Wat is datakwaliteit en waarom is het belangrijk?

Wat is datakwaliteit?

Datakwaliteit is de maatstaf voor de gezondheid van data over verschillende dimensies heen, zoals nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie, betrouwbaarheid, enz. Het dient als de basis waarop uw datateam een ​​betrouwbare informatie-infrastructuur kan bouwen voor al uw datagestuurde processen en initiatieven. of het nu gaat om het analyseren van gegevens, het extraheren van betekenisvolle inzichten of het aansturen van succesvolle bedrijfsstrategieën. Kortom: de kwaliteit van uw data heeft rechtstreeks invloed op de effectiviteit van uw beslissingen.

Het is belangrijk op te merken dat datakwaliteit verder gaat dan alleen het aanvinken van een selectievakje: het is een voortdurende inzet om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van uw gegevens te behouden. Met andere woorden: hoogwaardige gegevens zijn het resultaat van effectieve beheer van gegevenskwaliteit, een voortdurende inspanning om ervoor te zorgen dat alleen nauwkeurige gegevens al uw BI- en analyse-inspanningen aansturen. Het gaat om het implementeren van robuuste processen, het valideren van de nauwkeurigheid en het handhaven van de consistentie in de tijd, wat leidt tot een enkele bron van waarheid (SSOT).

Waarom is datakwaliteit belangrijk?

Laten we het nu hebben over het belang van gegevenskwaliteit. Wat maakt het allemaal zo belangrijk? Simpel gezegd: de Hoe gezonder de gegevens, hoe beter het resultaat.

De gezondheid van uw gegevens heeft rechtstreeks invloed op de effectiviteit van verschillende cruciale raamwerken die uw organisatie versterken. Door de nauwkeurigheid van uw gegevens te garanderen, kunt u actief de tools versterken die u gebruikt om deze te beheren en analyseren. Uw raamwerk voor gegevensbeheer zal waarschijnlijk niet in staat zijn de toegangscontroles op de juiste manier af te dwingen of volledige naleving te garanderen als uw gegevens vol zitten met fouten en inconsistenties. Hetzelfde geldt voor de beveiliging van gegevens. Vervuilde gegevens, met fouten en ontbrekende informatie, maken het moeilijker voor uw datateams om verdachte activiteiten te identificeren of bedreigingen te isoleren.

De kwaliteit van de gegevens heeft ook invloed op de betrouwbaarheid en bruikbaarheid van uw data catalogus—data van hoge kwaliteit leidt tot een bruikbare catalogus, en een goed onderhouden datacatalogus vergemakkelijkt effectieve datakwaliteitsmanagementpraktijken.

Machine learning (ML)-algoritmen en kunstmatige intelligentie (AI)-modellen zijn sterk afhankelijk van data om te leren en voorspellingen te doen. Gegevens van hoge kwaliteit met een duidelijke herkomst (waar deze vandaan komen) maken het gemakkelijker om de redenering van het model te traceren en ervoor te zorgen dat de beslissingen ervan in lijn zijn met uw verwachtingen.

Dataregelgeving is in veel sectoren van kracht, en het onderhouden van data van hoge kwaliteit is essentieel om naleving van deze wettelijke en regelgevende vereisten te garanderen. Het niet naleven van deze normen kan ernstige gevolgen hebben, met juridische gevolgen tot gevolg en mogelijk schade aan de reputatie van uw organisatie.

Voordelen van het garanderen van gegevenskwaliteit

Geïnformeerde besluitvorming: Gegevens van hoge kwaliteit verbeteren de besluitvorming. Wanneer uw gegevens accuraat en betrouwbaar zijn, kunt u vertrouwen op de inzichten die daaruit voortkomen, wat leidt tot beter geïnformeerde en strategische beslissingen.

Operationele efficiëntie: Met gezonde data kunt u kostbare fouten voorkomen. Het is een investering in het stroomlijnen van uw activiteiten, verbeterde financiële prestaties en een sterke basis voor het opbouwen van klantvertrouwen. Nauwkeurige en volledige voorraadgegevens geven u bijvoorbeeld een holistisch beeld van uw voorraad, waardoor voorraadtekorten worden voorkomen en een soepele orderafhandeling wordt gegarandeerd.

