É essencial considerar que o projetos de qualidade de dadosSão projetos de melhoria contínua. Por isso, para obter os melhores resultados na implementação destes projetos, é imperativo usar procedimentos claros e bem estabelecidos.
Identificam-se 6 processos ou tarefas chave que devem ser refletidos e abordados em cada projeto de qualidade de dados.
Quais são os seis processos chave nos projetos de qualidade de dados?
1. Descoberta. O primeiro passo para a qualidade dos dados.
É utilizado para explorar modelos e / ou fontes de dados. não documentados, conseguindo assim uma rápida identificação e medição destes. A descoberta é um procedimento iterativo Não necessita de um modelo inicial enorme, apesar de necessitar das competências indispensáveis para compreender as relações entre a informação. Las capacidades analíticas son otro requisito en esta etapa de cualquier iniciativa de calidad de datos, dado que de forma general se divide en tres categorías:
- Preparação de dados
- Análise de dados
- AnalyticsAnalytics 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.... avançada
2. Profiling. Una etapa que no debe olvidarse en las iniciativas de calidad de datos
La concordancia o creación de perfiles de datos es una auditoría de calidad de datos con la entrega de un cuadro de mando que identifica, clasifica y cuantifica los problemas de calidad en todas las fuentes.
El objetivo de la auditoría es generar una medida tangível de la calidad de los datos al inicio, que permitirá explicar las condiciones actuales de la información, proporcionando visibilidad sobre aspetos tan relevantes como la existencia de duplicaciones o redundancias en los datos.
3.Limpeza. Um procedimento chave para garantir a qualidade dos dados
A limpeza de dados é o procedimento de detetar e corrigir dados incorretos ou corrompidos numa base de dadosUm banco de dados é um conjunto organizado de informações que permite armazenar, Gerencie e recupere dados com eficiência. Usado em várias aplicações, De sistemas corporativos a plataformas online, Os bancos de dados podem ser relacionais ou não relacionais. O design adequado é fundamental para otimizar o desempenho e garantir a integridade das informações, facilitando assim a tomada de decisão informada em diferentes contextos..... O procedimento é utilizado principalmente em bases de dados onde se modificam, substituem ou eliminam dados incorretos, incompletos, imprecisos ou irrelevantes.
Através deste procedimento chave para a qualidade dos dados, definem-se as regras e estabelecem-se os objetivos a alcançar. Dependendo do nível de qualidade dos dados dos ativos informativos da organização, os objetivos comerciais e a rentabilidade de uma iniciativa deste tipo, determinarão qual é o nível de qualidade dos dados que deve ser trabalhado para atingir e manter.
4.estandardização
La estandarización de datos es el procedimiento de transformar datos de sistemas dispares a un formato consistente., con diferentes formatos y a los que se les aplican distintas reglas.
Las diferencias originales, por pequeñas que sean, pueden dar lugar a malentendidos y malas interpretaciones de los datos de la organización, generando desconfianza en los sistemas de información de la compañía y reduciendo la agilidad de los procesos, lo que requeriría múltiples verificaciones.
Con la estandarización, al transformar los datos en un formato coherente, Las anomalías y los valores atípicos se pueden borrar, proporcionando coherencia, un aspeto esencial de la calidad de los datos.
_16.30.34.png)
5. Unificação. Mejora efetiva
A unificação possibilita reunir as entidades e atributos da informação num data warehouse, sem alterar as características técnicas ou o formato original das fontes de dados.
Nesta fase, os processos de melhoria da qualidade dos dados são implementados com base em regras de unificação. O resultado é uma visão única, garantia da qualidade dos dados em toda a organização.
6.Monitorização. Continuação do ciclo de qualidade dos dados
Uma vez que o procedimento de qualidade dos dados foi implementado, é essencial que os resultados sejam comunicados. A monitorização inclui não apenas medidas e ações de acompanhamento, mas também relatórios para a distribuição dos resultados, incluindo discriminação e alertas.
Realizas os 6 procesos clave de un proyecto de calidad de datos en tu organización?
