Come è noto, l'obiettivo dei dati deve essere supportare e promuovere la strategia aziendale. A tal fine, si avviano progetti di qualità dei dati, idealmente all'interno di una governance dei dati che ne faciliti l'uso pratico. Dalla presa di decisioni critiche al loro utilizzo in qualsiasi iniziativa o procedimento.
Consistenza, un dimensione"Dimensione" È un termine che viene utilizzato in varie discipline, come la fisica, Matematica e filosofia. Si riferisce alla misura in cui un oggetto o un fenomeno può essere analizzato o descritto. In fisica, ad esempio, Si parla di dimensioni spaziali e temporali, mentre in matematica può riferirsi al numero di coordinate necessarie per rappresentare uno spazio. Comprenderlo è fondamentale per lo studio e... della qualità
Indipendentemente dal tipo di azienda di cui si tratti o se si voglia avanzare verso questo modello, non c'è dubbio che i dati siano un bene prezioso di primo ordine. Solo i dati di qualità, intesi come quelli che soddisfano le esigenze del business, permettono un utilizzo vantaggioso sia nei processi operativi sia negli usi analitici che supportano le decisioni strategiche.
In particolare, la coerenza è una delle dimensioni della qualità che sono considerate imprescindibili affinché un dato la possieda. Fondamentalmente, nell'era del big data in cui siamo immersi. Con maggiore ragione ora, perché, data la rilevanza di lavorare con fonti di informazione sempre più varie, è essenziale per garantire quella coerenza, tra le altre dimensioni della qualità.
Il rischio di creare dati incoerenti è molto comune, sia per la concorrenza degli aggiornamenti in diverse applicazioni che li contengono o come conseguenza di un'inserzione errata. A) Sì, una volta che si verifica l'incoerenza dei dati, avremo diverse copie degli stessi dati che non coincidono tra loro.
Tornando al caso degli aggiornamenti come possibile generatore di incoerenze, troveremmo indirizzi diversi per lo stesso cliente, come conseguenza di un aggiornamento non sincronizzato. Nei file non aggiornati, decisamente, rimarrà l'indirizzo precedente, quindi in essi non verrà aggiornato.
Un ostacolo che, d'altra parte, è legato alla frammentazione dei dati nei silos applicativi, ancora una volta un'altra ragione importante che giustifica la necessità di una gestione dei dati master e, generalmente, una governance dei dati di qualità.
Nell'attuale contesto digitale, In sintesi, le aziende devono essere esigenti nel momento di affrontare la sfida della qualità dei dati, uno dei requisiti imprescindibili per trasformarli in valore. L'obiettivo finale è avere dati autentici e validi per il nostro scopo, il che significa approfondire le dimensioni della qualità, tra cui i dati incoerenti rappresentano un aspetto chiave.