Innovatie en concurrentievoordeel: Gegevens van hoge kwaliteit stellen organisaties in staat nieuwe kansen te identificeren, zich aan te passen aan de veranderende marktdynamiek en sneller te innoveren. Bijgevolg helpt het hen om voorop te blijven lopen en een concurrentievoordeel te behouden.

Klantvertrouwen en -tevredenheid: Als uw gegevens betrouwbaar zijn, wekt dit vertrouwen in uw merk, omdat klanten vertrouwen op nauwkeurige informatie. Onnauwkeurige gegevens ondermijnen het vertrouwen en de tevredenheid van klanten, wat mogelijk kan leiden tot ontevredenheid bij de klant en omzetverlies.

Efficiënte toewijzing van middelen: Of het nu gaat om budgettering, personeelsplanning of projectmanagement, nauwkeurige gegevens zorgen ervoor dat middelen optimaal worden benut, terwijl verspilling wordt voorkomen en de efficiëntie wordt gemaximaliseerd.

Gegevensbeheer en gegevenskwaliteit

Als het gaat om het beheren van uw gegevens, zijn twee cruciale aspecten waarmee u rekening moet houden: gegevensbeheer en gegevenskwaliteit. Beide concepten benadrukken het feit dat data niet alleen een chaotische puinhoop is, maar ook een goed georganiseerde en betrouwbare asset voor uw organisatie.

Denken gegevensbeheer als het regelboek voor gegevensbeheer. Het stelt de basisregels vast die bepalen wie toegang heeft tot welke gegevens, zodat deze binnen uw organisatie op verantwoorde en veilige wijze worden behandeld. Naast het documenteren van databeleid gaat het ook om het implementeren van data stewardship-programma’s en het opzetten van mechanismen voor het oplossen van datagerelateerde problemen. Data governance breidt zijn invloed uit over de gehele datalevenscyclus: van creatie tot verwijdering.

Aan de andere kant gaat het bij datakwaliteit om hoe goed of gezond uw data zijn. Is het accuraat, consistent en up-to-date, of is het een enorme puinhoop? Gegevens van hoge kwaliteit zorgen ervoor dat u erop kunt vertrouwen dat er weloverwogen beslissingen worden genomen. Om de datakwaliteit op het hoogste niveau te houden, heb je echter processen nodig die fouten opruimen, informatie valideren en alles in topconditie houden.

Gegevensintegriteit versus gegevenskwaliteit

Over het behoud van de gegevenskwaliteit gesproken: we hebben een nauw verwant concept genaamd data-integriteit, waarmee de gegevens gedurende de hele levenscyclus bewaard blijven. Beide concepten vullen elkaar aan omdat ze essentieel zijn voor het nemen van weloverwogen beslissingen en het bereiken van de gewenste resultaten. Het volstaat te zeggen dat gegevens van hoge kwaliteit worden bereikt als gevolg van het handhaven van een solide gegevensintegriteit.

Dit zijn de verschillen tussen gegevensintegriteit versus gegevenskwaliteit:

• Terwijl de datakwaliteit zich richt op de algehele gezondheid van uw data, dat wil zeggen hoe goed of geschikt ze zijn voor gebruik, zorgt de data-integriteit ervoor dat deze te allen tijde onveranderd en consistent blijft.
• Met datakwaliteit is het doel het verbeteren van de nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid van gegevens voor analyse- en besluitvormingsprocessen. Aan de andere kant is het doel van data-integriteit het voorkomen van ongeoorloofde wijzigingen of vervormingen om ervoor te zorgen dat de gegevens waarop u vertrouwt betrouwbaar zijn en het reële scenario weerspiegelen.
• Slechte datakwaliteit kan resulteren in onnauwkeurigheden, inconsistenties en onvolledigheid in de dataset, wat leidt tot onjuiste analyses en gebrekkige besluitvorming. Problemen met de gegevensintegriteit komen voornamelijk voort uit systeemstoringen of inbreuken op de beveiliging en kunnen leiden tot gegevensverlies, ongeoorloofde toegang tot gevoelige informatie en reputatieschade.
• U kunt problemen met de gegevenskwaliteit aanpakken via gegevensprofilering, opschoning, validatieregels en regelmatige gegevensaudits. Om de gegevensintegriteit te behouden, moet u echter een stap verder gaan en gegevensbeschermingstechnieken implementeren, zoals toegangscontroles, encryptie, checksums, hashing en versiecontrolesystemen.

