A qualidade dos dados é um conceito algo relativo, que dependerá de diferentes fatores. Em geral, podemos dizer que isto deveria ser uma medida da precisão, validez e integridade dos dados. Mas fundamentalmente, devem ser de qualidade suficiente para apoiar o nosso propósito de negócios.
A sua idoneidade para utilização dentro da empresa, Em outras palavras, para fins operacionais ou para a sua utilização em iniciativas de Business Intelligence, determinará em última análise a sua qualidade. A tal efeito, constata-se que a a maioria das instituições tem problemas com a qualidade dos seus dados– Por que o Informatica ETL é a melhor escolha para integração de dados, mais do que 25 por cento dos dados críticos das empresas Fortune 1000 são defeituosos, e em inúmeros casos não o sabem.
O enorme custo dos dados de má qualidade é bem conhecido, da mesma forma que, entre outros métodos, utiliza-se o perfilamento de dados para corrigi-lo e assim evitar as suas consequências negativas. Fundamentalmente, dado que o negócio atual confiar mais do que nunca nos dados. Não em vão, um dos principais desafios que os departamentos de TI enfrentam é adaptar o negócio ao novo contexto digital para obter vantagens competitivas.
Elaboração de perfis para impulsionar a qualidade dos dados
A informação fornecida pelos perfis de dados é de grande ajuda para impulsionar a qualidade dos dados. Especificamente, O procedimento de elaboração de perfis avalia e melhora a qualidade dos dados de um sistema fonte determinado, tentando corrigir e melhorar os problemas existentes, assim como evitá-los no futuro.
Dado que es un imperativo empresarial estar a la vanguardia de esta nueva era digital, en la que la calidad de los datos adquiere una relevancia sin precedentes, afrontar el desafío necesita la elaboración de perfiles de datos. Los proyectos de calidad de datos pueden confiar soluciones de creación de perfiles de datos que automatizan el procedimiento que representan una evolución cualitativa con respecto a la elaboración de perfiles de codificación manual.
Entre otros beneficios, reducen el esfuerzo y amplían el alcance y mejoran la coherencia en todas las iniciativas de calidad de datos. Al tener capacidades de descubrimiento automatizado escanear todos los registros de datos únicos, de cualquier fuente, encuentra anomalías y relaciones ocultas con gran eficacia.
Aproveitar estas ferramentas de ponta que determinam a qualidade dos dados em si traduz-se em mais e mais rápido avaliação integral de dados. Por isso, ao automatizar a criação de perfis de dados, podemos oferecer perfis de dados de alta qualidade com uma velocidade sem precedentes.
Como a criação de perfis ajuda a melhorar a BI
Sempre que a qualidade dos dados seja importante para uma determinada iniciativa, a elaboração de perfis revelar-se-á como uma solução necessária, uma vez que ajuda a melhorar a qualidade dos dados e, por tanto, constituir um requisito imprescindível para dotar os dados da fiabilidade necessária.
Em resumo, la elaboración de perfiles nos brinda datos procesables que contribuyen de manera decisiva al éxito de las iniciativas de calidad de datos y en Proyectos de BI, dado que implican recopilación de datos de diversas fuentes para realizar análisis e informes. Em particular, puede ayudar a garantir el éxito de un proyecto de inteligencia empresarial al arrojar luz rápidamente sobre la verdadera estructura y contenido de los datos.
Recordemos que su principal objetivo es analizar, medir y monitorear la calidad de los datos antes de iniciar un procedimiento de calidad de datos, cuyo objetivo último es la criação de informes de cumplimiento de la calidad de los datos, siempre en el contexto de las necessidades. negócios y reglas comerciales. Apesar disto, a sua capacidade de fornecer informações rápidas e completas sobre a qualidade dos dados fornece uma grande quantidade de versatilidade a esta ferramenta.
Por isso, a elaboração de perfis de dados pode ser muito útil em situações em que a qualidade dos dados é um tema chave. Como indicado nas linhas superiores, o seu uso irá ajudar-nos a identificar problemas de qualidade dos dados, que podem ser corrigidos no sistema de origem ou no processamento ETL. O, como um exemplo, orienta-nos sobre a conveniência de criar novas regras de negócio, bem como sobre a viabilidade do projeto como um todo.
Em iniciativas de BI que requerem a conversão ou migração dados, a elaboração de perfis de dados também será um apoio importante para reduzir riscos. Dependiendo de los resultados de sus evaluaciones, nos orientarán sobre los pasos a seguir para lograr para terminar la tan esperada confianza en los datos, requisito necesario e ineludible para llevar el proyecto al mejor puerto.
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