Garantizar la calidad de los datos no es facil. Chiaramente, sería deseable contar con datos precisos, actualizados y completos, pero desafortunadamente el mundo real está lejos de ser ideal. Lograr datos de alta calidad Necesita una comprensión muy clara de su significado, contexto e intención., donde no existan ambigüedades y al mismo tiempo, se è fattibile, contar con definiciones estandarizadas que puedan servir de base para futuras tomas de decisiones.
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Garantizar la calidad de los datos en la organización no debe considerarse como una acción específica. La planificación de la mejora continua basada en iteraciones es el enfoque más eficaz y el que puede acercar el negocio al éxito en lo que respecta a la calidad de los datos. En este procedimiento, poder contar con:
– Conocimiento de las fuentes de origen.
– Control de trayectoria de datos.
– Glosario empresarial.
¿Cuándo se descubren los errores de calidad de los datos?
En el mejor de los casos, la información errónea se reconoce de inmediato y se excluye del procedimiento de toma de decisiones. Lo peor, Los datos defectuosos, incompletos o poco fiables no se reconocen y conducen a una mala toma de decisiones. Son los efectos de una calidad de datos insuficiente o inexistente.
La maggior parte delle volte, Sfortunatamente, esa información de mala calidad se descubre al final del Procedura di trasformazione dei dati, momento en el que el flujo de información ha llegado al consumidor final y se han realizado las acciones.
Este tipo de información suele generarse a partir de datos que llevan algún tiempo almacenados y, perciò, repararla puede resultar un proyecto complejo cuando no se cuenta con:
- Diseño de procesos.
- Capacidad y experiencia humanas.
- Tecnología adecuada para esto.
Aspectos fundamentales para una solución de Business Intelligence
Il información de alta calidad es esencial en todos los aspectos del ecosistema empresarial actual. Il mejora de la calidad de los datos e, perciò, de la información derivada de estos y del conocimiento que generan; son aspectos fundamentales a lo largo del procedimiento de implementación de una solución de Business Intelligence, y además como paso previo a esta etapa.
Generalmente, se producen muchos errores e incidentes adversos en el procesos de toma de decisiones estratégicas, que no son atribuibles a la respuesta de BI en sí, sino que son el resultado de la mala calidad de los datos y la información incompleta, desactualizada o inconsistente. Esto implica:
– Impacto directo en el grado de competitividad de la compañía.
– Incremento de los costes de los procesos.
– La inhibición del intercambio de información, l'analisi, la investigación y las iniciativas de medición del desempeño.
Evitar estas consecuencias indeseables para cualquier compañía implica priorizar la calidad de los datos, promover el gobierno de la información adecuado y garantizar que se tomen medidas para promover la integridad de los datos en la organización.