De noodzaak van een datakwaliteitskader

A Kader voor gegevenskwaliteit is in wezen een gestructureerde aanpak voor het beheren van de kwaliteit van uw gegevens. Het omvat een reeks processen, regels, standaarden en hulpmiddelen om te garanderen dat uw gegevens accuraat en betrouwbaar zijn. Een raamwerk voor gegevenskwaliteit bestaat doorgaans uit de volgende hoofdcomponenten:

Gegevensprofilering

Begin met het leren kennen van uw gegevens. Met gegevensprofilering kunt u de inhoud, structuur en relaties binnen uw datasets analyseren en inconsistenties en uitschieters identificeren.

Gegevensstandaardisatie

Stel duidelijke normen op voor de manier waarop gegevens moeten worden opgemaakt en weergegeven. Gegevensstandaardisatie zorgt voor consistentie in uw datasets, waardoor het gemakkelijker wordt om informatie te analyseren en te vergelijken.

Data-opschoning

Data-opschoning omvat het detecteren en corrigeren van fouten in uw datasets, zoals ontbrekende waarden, duplicaten of onnauwkeurigheden.

Data Monitoring

Houd de gezondheid van uw gegevens in de gaten. Implementeer monitoringprocessen om veranderingen in realtime te volgen en de gegevenskwaliteit te behouden.

Gegevensbeheer

Dwing verantwoordelijkheid en een goed georganiseerde aanpak af voor het behoud van de gezondheid van gegevens door duidelijke rollen en verantwoordelijkheden vast te stellen. Bepaal wie waarvoor verantwoordelijk is als het gaat om datakwaliteit.

Hoe gegevenskwaliteit te meten

Net zoals we onze fysieke gezondheid volgen met regelmatige controles, is het monitoren van de gezondheid van uw gegevens door middel van kwaliteitsmaatregelen van cruciaal belang. Het is de enige manier om te bevestigen dat uw informatiemiddelen geschikt zijn voor het beoogde doel en nauwkeurige inzichten opleveren. Maar hoe meten we de datakwaliteit?

Het meten van de datakwaliteit is geen one-size-fits-all aanpak, maar eerder een op maat gemaakte verkenning van uw data-assets en het beoogde gebruik ervan. Bovendien moet uw organisatie duidelijk definiëren wat ‘goede’ of ‘gezonde’ gegevens betekenen voor haar specifieke behoeften.

Dat gezegd hebbende, omvat het meten van datakwaliteit over het algemeen het beoordelen van de gezondheid van data aan de hand van een aantal dimensies.

Afmetingen gegevenskwaliteit

Dimensies voor gegevenskwaliteit dienen als benchmarks om de gezondheid en geschiktheid van uw gegevens te onderzoeken, en hoe goed ze aan uw vereisten voldoen.

 

 

Hoewel er geen universeel overeengekomen set bestaat, zijn enkele van de meest gebruikte dimensies van gegevenskwaliteit:

Nauwkeurigheid: Nauwkeurigheid meet hoe nauwkeurig uw gegevens de echte wereld weergeven die zij vertegenwoordigen. Weet u zeker dat de geregistreerde leeftijd van een klant echt hun leeftijd is, of kan dit een typefout zijn?

Volledigheid: Volledigheid meet of er essentiële informatie ontbreekt in uw gegevens. Zijn er lege velden in een klantrecord of ontbrekende waarden in een financieel rapport?

