Нормализация и проверка данных

[suchona.kani.z]

Целостность данных также требует, чтобы вся сеть источников данных организации была переплетена, чтобы бизнес-пользователи могли сформировать полную и осмысленную картину того, что для них наиболее важно. Это требует интеграции данных для разблокировки информации, хранящейся в разрозненных системах.

Проблемы качества данных часто представляют собой серьезную проблему для целостности данных. Неточные, нестандартизированные и неполные данные снижают потенциал бизнес-аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения даже в лучшие времена. В худшем случае это делает результаты недействительными. Надежная стратегия обеспечения целостности данных включает решения по качеству данных, способные:


Выявление пробелов и несоответствий

Возможности наблюдения за данными для выявления аномалий Списки факсов данных и запуска рабочих процессов для исправления этих ошибок в нужном масштабе.
Наконец, для обеспечения целостности данных необходима практическая структура управления данными , которая будет контролировать все остальные аспекты целостности и гарантировать, что организация будет соблюдать передовые практики в области безопасности и конфиденциальности, а также все необходимые правила.


Почему важна целостность данных?
Без точных, последовательных и контекстуализированных данных даже самые передовые системы могут выйти из строя, что приведет к предвзятым выводам, ненадежным результатам, отсутствию контекстной релевантности и, в конечном счете, потере доверия к их отчетам. Независимо от ваших вариантов использования, вы не можете легкомысленно относиться к этим рискам. Ваши инвестиции будут прибыльными только в том случае, если ваши системы будут построены на основе надежных данных.