de données de mauvaise qualité ils sont bien connus, de la même manière que, entre autres méthodes, le profilage des données est utilisé pour la corriger et ainsi éviter ses conséquences négatives. Fondamentalement, puisque l'entreprise actuelle faire confiance aux données plus que jamais. Pas en vain, l'un des principaux défis auxquels sont confrontées les directions informatiques est l'adaptation de l'entreprise au nouveau contexte numérique pour obtenir des avantages concurrentiels.
Le profilage pour améliorer la qualité des données
Les informations fournies par les profils de données sont d'une grande aide pour améliorer la qualité des données. Spécifiquement, la procédure de profilage évalue et améliore la qualité des données d'un système source donné, essayer de corriger et d'améliorer les problèmes existants, ainsi que de les éviter à l'avenir.
Étant donné que c'est un impératif commercial d'être à l'avant-garde de cette nouvelle ère numérique, où la qualité des données prend une importance sans précédent, relever le défi nécessite un profilage des données. Les projets de qualité des données peuvent faire confiance des solutions de profilage des données qui automatisent la procédure représentant une évolution qualitative par rapport au profilage de codage manuel.
Entre autres avantages, réduire les efforts, étendre la portée et améliorer la cohérence entre les initiatives de qualité des données. En ayant des capacités de découverte automatisées analyser tous les journaux données uniques, de n'importe quelle source, Trouve les anomalies cachées et les relations avec une grande efficacité.
Tirer parti de ces outils de pointe qui déterminent la qualité des données elles-mêmes se traduit par plus et plus rapidement évaluation complète des données. Pour cela, en automatisant le profilage des données, nous pouvons fournir des profils de données de haute qualité avec une vitesse sans précédent.
Comment le profilage aide à améliorer la BI
Tant que la qualité des données est importante pour une certaine initiative, le profilage s'avérera une solution nécessaire, car il contribue à améliorer la qualité des données et, pourtant, est une exigence essentielle pour fournir aux données la fiabilité nécessaire.
En résumé, Le profilage nous fournit des données exploitables qui contribuent de manière essentielle au succès des initiatives de qualité des données et dans Projets BI, puisqu'ils impliquent recueillir des données de diverses sources à des fins d'analyse et rapports. En particulier, peut aider à assurer le succès d'un projet d'intelligence d'affaires en faisant rapidement la lumière sur la véritable structure et le contenu des données.
Rappelons que son objectif principal est d'analyser, mesurer et surveiller la qualité des données avant de lancer une procédure de qualité des données, dont l'objectif ultime est la création de rapports de conformité sur la qualité des données, toujours dans le contexte des besoins. règles commerciales et commerciales. Malgré cela, sa capacité à fournir des informations rapides et complètes sur la qualité des données offre une multitude de Polyvalence à cet outil.
Pour cela, Le profilage des données peut être très utile dans les situations où la qualité des données est un problème clé. Comme indiqué sur les lignes du haut, son utilisation nous aidera identifier les problèmes de qualité des données, qui peut être corrigé dans le système source ou dans le traitement ETL. O, par exemple, nous guide sur la commodité de créer de nouvelles règles métier, ainsi que la viabilité du projet dans son ensemble.
Dans les initiatives de BI qui nécessitent la conversion ou migration Les données, l'élaboration de profils de données sera également un support important pour réduire les risques. Selon les résultats de vos évaluations, Ils nous guideront sur les étapes à suivre pour parvenir à mettre fin à la confiance tant attendue dans les données, exigence nécessaire et incontournable pour porter le projet au meilleur port.
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