Consistentie: Consistentie betekent dat uw gegevens voldoen aan vooraf gedefinieerde regels en formaten op verschillende platforms en systemen. Zijn alle datumformaten consistent? Worden meeteenheden op uniforme wijze gebruikt?

Tijdigheid: Actualiteit verwijst naar de recentheid en relevantie van uw gegevens. Worden uw voorraadgegevens bijgewerkt om de huidige voorraadniveaus weer te geven, of blijft deze achter? Analyseert u de laatste verkoopcijfers of verouderde statistieken?

uniciteit: Uniciteit verifieert dat alle records in uw dataset verschillend zijn en geen duplicaten bevatten. Zijn er meerdere vermeldingen voor dezelfde klant met verschillende e-mailadressen?

geldigheid: Validiteit controleert of de gegevenswaarden binnen aanvaardbare bereiken vallen en voldoen aan gedefinieerde beperkingen. Zijn telefoonnummers correct opgemaakt? Blijven productprijzen binnen realistische grenzen?

Sommige raamwerken voor datakwaliteit omvatten ook relevantie, integriteit, granulariteit en toegankelijkheid als de relevante dimensies van datakwaliteit.

Gegevenskwaliteitsstatistieken

Zodra u de dimensies heeft geïdentificeerd waarmee u de kwaliteit van uw gegevens wilt meten, is het tijd om deze te vertalen naar specifieke, meetbare statistieken. Door deze statistieken op dashboards te visualiseren, kunt u de gegevenskwaliteit in de loop van de tijd volgen en prioriteiten stellen voor verbeteringsgebieden.

Laten we eens kijken naar enkele statistieken voor verschillende dimensies van gegevenskwaliteit:

Nauwkeurigheidsstatistieken: Om te meten hoe nauwkeurig de datasets zijn. Voorbeelden kunnen zijn:

• Foutpercentage: percentage gegevenspunten dat onjuist is.
• Matchingspercentage: Percentage datapunten dat overeenkomt met een bekende bron van waarheid.
• Gemiddelde absolute fout: gemiddeld verschil tussen gegevenspunten en hun werkelijke waarden.

Volledigheidsstatistieken: Om het aandeel ontbrekende gegevens binnen een dataset te meten. Voorbeelden zijn over het algemeen:

• Percentage ontbrekende waarden: Percentage velden met ontbrekende waarden.
• Voltooiingspercentage: percentage records waarbij alle verplichte velden zijn ingevuld.
• Aantal records: verhouding tussen het aantal volledige records en het totale aantal records.

Consistentiestatistieken: Om te meten of gegevens voldoen aan vooraf gedefinieerde regels en formaten. Enkele voorbeelden zijn:

• Standaardisatiepercentage: percentage datapunten dat voldoet aan een specifiek formaat.
• Uitschieterpercentage: Percentage datapunten dat significant afwijkt van de norm.
• Aantal dubbele records: Percentage records dat identieke kopieën is van andere.

Actualiteitsstatistieken: Om de recentheid en relevantie van uw gegevens te meten. Voorbeelden zijn onder meer:

• Gegevensleeftijd: de gemiddelde tijd die is verstreken sinds gegevens zijn vastgelegd of bijgewerkt.
• Latentie: de tijd die nodig is voordat gegevens beschikbaar zijn nadat ze zijn gegenereerd.
• Valutakoers: percentage gegevenspunten dat de meest recente informatie weergeeft.

Uniciteitsstatistieken: Om ervoor te zorgen dat alle records verschillend zijn en duplicaten te voorkomen. Voorbeelden zijn onder meer:

• Aantal unieke records: percentage records met unieke identificatiegegevens.
• Ontdubbelingspercentage: percentage dubbele records dat is geïdentificeerd en verwijderd.

