Garantire la qualità dei dati non è facile. Chiaramente, sarebbe auspicabile avere dati precisi, aggiornati e completi, ma sfortunatamente il mondo reale è lontano dall'essere ideale. Raggiungere dati di alta qualità Richiede una comprensione molto chiara del loro significato, contesto e intenzione., dove non ci siano ambiguità e allo stesso tempo, se è fattibile, disporre di definizioni standardizzate che possano servire da base per future decisioni.
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Garantire la qualità dei dati nell'organizzazione non deve essere considerato come un'azione specifica. La pianificazione del miglioramento continuo basata su iterazioni è l'approccio più efficace e quello che può avvicinare il business al successo per quanto riguarda la qualità dei dati. In questa procedura, poter contare su:
– Conoscenza delle fonti di origine.
– Controllo del percorso dei dati.
– Glossario aziendale.
Quando vengono scoperti gli errori di qualità dei dati?
Nel migliore dei casi, le informazioni errate vengono riconosciute immediatamente ed escluse dal processo decisionale. Il peggio, I dati difettosi, incompleti o poco affidabili non vengono riconosciuti e portano a decisioni sbagliate. Sono gli effetti di una qualità dei dati insufficiente o inesistente.
La maggior parte delle volte, Sfortunatamente, queste informazioni di scarsa qualità vengono scoperte alla fine del Procedura di trasformazione dei dati, momento in cui il flusso d'informazioni ha raggiunto il consumatore finale e le azioni sono state già intraprese.
Questo tipo di informazione di solito si genera a partire da dati che sono stati archiviati per un certo periodo e, perciò, correggerli può risultare un progetto complesso quando non si dispone di:
- Progettazione dei processi.
- Capacità ed esperienza umana.
- Tecnologia adeguata per questo.
Aspetti fondamentali per una soluzione di Business Intelligence
Il informazioni di alta qualità è essenziale in tutti gli aspetti dell'ecosistema aziendale attuale. Il miglioramento della qualità dei dati e, perciò, delle informazioni derivate da essi e della conoscenza che generano; sono aspetti fondamentali lungo l'intero processo di implementazione di una soluzione di Business Intelligence, e inoltre, come passaggio preliminare a questa fase.
Generalmente, si verificano molti errori e incidenti avversi nei processi decisionali strategici, che non sono attribuibili alla risposta del BI in sé, ma sono il risultato della scarsa qualità dei dati e delle informazioni incomplete, obsolete o incoerenti. Ciò implica:
– Impatto diretto sul grado di competitività dell'azienda.
– Aumento dei costi dei processi.
– L'inibizione dello scambio di informazioni, l'analisi, La ricerca e le iniziative di misurazione delle prestazioni.
Evitare queste conseguenze indesiderate per qualsiasi azienda implica dare priorità alla qualità dei dati, Promuovere una corretta governance delle informazioni e garantire che vengano adottate misure per promuovere l'integrità dei dati nell'organizzazione.
