Como é bem conhecido, o objetivo dos dados deve ser apoiar e promover a estratégia de negócios. Para este fim, projetos de qualidade de dados são iniciados, idealmente dentro de uma governança de dados que facilite seu uso prático. Da tomada de decisão crítica ao seu uso em qualquer iniciativa ou procedimento.
Consistência, uma dimensão"Dimensão" É um termo usado em várias disciplinas, como a física, Matemática e filosofia. Refere-se à extensão em que um objeto ou fenômeno pode ser analisado ou descrito. Em física, por exemplo, fala-se de dimensões espaciais e temporais, enquanto em matemática pode se referir ao número de coordenadas necessárias para representar um espaço. Compreendê-lo é fundamental para o estudo e... de la calidad
Independentemente do tipo de empresa em questão ou se pretende avançar para este modelo, os dados são claramente um ativo valioso da mais alta ordem. Apenas dados de qualidade, entendidas como aquelas que se ajustam às necessidades do negócio, permitem uso vantajoso em processos operacionais e usos analíticos que apoiam a tomada de decisões estratégicas.
Especificamente, A consistência é uma das dimensões da qualidade que é considerada essencial para que um dado o tenha.. Fundamentalmente, na era do big data em que estamos imersos. Com mais razão agora, por isso, dada a relevância de trabalhar com fontes de informação cada vez mais variadas, isto é essencial para garantir a consistência, entre outras dimensões da qualidade.
O risco de criar dados inconsistentes é muito comum, quer para o simultaneidade de atualizações em diferentes aplicações que os contêm ou como consequência de uma introdução incorreta. A) Sim, uma vez que surge a inconsistência de dados, teremos várias cópias dos mesmos dados que não corresponderão entre si.
Voltando ao caso das atualizações como um gerador viável de inconsistências, encontraríamos endereços diferentes para o mesmo cliente, como resultado de uma atualização fora de sincronia. Em arquivos que não foram atualizados, decididamente, o endereço anterior permanecerá, então nestes ele não será atualizado.
Um obstáculo que, por outro lado, está relacionado à fragmentação de dados em silos de aplicativos, novamente outra razão convincente que justifica a necessidade de gerenciamento de dados mestre e, em geral, governança de dados de qualidade.
No ambiente digital de hoje, em resumo, as empresas devem exigente ao enfrentar o desafio de qualidade de dados, um dos requisitos essenciais para convertê-los em valor. O objetivo final é ter dados autênticos e válidos para o nosso propósito, o que significa mergulhar nas dimensões da qualidade, entre os quais dados inconsistentes representam um aspecto chave.