Problemen met gegevenskwaliteit

Problemen met de gegevenskwaliteit kunnen grote schade aanrichten aan uw analyses, vooral als deze lange tijd ongecontroleerd blijven. Hoewel deze problemen om meerdere redenen kunnen ontstaan, waaronder onnauwkeurige gegevensinvoer of inconsistente gegevensformaten, zijn het vooral het gebrek aan gegevensbeheer en een goed raamwerk voor gegevenskwaliteit dat deze problemen veroorzaakt.

Hier volgen enkele van de meest voorkomende problemen met de gegevenskwaliteit:

Onnauwkeurige gegevens

Problemen met betrekking tot de nauwkeurigheid zijn meestal het gevolg van typefouten, spelfouten of verouderde informatie. Soms is het juist het gebrekkige gegevensverzamelingsproces dat tot onnauwkeurige gegevens leidt. Als uw gegevens bovendien een bepaalde groep bevoordelen of anderen uitsluiten, kan dit tot vertekende resultaten leiden.

Onvolledige gegevens

Factoren zoals problemen met de systeemintegratie en fouten bij het invoeren van gegevens leiden vaak tot weggelaten records en lege velden. Soms zien gebruikers bepaalde velden over het hoofd of geven ze geen volledige informatie, vooral in formulieren of enquêtes, wat ook tot onvolledige gegevens leidt. Het analyseren van onvolledige gegevens leidt tot verminderde inzichten en twijfelachtige besluitvorming.

Verouderde gegevens

Verouderde gegevens vormen een aanzienlijk probleem met de gegevenskwaliteit, omdat de betrouwbaarheid en validiteit van de gegevens hierdoor in gevaar komen. Naarmate data ouder worden, reflecteren ze minder op de huidige omstandigheden, wat mogelijk kan leiden tot misleidende analyses en besluitvorming. En in dynamische omgevingen waar de omstandigheden snel veranderen, kan het vertrouwen op verouderde gegevens resulteren in strategische misstappen en gemiste kansen. De gevolgen reiken verder dan louter informatieve discrepanties; ze omvatten operationele inefficiënties en verminderde voorspellingsnauwkeurigheid.

Dubbele gegevens

Dit probleem ontstaat vaak als gevolg van systeemstoringen of tijdens de integratie van gegevens uit meerdere bronnen. Fouten bij het invoeren van gegevens dragen ook bij aan dubbele gegevens. De gevolgen zijn veelzijdig, variërend van scheve analyses tot operationele inefficiënties. Concreet kan dit leiden tot overschatting of onderschatting van bepaalde statistieken, wat van invloed is op de nauwkeurigheid van statistische analyses en zakelijke inzichten. Wat het gebruik van hulpbronnen betreft, zorgt duplicatie niet alleen voor een onoverzichtelijke database, maar neemt het ook waardevolle opslagruimte in beslag.

Inconsistente gegevens

Inconsistentie in gegevens is meestal het gevolg van verschillende formaten, meeteenheden of naamgevingsconventies in records. De hoofdoorzaken zijn vaak diverse gegevensbronnen, veranderingen in de methoden voor gegevensverzameling of evoluerende bedrijfsprocessen. De gevolgen van inconsistente gegevens zijn aanzienlijk en leiden tot problemen bij het gegevens integratie en de betrouwbaarheid van analyses in gevaar brengen. Beslissers kunnen te maken krijgen met uitdagingen bij het vergelijken en combineren van informatie, waardoor het vermogen om samenhangende inzichten te verkrijgen wordt belemmerd.

Naast deze problemen kan te veel data soms ook leiden tot problemen met de datakwaliteit; het kan zelfs een tweesnijdend zwaard zijn. Dit fenomeen, vaak aangeduid als data-overload, treedt op wanneer er een overweldigende hoeveelheid informatie moet worden verwerkt. Het kan de middelen belasten, de analyse vertragen en de kans op fouten vergroten.

Hoe de gegevenskwaliteit te verbeteren

Het identificeren van problemen met de gegevenskwaliteit is het halve werk; uw datateam moet goed thuis zijn in het efficiënt oplossen van deze problemen.

