La calidad de de los datos requiere un cierto nivel de sofisticación dentro de una empresa, para incluso comprender que es un problema. – Collen Graham
Para dominar el ciclo de vida de datos se utilizan un conjunto de habilidades y herramientas para mejorar la calidad de los datos después de que se han medido. A nivel estratégico, una buena comprensión de la cultura corporativa, la arquitectura, la tecnología y otros factores es importante, sin embargo, también se requieren una serie de habilidades técnicas esenciales cuando se trata de los datos en sí. Estos incluyen el análisis, la estandarización, la vinculación o coincidencia de registros, la depuración o limpieza de datos, la elaboración de perfiles de datos y la auditoría o monitoreo de datos. Estas habilidades a menudo se utilizan ampliamente cuando se llevan a cabo proyectos de datos.
Las dimensiones de calidad de datos a menudo son utilizadas por los profesionales para agrupar genéricamente diferentes tipos de pruebas que generalmente abarcan diferentes requisitos del proyecto. Si bien existe cierto desacuerdo sobre el número de dimensiones y los términos utilizados para estos y en el fin son necesarias para tomar decisiones y planificación d estrategias y operaciones.
En la era de la transformación digital revolucionaria de comunicaciones y tecnología la calidad de datos es vital. TI, científicos de datos y ingenieros se están volviendo cada vez más importantes. Esto es resultado del hecho de que se produce más y más información, lo que requiere el desarrollo de mejores sistemas para administrarla y hacer uso de ella. Todo esto tiene un gran efecto en la eficacia de la gestión empresarial. De hecho, hay muchas razones por las que es importante utilizar los datos como recursos. El primero de ellos es que nos permite crear e implementar tácticas más exitosas para alcanzar nuestros objetivos. Naturalmente, estas tácticas exigen inversiones en hardware y software o, alternativamente, en personal calificado.
Datos Maestros en inglés es «Master Data» y eso es lo único que sabemos. Con más de 40 años de experiencia combinada, en 40 países y más de 400 integraciones de sistemas en nuestro haber, hemos visto lo bueno, lo malo y lo feo. Es seguro decir que sabemos un par de cosas sobre la limpieza de los datos.
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Llegar a un estado limpieza es solo el primer paso en el proceso de limpieza de datos, el próximo desafío es mantenerse limpio. Con nuestra integración de automatización obtenga los siguientes beneficios:
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