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Alcanzar el nivel de optimización de la calidad de datos es simple con Merlin

La falta de una solución tecnológica para la gestión de la calidad de datos debilita los procesos organizacionales.

Contar con datos de calidad es la mejor garantía de que los análisis de los datos resulten útiles para la toma adecuada de decisiones estratégicas y operacionales.

El modelo de madurez para la gestión de la calidad de datos consta de 5 niveles y cada uno de ellos representa una etapa evolutiva dentro del negocio:

  1. Inicial
    • Pocos procesos de calidad de datos establecidos o ninguno
    • No se realiza un seguimiento global de los datos
    • El equipo destinado a cuestiones de datos se encuentra sobrepasado
  2. Gestionado
    • Hay una concientización sobre el valor de los datos
    • Se aplican procesos de calidad de datos, algunos de ellos automatizados
    • Los datos relacionados a cuestiones regulatorias están disponibles y documentados
  3. Definido
    • Se conoce el riesgo que representa para la compañía la mala calidad de datos
    • Las políticas de calidad de datos están bien definidas y se aplica el uso de la tecnología para cumplirlas
    • Toda la organización conoce las prácticas de gestión de calidad de datos y hay algunos responsables de llevar a cabo esta tarea
  4. Gestionado cuantitativamente
    • Existe un equipo de gobierno de datos con objetivos cuantitativos
    • Cada proyecto sigue los principios de gobierno de datos
    • Se analiza la evolución de la calidad de los datos
  5. Optimizado
    • La gestión de calidad de datos está completamente automatizada
    • Resulta fácil administrar los costos de las iniciativas de datos y minimizarlos
    • Los datos están completos, íntegros y actualizados, y cumplen con la exactitud, coherencia, relevancia, accesibilidad y confiabilidad que requieren las acciones empresariales

Nuestros expertos en Data Quality apoyan la evolución de la madurez en la gestión de la calidad de datos de cada cliente, ayudándolos a implementar las mejores prácticas de Data Cleansing, Data Enrichment e Information Security para que logren alcanzar el nivel de optimización deseado, fortaleciendo y mejorando las condiciones de los datos con procesos de NormalizaciónValidaciónEnriquecimiento y Deduplicación a través de Merlin.

Pedro Di Santi, COO

La falta de una solución tecnológica para la gestión de la calidad de datos debilita los procesos organizacionales.

Contar con datos de calidad es la mejor garantía de que los análisis de los datos resulten útiles para la toma adecuada de decisiones estratégicas y operacionales.

El modelo de madurez para la gestión de la calidad de datos consta de 5 niveles y cada uno de ellos representa una etapa evolutiva dentro del negocio:

  1. Inicial
    • Pocos procesos de calidad de datos establecidos o ninguno
    • No se realiza un seguimiento global de los datos
    • El equipo destinado a cuestiones de datos se encuentra sobrepasado
  2. Gestionado
    • Hay una concientización sobre el valor de los datos
    • Se aplican procesos de calidad de datos, algunos de ellos automatizados
    • Los datos relacionados a cuestiones regulatorias están disponibles y documentados
  3. Definido
    • Se conoce el riesgo que representa para la compañía la mala calidad de datos
    • Las políticas de calidad de datos están bien definidas y se aplica el uso de la tecnología para cumplirlas
    • Toda la organización conoce las prácticas de gestión de calidad de datos y hay algunos responsables de llevar a cabo esta tarea
  4. Gestionado cuantitativamente
    • Existe un equipo de gobierno de datos con objetivos cuantitativos
    • Cada proyecto sigue los principios de gobierno de datos
    • Se analiza la evolución de la calidad de los datos
  5. Optimizado
    • La gestión de calidad de datos está completamente automatizada
    • Resulta fácil administrar los costos de las iniciativas de datos y minimizarlos
    • Los datos están completos, íntegros y actualizados, y cumplen con la exactitud, coherencia, relevancia, accesibilidad y confiabilidad que requieren las acciones empresariales

Nuestros expertos en Data Quality apoyan la evolución de la madurez en la gestión de la calidad de datos de cada cliente, ayudándolos a implementar las mejores prácticas de Data Cleansing, Data Enrichment e Information Security para que logren alcanzar el nivel de optimización deseado, fortaleciendo y mejorando las condiciones de los datos con procesos de NormalizaciónValidaciónEnriquecimiento y Deduplicación a través de Merlin.

Pedro Di Santi, COO

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