Het verbeteren en onderhouden van de gezondheid van uw datasets begint doorgaans met het vaststellen van duidelijke datakwaliteitsnormen en -protocollen om het correctieproces te begeleiden. Als u daarmee klaar bent, volgen hier enkele stappen die u kunt nemen om de gegevenskwaliteit te verbeteren:

Implementeer gegevenskwaliteitscontroles

Gegevenskwaliteitscontroles dienen als een proactieve maatregel om de gezondheid van uw datasets te behouden en effectieve besluitvormingsprocessen binnen uw organisatie te ondersteunen. Concreet zijn dit systematische processen die u kunt implementeren om de nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie en betrouwbaarheid van uw gegevens te beoordelen en te garanderen. Ze omvatten een reeks evaluaties, waaronder:

• Formaatcontroles
• Bereikcontroles
• Volledigheidscontroles
• Dubbele cheques
• Consistentiecontroles

Voer regelmatig gegevensaudits uit

Door uw datasets periodiek met geplande tussenpozen te beoordelen, kunt u fouten, inconsistenties en verouderde informatie identificeren en corrigeren. Wanneer uw team problemen met de datakwaliteit vroeg in de datalevenscyclus identificeert en aanpakt, kunnen ze de verspreiding van onnauwkeurigheden in analyses en besluitvormingsprocessen voorkomen.

Benoem en bekrachtig Data Stewards

Eén strategische stap die u kunt nemen om de gezondheid van gegevens te behouden, is het aanstellen van datastewards die de verantwoordelijkheid op zich nemen om toezicht te houden op specifieke datasets en problemen snel aan te pakken. Ze spelen een cruciale rol bij het handhaven van de data-integriteit, het handhaven van standaarden en dienen als aanspreekpunt voor alle datagerelateerde problemen. Door datastewards de autoriteit en middelen te geven om beslissingen te nemen over de datakwaliteit, is een proactievere en efficiëntere aanpak mogelijk voor het beheren en verbeteren van de kwaliteit van uw data.

Elimineer gegevenssilo's

Gegevenssilo's, waarbij informatie geïsoleerd kan zijn binnen specifieke afdelingen of systemen in uw organisatie, leidt vaak tot inconsistenties en onnauwkeurigheden. Door data uit verschillende bronnen te integreren en silo’s te elimineren, creëer je een meer samenhangende en betrouwbare dataset. Deze integratie vergemakkelijkt kruisverwijzingen en consistentiecontroles, wat uiteindelijk bijdraagt ​​aan een nauwkeuriger en uitgebreider begrip van uw gegevens.

Gebruik tools voor gegevenskwaliteit

Naast de hierboven besproken stappen kunt u softwareoplossingen gebruiken om ervoor te zorgen dat alleen gezonde gegevens uw computer vullen data warehouses. Deze softwareoplossingen, ook wel genoemd tools voor gegevenskwaliteit, zijn ontworpen om de kwaliteit van organisatiegegevens op geautomatiseerde wijze te beoordelen, verbeteren en beheren.

Twee van de meest voorkomende categorieën tools voor datakwaliteit zijn op zichzelf staande oplossingen, die zich alleen bezighouden met het verbeteren van de kwaliteit van datasets, en geïntegreerde oplossingen die functionaliteiten voor datakwaliteit naadloos in bredere zin integreren. tools voor gegevensintegratie, zoals Astera. De keuze tussen standalone en geïntegreerde oplossingen zal afhangen van de specifieke behoeften en prioriteiten van uw organisatie bij het beheren en verbeteren van de datakwaliteit.

