“La visión que describo a mis compañeros es que podrán confiar implícitamente en los datos que les informan, sin importar de dónde provengan en nuestra organización, lo que se aplica a nuestros datos en el cloud almacenados en Microsoft Azure”.
Utilice datos adaptados a su finalidad a escala empresarial
Automatice y escale el perfilado de datos
Lleve a cabo análisis continuos para comprender mejor sus datos y detectar problemas.
Mejore la precisión y fiabilidad de los datos a escala
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Reglas y aceleradores predefinidos basados en IA
Genere de forma automática reglas de calidad de datos comunes en todos los datos de prácticamente cualquier fuente.
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Recursos clave de Data Quality and Observability
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Data Observability: la clave para el éxito de datos y análisis
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Preguntas frecuentes sobre Data Quality and Observability
La calidad de los datos es la medida con la que se puede definir si los datos son precisos, completos, coherentes, oportunos y relevantes para el uso para el que estaban previstos.
La calidad de los datos es importante porque puede ejercer una considerable influencia en la precisión de los resultados de la IA y los análisis, de la toma de decisiones, de la eficacia operativa y del rendimiento general de la empresa.
Entre los tipos de problemas relacionados con la calidad de datos que se suelen producir se incluyen la duplicación de los datos, valores que faltan, un formato incorrecto, información desactualizada y datos incoherentes en los distintos sistemas.
Las principales ventajas de una mayor calidad de los datos son que se toman mejores decisiones, al poder contar con datos precisos, completos, coherentes, oportunos y relevantes para permitir resultados de análisis e IA más precisos y, en última instancia, tomar decisiones más fundamentadas.
