Perfil de dados, a primeira etapa nos processos de qualidade

Os projetos de qualidade de dados precisam estabelecer um quadro de ação que siga uma estratégia orientada para uma série de objetivos que só alcançaremos após desenvolver um plano de ação específico. Neste contexto, a perfil de dados É parte de um procedimento fundamental que é realizado antes do desenho das regras de qualidade, conhecido como Descoberta de dados, naquela, por outro lado, além disso, inclui a identificação de ineficiências e despedimentos.

Com a aplicação do Data Discovery, um procedimento complexo de relevância chave para explorar modelos e / ou fontes de dados não documentadas, pudemos identificá-los e medi-los. Especificamente, A elaboração de perfis realiza uma auditoria de qualidade de dados para encontrar a raiz dos erros como um primeiro passo para encontrar uma solução para os problemas de qualidade dos dados na empresa causados por inúmeros motivos, como migrações, entrada de dados, crescimento de dados, diversidade de fontes ou, entre muitos outros, erros de carregamento.

Criação de perfil, chave no controlo do ciclo de vida da qualidade dos dados

Os processos de qualidade implementados, em vez de, são contínuos, uma vez que se concentram na Controle de ciclo de vida da qualidade dos dados. Em geral, o controlo é feito através de perfilagem, realizando uma elaboração de perfis de estrutura e conteúdo, bem como a limpeza posterior, através de ações que seguem uma ordem lógica, desde a descoberta e análise até à definição, em desenvolvimento, revisão e acompanhamento.

Subseqüentemente, realmente, uma limpeza de dados a partir das informações que o perfil nos revela. Será entonces cuando se definan las reglas y se establezcan los objetivos según las necesidades de la compañía, debido a que más allá de unos mínimos, la calidad de los datos es un concepto flexible que tiene que adaptarse a los requisitos de la organización, buscando un equilibrio. entre costos y funcionalidad.

Aunque lo mejor es que el procedimiento se realice de manera global, não-departamentais, es común poner en práctica procesos de manera progresiva. Por isso, si las soluciones de gobernanza y calidad de datos carecen de enfoque global, al menos deben ser escalables, lo que significa llevar adelante el procedimiento como mantenimiento y extensión, en cuyo caso el perfilado debe ir identificando, clasificando y cuantificando problemas de calidad en todas las fuentes.

Este auditoria de qualidade de dados, a elaboração de perfis assume a forma de um painel de controlo que nos informa de forma concreta, a nível qualitativo e estatístico sobre a qualidade dos dados (erros, percentagens de dados duplicados, redundantes, incompletos, etc.) no início, antes de determinar iniciativas de correção dentro do projeto de qualidade de dados.

Após realizar a elaboração de perfis, incluída dentro do Data Discovery, a Qualidade de dados e uma série de atividades de controlo de qualidade, como garantia da qualidade dos dados, limpeza de dados ou elaboração de perfis de dados, seguindo procedimentos claros desde o início. Segundo a metodologia da Firstlogic, um procedimento de qualidade de dados cobre uma série de fases que abrangem desde a avaliação (Perfil) até ao relatório final, em que são apresentados relatórios sobre o procedimento de qualidade de dados implementado. Entretanto, teremos realizado outros processos não menos importantes, como análise, categorização, normalização, correção, fica melhor, cruzamento de dados e unificação, nessa ordem. Sempre tendo em conta que se trata de um procedimento de melhoria contínua.

Fonte da imagem: Stuart Hundred / FreeDigitalPhotos.net

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