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.
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
Prodotti per la data quality
Fornisce a tutti i progetti e a tutte le iniziative dati puliti e affidabili per soddisfare gli obiettivi di business, indipendentemente dalla dimensione, dal formato o dalla piattaforma dei dati.
Un'applicazione per la preparazione dei dati che agevola l'impostazione di set di dati self-service.
Storie di successo dei clienti
Türk Ekonomi Bankası (TEB)
TEB uses trusted data to build and extend customer relationships and enhance operational efficiency.
U.S. Xpress Enterprises, Inc.
U.S. Xpress Enterprise dramatically cut gas costs and truck idle time to become greener