Articulos referidos a: CALIDAD

Fusiones y Adquisiciones de Empresas

 

Enterprise Resource Planning (ERP)

 

Customer Relationship Management Systems (CRM)

 
 
 
 
Esto resulta en formatos múltiples de datos dentro de distintas bases, haciendo cualquier intento de consolidación imposible. Piense acerca de las muchas formas diferentes en que aparece su nombre en correos que recibe. (Normalizacion)
 
Esto a menudo ocurre cuando la iformación no solicitada es entrada en campos de texto  independiente. Por la rigidez de la mayoría de los metadatos, la información "adicional" crítica es a menudo dejada de lado y necesita ser descubierta antes de ser manipulada.
 
 A menudo, los números de cuenta múltiples bloquean una vista consolidada. Esto puede ser el caso cuando un grupo familiar tiene a varios miembros, cada uno con su propio número de cuenta, o cuando una casa matriz tiene sucursales múltiples. Tales casos requieren capacidades investigativas fuertes para localizar y reorganizar información la relacionada. (Householding)
 
Considere las numerosas opciones disponibles para los empleados que cargan datos para ingresar un nombre de compañía, dirección, número de teléfono dentro de un campo de datos. Súmese al número de abreviaciones convencionales un número igual o mayor de abreviaciones convenientes. Multiplique estos por el número de campos, el número de empleados que ingresan datos, y el número de entradas reales, y usted comienza a entender la pesadilla de igualar y consolidar información compleja.
Esto ocurre cuando los valores de datos se desvían de los metadatos y de las reglas del negocio. Por ejemplo, los nombres comerciales a menudo quedan mezclados con nombres personales; y la información de relaciones como "dba" o "c/o" se puede encontrar en una gran variedad de campos. Pero simplemente porque los datos no están donde deberían, no quiere decir que son datos que usted puede ignorar.
 
 
Según el Gartner Group, "la Incosistencia de datos es uno de los máximos riesgos y las causas de falla en actividades de movimiento de datos" (" Data Transformation: Key to Information Sharing”, 29/9/98). Sin embargo, la integridad , duplicidad y desnormalizacion de los datos no es considerada  a menudo como una prioridad máxima en los esfuerzos de creación de un datawarehouse.
 
El desafío de integrar datos de sistemas operacionales a través de las aplicaciones y los límites del sistema es una necesidad primordial. En muchos casos, el cometido es solamente poblar el datawarehouse. Sólo después de que esté en uso, muchos de los casos de inconsistencia , duplicación y desnormalizacion de datos salen a la superficie.
Además de la revisión de los datos de arriba a abajo, es necesaria una investigación de abajo hacia arriba de los datos reales que están en el datawarehouse para asegurar su operación exitosa. Los servicios de calidad de datos que brindá Ases Consulting realizan esto .
 
 
 
Esto resulta en formatos múltiples de datos dentro de distintas bases, haciendo cualquier intento de consolidación imposible. Piense acerca de las muchas formas diferentes en que aparece su nombre en correos que recibe. (Normalizacion)
 
 
Esto a menudo ocurre cuando la información no solicitada es entrada en campos de texto  independiente. Por la rigidez de la mayoría de los metadatos, la información "adicional" crítica es a menudo dejada de lado y necesita ser descubierta antes de ser manipulada.
 
 
A menudo, los números de cuenta múltiples bloquean una vista consolidada. Esto puede ser el caso cuando un grupo familiar tiene a varios miembros, cada uno con su propio número de cuenta, o cuando una casa matriz tiene sucursales múltiples. Tales casos requieren capacidades investigativas fuertes para localizar y reorganizar información la relacionada. (Householding)
 
 
Considere las numerosas opciones disponibles para los empleados que cargan datos para ingresar un nombre de compañía, dirección, número de teléfono dentro de un campo de datos. Súmese al número de abreviaciones convencionales un número igual o mayor de abreviaciones convenientes. Multiplique estos por el número de campos, el número de empleados que ingresan datos, y el número de entradas reales, y usted comienza a entender la pesadilla de igualar y consolidar información compleja.
Esto ocurre cuando los valores de datos se desvían de los metadatos y de las reglas del negocio. Por ejemplo, los nombres comerciales a menudo quedan mezclados con nombres personales; y la información de relaciones como "dba" o "c/o" se puede encontrar en una gran variedad de campos. Pero simplemente porque los datos no están donde deberían, no quiere decir que son datos que usted puede ignorar.
 

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