Toutes les entreprises ont des difficultés à entreprendre gestion globale de la qualité des données. La plupart n'utilisent qu'une fraction des informations disponibles dans l'organisation pour obtenir des informations qui leur sont utiles pour piloter la performance globale de leur entreprise. En même temps, ils ne réalisent généralement pas la Coût associé des données médiocres, inexact ou incohérent.
L'importante perte de revenus due au traitement d'informations de mauvaise qualité oblige les entreprises à changer votre stratégie de gestion de la qualité des données. La tendance est de passer d'un nettoyage et d'une optimisation occasionnels des données à le concentrer comme un gestion globale de la qualité des données réalisées en continu. C'est une démarche d'amélioration continue de la qualité, couvrant tous les niveaux de l'organisation.
Regardons quelques-unes des meilleures pratiques qui peuvent être utilisées.
Comment augmenter l'efficacité de la gestion complète de la qualité des données
Ça existe Quatre moyens puissants pour évoluer vers une approche globale de la gestion de la qualité des données. Ils sont les suivants:
1. Demander ou effectuer une évaluation de la qualité des données
La bonne façon de commencer aborder les problèmes de gestion globale de la qualité des données C'est à travers la réalisation d'un analyse complète de la situation actuelle de vos données.
Vous devez savoir quel type d'information contient des erreurs ou des incohérences. Sachez si vous avez des données en double ou des champs qui manquent souvent. Tout cela peut ne pas être facile à identifier et à corriger, car les données sont peut-être déjà dans les sauvegardes, ou il peut également s'agir de données reçues de sources externes telles que:
- Fournisseurs.
- Applications externes.
- RRSS, comme Facebook et Twitter.
2. Créer un pare-feu de qualité des données
Les données de votre organisation sont un atout qui contient des informations stratégiques et doivent être traitées comme telles. Comme tout autre actif de l'entreprise, les données contenues dans les systèmes d'information de l'organisation ont une valeur économique. La valeur des données augmente et est corrélée au nombre de personnes qui peuvent les utiliser.
Si nous permettons à des données inexactes d'apparaître en continu, non seulement il sera plus difficile d'obtenir des idées commerciales valables pour la prise de décision, mais cela finira aussi par corrompre les données de qualité.
Un pare-feu virtuel de qualité des données détecte et bloque les données incorrectes au moment où elles entrent dans notre système, Agir de manière proactive pour éviter que des données de mauvaise qualité ne contaminent les sources d'informations de l'entreprise..
Une solution complète de gestion de la qualité des données doit inclure un pare-feu de qualité des données qui identifie dynamiquement les données invalides ou corrompues.
3. Unifiez la gestion des données et l'intelligence d'affaires
Le volume considérable de données circulant dans les systèmes de l'entreprise peut rendre particulièrement difficile le maintien de la meilleure qualité de données à tout moment.. La clé du succès réside dans identifier et prioriser le type et le volume de données que nous souhaitons gérer.
L'intelligence d'entreprise (AVEC UN) permet aux institutions de déterminer quels ensembles de données sont les plus susceptibles d'être utilisés. Ceux-ci seront, pourtant, dans laquelle la priorité devrait être accordée à la plan de gestion de la qualité.
4. Créer un groupe de travail en charge de la gestion de la qualité des données.
L'objectif principal de la création d'un groupe de travail sur la qualité des données est d'atténuer les risques qui peuvent survenir dans le processus de prise de décision qui est effectué lors de l'analyse et du traitement des données à haute valeur commerciale..
La formation de ce groupe est essentielle dans une approche holistique telle que la gestion complète de la qualité des données.et devrait inclure à la fois les utilisateurs métier et le personnel du service informatique. Le groupe sera chargé de déterminer les politiques et les normes relatives aux données., s'assurer qu'un mécanisme est en place pour résoudre tous les problèmes liés aux données qui peuvent survenir.
Ils devraient également faciliter et appliquer les procédures d'amélioration de la qualité des données qui sont mises en œuvre et devraient promouvoir des mesures pour prévenir les problèmes liés aux données avant qu'ils ne surviennent..
Gestion globale de la qualité Une gestion des données réussie commence par une stratégie de gestion des données solide et bien établie, basé sur la sélection et la mise en œuvre d'une bonne solution de qualité des données et la création d'équipes d'intégrité des données, composé d'une combinaison de personnel informatique et d'utilisateurs professionnels.