Best practices voor gegevenskwaliteit

Het op peil houden van de datakwaliteit is een continu proces dat een systematische aanpak vereist. Het omvat continue monitoring en verfijning van datagerelateerde praktijken om de data-integriteit en betrouwbaarheid te handhaven. Hier volgen enkele best practices op het gebied van gegevenskwaliteit die u in uw eigen organisatie kunt opnemen Kader voor datakwaliteitbeheer voor een capabeler en betrouwbaarder data-ecosysteem: 

Standaardiseer gegevensformaten

Consistente dataformaten zijn essentieel om fouten te voorkomen en de interoperabiliteit te verbeteren. Wanneer gegevens een uniforme structuur volgen, minimaliseert dit het risico op verkeerde interpretaties tijdens de analyse. Om dit te implementeren, moet u een gestandaardiseerd formaat opstellen voor verschillende gegevenselementen, waaronder datumformaten, numerieke representaties en tekstconventies. Op deze manier kunt u een basis leggen voor nauwkeurige en betrouwbare gegevens.

Implementeer regels voor gegevensvalidatie

De implementatie van robuust gegevensvalidatie regels dienen als eerstelijnsverdediging tegen onnauwkeurige gegevens. Deze regels fungeren als geautomatiseerde controles die binnenkomende gegevens beoordelen op nauwkeurigheid, volledigheid en naleving van vooraf gedefinieerde normen. Door deze regels te definiëren en consequent toe te passen, zorgt u ervoor dat alleen gegevens van hoge kwaliteit het doelbestemmingssysteem binnenkomen.

Stel een beleid voor gegevensbeheer vast

Door duidelijke richtlijnen te creëren voor datagebruik en -toegang, biedt u een raamwerk dat het risico van ongeautoriseerde wijzigingen aan datasets verkleint. Regelmatige audits en strikte handhaving van dit beleid zijn essentieel voor het behoud van een veilig data-ecosysteem. Zo zorgt u ervoor dat gegevens altijd worden benaderd en gebruikt volgens vastgestelde protocollen.

Geef prioriteit aan de relevantie van gegevens

Prioriteit geven aan de relevantie van data is een strategische aanpak om een ​​gerichte en impactvolle dataset te behouden. Regelmatige beoordelingen van het belang van elk data-element in relatie tot de huidige bedrijfsdoelstellingen zijn van cruciaal belang. Door verouderde of overtollige gegevens te identificeren en te verwijderen, kunt u uw dataset stroomlijnen en efficiënter maken voor analyses en besluitvormingsprocessen.

Dwing het volgen van gegevensafstamming af

Implementeren van tools en processen om de oorsprong te traceren transformaties van gegevens gedurende de gehele levenscyclus ervan is essentieel. Door metagegevens, transformaties en afhankelijkheden te documenteren, creëert u een uitgebreide datalijnkaart. Deze kaart wordt een waardevolle bron voor het oplossen van problemen, audits en het garanderen van de nauwkeurigheid van datagestuurde inzichten.

Zorg voor datakwaliteit met Astera

Nu de datavolumes blijven groeien, hebben bedrijven niet alleen behoefte aan een oplossing voor datakwaliteit maar ook een robuust hulpmiddel dat gegevens op schaal kan beheren en integreren. Het wordt nog beter als beide functionaliteiten in één pakket komen.

Enter Astera– een end-to-end oplossing voor gegevensbeheer en -integratie die functies voor gegevenskwaliteit naadloos in het platform integreert om de nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid van gegevens te garanderen. Met zijn gebruiksvriendelijke en consistente gebruikersinterface, Astera vereenvoudigt het proces van het verbeteren van de gegevenskwaliteit en neemt de rompslomp weg.

met AsteraKunt u:

• Gebruik Data Profiling om de structuur en kwaliteit van uw data te analyseren.
• Gebruik de Data Cleanse-transformatie om uw datasets moeiteloos op te schonen.
• Gebruik gegevenskwaliteitsregels om gegevens op recordniveau te valideren zonder de gehele gegevensset te beïnvloeden.
• Gebruik geautomatiseerde gegevensvalidatie om uw datasets snel te controleren aan de hand van vaste regels.

En nog veel meer, allemaal zonder ook maar één regel code te schrijven.

Klaar om de datakwaliteit van uw organisatie te verbeteren? Contacteer ons op + 1-888-ASTERA. Als alternatief kunt u ook download een gratis proefperiode van 14 dagen om het zelf uit te testen.