Garantir a qualidade dos dados não é fácil. Claramente, seria desejável dispor de dados precisos, atualizados e completos, mas, infelizmente, o mundo real está longe de ser ideal. Alcançar dados de alta qualidade É necessário ter uma compreensão muito clara do seu significado, contexto e intenção., onde não existam ambiguidades e, ao mesmo tempo, se for viável, dispor de definições padronizadas que possam servir de base para futuras tomadas de decisão.
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Garantir a qualidade dos dados na organização não deve ser considerado como uma ação específica. O planeamento da melhoria contínua baseado em iterações é a abordagem mais eficaz e aquela que pode aproximar o negócio do sucesso no que diz respeito à qualidade dos dados. Neste procedimento, poder dispor de:
– Conhecimento das fontes de origem.
– Control de trayectoria de datos.
– Glosario empresarial.
¿Cuándo se descubren los errores de calidad de los datos?
En el mejor de los casos, la información errónea se reconoce de inmediato y se excluye del procedimiento de toma de decisiones. Lo peor, Los datos defectuosos, incompletos o poco fiables no se reconocen y conducen a una mala toma de decisiones. Son los efectos de una calidad de datos insuficiente o inexistente.
A maioria das vezes, Infelizmente, esa información de mala calidad se descubre al final del procedimiento de transformación de datos, momento en el que el flujo de información ha llegado al consumidor final y se han realizado las aciones.
Este tipo de información suele generarse a partir de datos que llevan algún tiempo almacenados y, por tanto, repará-la pode tornar-se um projeto complexo quando não se dispõe de:
- Desenho de processos.
- Capacidade e experiência humanas.
- Tecnologia adequada para isso.
Aspectos fundamentais para uma solução de Business Intelligence
o informação de alta qualidade é essencial em todos os aspetos do ecossistema empresarial atual. o melhoria da qualidade dos dados e, por tanto, da informação derivada destes e do conhecimento que geram; são aspetos fundamentais ao longo do procedimento de implementação de uma solução de Business Intelligence, e também como passo prévio a esta etapa.
Em geral, ocorrem muitos erros e incidentes adversos nos processos de tomada de decisões estratégicas, que não são atribuíveis à resposta de BI em si, sino que son el resultado de la mala calidad de los datos y la información incompleta, desatualizada o inconsistente. Isso implica:
– Impacto direto no grado de competitividad de la compañía.
– Incremento de los costes de los procesos.
– La inhibición del intercambio de información, a análise, la investigación y las iniciativas de medición del desempeño.
Evitar estas consecuencias indeseables para cualquier compañía implica priorizar la calidad de los datos, promover el gobierno de la información adecuado y garantizar que se tomen medidas para promover la integridad de los datos en la organización.
