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Integre calidad de datos a su estrategia de gestión de datos maestros

Al implementar una iniciativa de gestión de datos maestros, las empresas deben tomar medidas para incorporar prácticas de gestión de calidad de datos efectivas desde el principio.

¿Cuál es la relación entre la gestión de datos maestros y la calidad de los datos? ¿Y cómo pueden los equipos de gestión de datos mantener la calidad de los datos como parte de sus programas MDM?

Al planear una estrategia de gestión de datos maestros, muchas empresas no necesariamente piensan en instituir un programa de calidad de datos también, no hasta que perfilan los datos maestros existentes y descubren todos los datos incorrectos en sus archivos actuales.

Además, muchas empresas no se dan cuenta de que la organización de datos fuente redundantes en una iniciativa de gestión de datos maestros produce problemas de calidad de datos tanto en los sistemas fuente como en el objetivo MDM. Ellos ven MDM y la calidad de los datos por separado y no ven las conexiones entre los dos. A menudo, no ven cómo MDM, gestión de calidad de datos, gestión de metadatos y gobernabilidad de datos pueden conectarse a través de procesos de gestión de información empresarial.

Sin embargo, las empresas que alinean todos esos componentes –para que trabajen juntos para producir datos maestros y de referencia basados ​​en prácticas sólidas de gobernanza– son a menudo las empresas que logran un alto nivel de madurez en la administración de información y datos empresariales. Los datos se definen y documentan adecuadamente, cumplen con el nivel de calidad determinado y residen en el espacio apropiado de MDM.

Para continuar con los datos maestros de alta calidad, los equipos de administración de datos deben seguir estos pasos:

  1. Asegúrese de que su programa MDM incluya prácticas de gestión de calidad de datos y las herramientas correctas de calidad de datos. La mayoría de los productos de MDM incluyen algún nivel de capacidades de calidad de datos. Determine si esas capacidades son suficientes o si necesita aumentarlas con un producto separado, pero compatible.
  2. Haga hincapié en la necesidad de realizar una administración de calidad de datos contra sus datos (especialmente los datos maestros) de forma regular.
  3. Desarrolle y mantenga una práctica de calidad de datos que incluya datos maestros, con especialistas experimentados en calidad de datos.
  4. Realice el perfil de datos estándar de los datos maestros utilizando las herramientas adecuadas e informe los resultados, estableciendo una línea base para la calidad de los datos.
  5. Implemente reglas para cargar solo datos maestros limpios en el concentrador de MDM.
Este artículo se actualizó por última vez en diciembre 2017

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