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Data Quality
기업 수준의 데이터 품질과 확장되는 거버넌스를 통해 데이터, 플랫폼 또는 기술의 크기나 형식에 관계없이 정제되고 신뢰할 수 있는 데이터를 전달할 수 있습니다.
데이터의 구성 여부나 기업 내 또는 클라우드와 같은 데이터 위치에 상관없이 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. 모든 주요 이니셔티브와 프로세스에 관련된 신뢰할 수 있는 데이터를 적시에 제공하여 비즈니스 가치를 높입니다.
특히 GDPR과 같은 새로운 규정이 나오는 등 전 세계적으로 규정이 부과되면 조직은 큰 압박을 받습니다. 비즈니스는 전체적으로 데이터 품질 문제를 일관성 있게 해결하는 솔루션을 선택해야 합니다.
2017년 9월 자 Harvard Business Review 조사에 따르면 새로 생성된 데이터 레코드의 평균 47%에 최소 하나의 중대한 오류가 있는 것으로 밝혀졌습니다.
Informatica Data Quality and Governance 포트폴리오를 통해 모든 주요 이니셔티브와 프로세스에 관련된 신뢰할 수 있는 데이터를 적시에 제공하여 비즈니스 가치를 높일 수 있습니다.
기업 데이터 품질 프로그램 및 도구가 없으면 다음과 같은 문제가 생길 수 있습니다.
- 자원 낭비: 데이터 오류는 높은 비용과 수익 감소로 이어지기 때문에 사업 운영에 영향을 줌(예: 패키지가 잘못된 주소로 배송되는 경우)
- 규정 위반 벌금: 부정확한 규정 보고는 CCAR, BCBS239 및 향후에는 GDPR과 같은 규정 위반 및 벌금으로 이어질 수 있음
- 신뢰할 수 없는 분석: 분석을 통해 얻을 수 있는 비즈니스 가치의 신뢰성은 대시보드에 공급되는 데이터 수준으로 결정되며, 이는 사업 운영, 기획, 예측 및 궁극적으로는 수익에도 영향을 줌
- 낮아진 고객 평판: 잘못된 데이터가 잘못된 대상에게 전달되는 등 되돌릴 수 없는 문제가 발생할 경우 고객, 잠재 고객, 파트너 또는 공급업체에서의 평판이 낮아질 수 있음
- 신뢰할 수 없는 데이터: 대차대조표에 데이터를 추가하거나 전략적 차별화 요소로 사용하려는 경우 자산으로 데이터의 가치를 표시할 수 있어야 하며, 이를 위해서는 뛰어난 품질이 요구됨
고객 성공 사례
