A má qualidade dos dados leva a Problemas importantes e variados que impactam a empresa em níveis muito múltiplos, da deterioração da imagem corporativa ou da tomada de decisões ineficientes à queda nas vendas, Má gestão de clientes, a repetição de estouros de custos ou, entre outras consequências comuns, Descumprimento de regulamentos.
Se uma empresa não controla que a qualidade das informações é adequada para garantir o bom funcionamento do negócio, De uma forma ou de outra você sofrerá o impacto de erros nos dados. Na realidade, Problemas de qualidade de dados eles carregam uma série de Riscos, E eles fazem isso de forma diferente em cada organização, Por isso, ao buscar soluções é necessário examinar O impacto real desta baixa qualidade de dados.
Ao determinar as perdas, Trata-se de identificar uma forma concreta Como isso afeta que baixa qualidade de dados para aspectos de todos os tipos, como conformidade regulatória, Estouros de custos, Atrasos, Carga, Eficiência nas decisões, perdas, Suporte ao Cliente, Lucro, Integração de Informações, Precisão do cálculo, privacidade ou, como um exemplo, competitividade da empresa.
As causas da má qualidade dos dados
São muitas as causas que geram e explicam a má qualidade dos dados: Migrações, entrada de dados, o aumento do volume e diversidade de fontes, Automação de processos, Erros de carregamento em sistemas transacionais, dados externos ou, entre outros, a criação de novas aplicações.
É fundamental saber onde essa má qualidade é gerada, As raízes do problema, na realidade, ser capaz de aplicar as soluções mais eficazes possíveis. Tenha em mente que, Embora um projeto de qualidade de dados precise de acompanhamento para manter os resultados em um nível ideal, a Qualidade é técnica e economicamente inviável.
objetivo: Implementar um projeto de qualidade de dados
A resposta para esses problemas é implementar processos de qualidade adaptados às necessidades da empresa, com base no Controle de ciclo de vida Qualidade de dados por meio de estrutura e criação de perfis e limpeza de conteúdo. Em geral, As etapas são divididas em diferentes ações, que são realizados em uma ordem lógica: descobrir, analisar / estabelecer, desenvolver, revisar / Analisar e monitorar. Idealmente, ao mesmo tempo, A resposta deve ser global, não-departamentais, se não desde o início, ao menos, duradouro.
Ao mesmo tempo em que implementa um projeto de qualidade de dados, Transformar perdas em lucros requer recursos humanos adequados e tecnologias de ponta. Uma vez que uma aplicação bem-sucedida é alcançada, como recompensa pelo esforço e investimento, As vantagens virão.
Os benefícios serão acumulados para Uma melhoria abrangente da empresa. Produtividade será adquirida, Competitividade e fidelização de clientes, o que se traduzirá em aspectos importantes, como a retenção de clientes, Aprimoramento de imagem, Maior controle de qualidade de dados - identificação de informações errôneas e duplicadas, Redução de custos, Gestão mais ágil e eficiente, Diminuição de manuais. Trabalho de preparação de relatórios, Implementações precisas, Melhor tomada de decisão e exploração de dados para a gestão do conhecimento.
Fonte da imagem: ddpavumba / FreeDigitalPhotos.net
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