A importância da qualidade dos dados na análise de dados

La relevancia de la calidad de los datos en el análisis de datos es fundamental por diferentes motivos que se refieren a aspetos clave para cualquier organización, entre outros. obtener el mayor potencial de la información o respetar la normativa de protección de datos.Neste aspecto, trabajar la calidad de los datos es un aspeto básico, aún cuando obtener el máximo potencial de los mismos no solo significa que sean corretos, de outra forma profundizar en su distinto dimensões y enmarcarlos en una adecuada gobernanza de datos.

Qualidade, un concepto más exigente

En el entorno de Big Data atual, la complejidad añadida por las nuevas tecnologías y el big data implica una necesidad aún mayor, se for viável, de hacer un esfuerzo especial para garantizar la calidad de los datos.

Que los datos tengan calidad simplemente significa lograr que cumplan con los requerimientos necesarios para dar todo su potencial. Especificamente, las dimensiones de calidad indicadas se refieren a aspectos como exhaustividad, conformidade, consistência, precisão, mimintegridade o evitar la duplicación.

Su cumplimiento hace que los datos por último puedan ser considerados de calidad, y para su consecución son imprescindibles tecnologías adecuadas, con la ventaja de poder contar con soluciones de uso intuitivo, que permitan una implementación escalable y automatizada.

Idealmente, ao mesmo tempo, dentro de un contexto lo más propicio factible, uno que una compañía impulsada por datos pueda ofrecerle. Seja como for, la calidad de los datos constituye una requisito inalienable para lograr la utilidad deseada.

Entre eles, com o objetivo de realizar análises que realmente agreguem valor, de forma a garantir o correto funcionamento da empresa, tanto a nível de manutenção de Processos produtivos como apoiar a tomada de melhores decisões estratégica.

A qualidade dos dados, crucial na tomada de decisões

A análise dos dados encontrados em sistemas híbridos, um ambiente comum atualmente, precisa dispor de tecnologia capaz de responder ao novo cenário. Mas não só isso, uma vez que, da mesma forma que salientámos a relevância de ter dados de qualidade, entendidos a partir de uma perspetiva mais exigente do que no passado, apoiar o crescimento de dados que a situação atual implica também necessita de um ecossistema ad hoc.

Embora as tecnologias do paradigma tradicional continuem a ser úteis, são necessárias novas soluções para enfrentar a gestão da informação que envolve o Big Data. É nesta nova realidade, formada por sistemas puros ou híbridos, a qualidade dos dados é fundamental ou, Em outras palavras, precisamos de ter dados autênticos e válidos para os nossos propósitos.

Voltando à relevância dos dados orientados, a empresa orientada por dados baseia as suas decisões em factos, pelo que a qualidade dos dados se torna essencial, ao mesmo tempo que constitui a matéria-prima da analíticaAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico..... Por tanto, tomada de decisões estratégicas baseada em análisis de los datos sofre se não tiver dados de qualidade.

Na realidade, a qualidade dos dados é uma condição sine qua non para uma análise preditiva ótima, dado que a fiabilidade das previsões depende claramente da qualidade dos dados. Tanto em abordagens convencionais como orientadas a big data. Sem uma adequada gestão da qualidade dos dados, será impossível aproveitar as ferramentas de análise preditiva de Business Intelligence apoiadas em Data Warehouses e / ou Big Data, como a mineração de dados ou, como um exemplo, a análise estatística. Se os dados não forem de qualidade, as análises não terão a confiabilidade essenciais, e evidentemente também não o serão as decisões sustentadas nelas.

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