Es esencial considerar che lui proyectos de calidad de datosSon proyectos de mejora continua. Perché, para obtener los mejores resultados en la implementación de estos proyectos, es imperativo usar procedimientos claros y bien establecidos.
Se identifican 6 procesos o tareas clave que deben reflejarse y abordarse en cada proyecto de calidad de datos.
¿Cuáles son los seis procesos clave en los proyectos de calidad de datos?
1. Scoperta. El primer paso hacia la calidad de los datos.
Se utiliza para explorar modelos y / o fuentes de datos. indocumentados, logrando así una rápida identificación y medición de estos. El descubrimiento es un procedimiento iterativo No necesita un modelo inicial inmenso, aún cuando sí necesita las habilidades indispensables para comprender las relaciones entre la información. Las capacidades analíticas son otro requisito en esta etapa de cualquier iniciativa de calidad de datos, dado que de forma general se divide en tres categorías:
- Preparazione dei dati
- Analisi dei dati
- AnalisiL'analisi si riferisce al processo di raccolta, Misura e analizza i dati per ottenere informazioni preziose che facilitano il processo decisionale. In vari campi, come business, Salute e sport, L'analisi può identificare modelli e tendenze, Ottimizza i processi e migliora i risultati. L'utilizzo di strumenti avanzati e tecniche statistiche è fondamentale per trasformare i dati in conoscenze applicabili e strategiche.... avanzada
2. Elaboración de perfiles. Una etapa que no debe olvidarse en las iniciativas de calidad de datos
La concordancia o creación de perfiles de datos es una auditoría de calidad de datos con la entrega de un cuadro de mando que identifica, clasifica y cuantifica los problemas de calidad en todas las fuentes.
El objetivo de la auditoría es generar una misuraIl "misura" È un concetto fondamentale in diverse discipline, che si riferisce al processo di quantificazione delle caratteristiche o delle grandezze degli oggetti, fenomeni o situazioni. In matematica, Utilizzato per determinare le lunghezze, Aree e volumi, mentre nelle scienze sociali può riferirsi alla valutazione di variabili qualitative e quantitative. L'accuratezza della misurazione è fondamentale per ottenere risultati affidabili e validi in qualsiasi ricerca o applicazione pratica.... tangible de la calidad de los datos al inicio, que permitirá explicar las condiciones actuales de la información, proporcionando visibilidad sobre aspectos tan relevantes como la existencia de duplicaciones o redundancias en los datos.
3.Pulizia. Un procedimiento clave para garantizar la calidad de los datos
La limpieza de datos es el procedimiento de detectar y rectificar datos inexactos o corruptos en una Banca datiUn database è un insieme organizzato di informazioni che consente di archiviare, Gestisci e recupera i dati in modo efficiente. Utilizzato in varie applicazioni, Dai sistemi aziendali alle piattaforme online, I database possono essere relazionali o non relazionali. Una progettazione corretta è fondamentale per ottimizzare le prestazioni e garantire l'integrità delle informazioni, facilitando così il processo decisionale informato in diversi contesti..... El procedimiento se utiliza principalmente en bases de datos donde se modifican, reemplazan o eliminan datos incorrectos, incompletos, inexactos o irrelevantes.
Por medio de este procedimiento clave para la calidad de los datos, se definen las reglas y se establecen los objetivos a lograr. Dependiendo del nivel de calidad de los datos de los activos informativos de la organización, los objetivos comerciales y la rentabilidad de una iniciativa de este tipo, determinará cuál es el nivel de calidad de los datos que se debe trabajar para lograr y mantener.
4.Standardizzazione
La estandarización de datos es el procedimiento de transformar datos de sistemas dispares a un formato consistente., con diferentes formatos y a los que se les aplican distintas reglas.
Las diferencias originales, por pequeñas que sean, pueden dar lugar a malentendidos y malas interpretaciones de los datos de la organización, generando desconfianza en los sistemas de información de la compañía y reduciendo la agilidad de los procesos, lo que requeriría múltiples verificaciones.
Con la estandarización, al transformar los datos en un formato coherente, Las anomalías y los valores atípicos se pueden borrar, proporcionando coherencia, un aspecto esencial de la calidad de los datos.
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5. Unificación. Mejora efectiva
La unificación posibilita reunir las entidades y atributos de la información en un data warehouse, sin alterar las características técnicas o el formato original de las fuentes de datos.
In questa fase, los procesos de mejora de la calidad de los datos se implementan en base a reglas de unificación. El resultado es una visión única, garantía de calidad de los datos en toda la organización.
6.Monitoreo. Continuación del ciclo de calidad de los datos
Una vez que se ha implementado el procedimiento de calidad de los datos, es esencial que se informen los resultados. El monitoreo incluye no solo medidas y acciones de seguimiento, sino además informes para la distribución de resultados, incluidos desglose y alertas.
¿Realizas los 6 procesos clave de un proyecto de calidad de datos en tu organización?
