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Data Quality

I Great Data sono un'opportunità di business.

Quando si parla di data quality, qual è il livello sufficiente di qualità?

Il segno distintivo della data quality è il grado di supporto dei dati per il contesto in cui vengono utilizzati. Per esempio, il dipartimento legale potrebbe utilizzare "Informatica Company" mentre il dipartimento finanziario usa "INFA" ed entrambi i record sono pari in termini di qualità.

La qualità è una valutazione relativa e in costante evoluzione, che deve essere definita dal business (o dalla business unit) che utilizza i dati. Elemento fondamentale della data governance olistica, i dati affidabili soddisfano le esigenze fondamentali del business in tutta l'azienda, dai dipartimenti legale e finanziario al dipartimento marketing e oltre.

La promozione della data quality richiede un processo ripetibile che comprenda:

  • La definizione dei requisiti specifici dei "dati di qualità" a prescindere da dove vengano utilizzati.
  • La definizione di regole per la certificazione della qualità di tali dati.
  • L'integrazione di tali regole in un workflow esistente per testare i dati e consentire la gestione delle eccezioni.
  • Il monitoraggio e la misurazione continui della data quality durante l'intero ciclo di vita dei dati (in genere da parte dei data steward).

Inoltre, poiché le regole e le esigenze cambiano ed è possibile che vengano aggiunti nuovi sistemi, le iniziative di data quality di successo devono essere scalabili per affrontare questi nuovi requisiti.

 

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c09-products-data-quality-600billion-bad-data Secondo un recente report della società di ricerca di TDWI, i dati di scarsa qualità costano alle aziende statunitensi 600 miliardi di dollari l'anno.

L'importanza della data quality

Perché è importante la qualità dei dati? Una statistica spesso citata sostiene che il costo dei dati di scarsa qualità per le aziende statunitensi è di 600 miliardi di dollari l'anno1. Sia che i dati imprecisi provochino la perdita di profitti, danneggino il brand, riducano il vantaggio competitivo o semplicemente siano la causa di decisioni sbagliate, i costi sono sempre notevoli.

Nella ricerca di una soluzione di data quality, consigliamo di mettere questi fattori in cima all'elenco dei "must-have":

  • Affidabilità: la domanda di data quality affidabile è un'esigenza fondamentale e costante. Le aziende hanno bisogno di un vendor con un curriculum di successo e un approccio globale, per garantire un processo di data quality olistico in grado di supportare i passaggi fondamentali per rilevare, definire, applicare, monitorare e misurare i progressi.
  • Portabilità: che si utilizzino mainframe legacy o l'ultima tecnologia del momento, occorre un tool di data quality che si evolva al ritmo del business. La soluzione di data quality implementata deve consentire la scalabilità tra piattaforme: da on-premise al Cloud, in Hadoop o in un ecosistema ibrido.

Perché scegliere Informatica?

Siamo pionieri della data integration e della data quality dal 1993 e offriamo una suite completa di prodotti di data quality e data enrichment (o Data-as-a-Service, DaaS) che garantisce qualità coerente per l'intero ciclo di vita dei dati, quando entrano nei sistemi, quando vengono analizzati, fino a quando vengono memorizzati o archiviati: on-premise, nel Cloud o in Hadoop.

  • Data stewardship integrata: la nostra piattaforma di gestione dei dati consente la collaborazione a livello dell'intera infrastruttura, non limitatamente a tool e casi di utilizzo specifici.
  • "Definire una volta sola, implementare ovunque": con Informatica Data Quality, è necessario definire le regole di business una volta sola e saranno applicate coerentemente ovunque: on-premise, nel Cloud o in Hadoop.
  • Eccellenza del DaaS: garantiamo la possibilità di comunicare con i clienti utilizzando una verifica dei record dei contatti accurata e servizi di data enrichment superiori.

1Report TDWI: Data Quality and the Bottom Line

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