|
“Las organizaciones de hoy necesitan abordar con urgencia el problema de integración y calidad de los datos, pues están afectando gravemente la confiabilidad de las soluciones de apoyo a la toma de decisiones” dicen los analistas de IDC.
Las soluciones de BI y Enterprise Planning aun no han logrado ser reconocidos como el mejor vehiculo de uso estratégico en la información organizacional. La combinación de datos de multitud de fuentes; transformándolos en información que entregue una visión confiable del desempeño de los procesos de negocio; y asegurar que llegue a las personas correctas de la organización la información correcta para tomar decisiones consistentemente.
Con esto en mente, y con el entendimiento que BI y EP se deben basar en datos de calidad, resultara oportuno y con visión futurista abordar la problemática de la calidad de los datos como parte de su implementación de BI & EP. Todos buscamos tener la seguridad de tener datos de la mejor calidad posible en los cuales basarnos para tomar las decisiones críticas de negocio.
¿Cómo la tecnología puede apoyar el proceso de Calidad de Datos?
Los datos que son cargados dentro de un data warehouse normalmente están infestados de varios tipos de errores. Estos son los tipos error mas conocidos:
Completitud: Están presentes todos los datos necesarios?
Conformidad: Qué datos están almacenados en un formato no estandarizado?
Consistencia: Qué valores de los datos nos dan información conflictiva?
Duplicación: Qué registros de datos están repetidos?
Integridad: Qué datos importantes han perdido el vínculo de relacionamiento?
Oportunidad: La edad de los datos con los requerimientos de los usuarios?
Los errores de Contenido, Estructura y Consistencia son de tratamiento básico. En primera instancia puede suceder que los datos físicamente no concuerdan con su metadata: por ejemplo, usted tiene un valor alfabético dentro de un campo definido para soportar un valor numérico. En otras palabras, el dato es inválido. En segunda instancia puede suceder que el dato es válido pero incorrecto. Por ejemplo, la dirección postal puede estar en un formato correcto pero actualmente no corresponde con alguna dirección conocida.
¿Cómo apoyamos su organización con la problemática de Calidad de Datos?
Mediante lo que denominamos un análisis rápido sobre la calidad de los datos, efectuamos un análisis y descubrimiento de los principales problemas, enfocados hacia las tablas de dimensiones y las tablas de hechos que están soportando los sistemas que proveen la información para la toma de decisiones. Este assessment toma entre 1 y 2 semanas.
Los tópicos includes son:
- Análisis y descubrimiento de la calidad de los datos para incrementar el conocimiento sobre la disposición de los datos y los problemas de calidad
- Calidad estructural de los datos permite apreciar el riesgo y estimar el presupuesto requerido para desarrollar el proyecto de calidad de los datos
- Establecer scorecard de calidad de datos donde se definen métricas de calidad para tener puntos de control y avance, al igual que se diseña con tecnología la estrategia para el desarrollo
- Informe del assessment en este punto se entrega un informe con métricas, un proceso básico y una estrategia recomendada para desarrollar los siguientes pasos.
|
