Entendiendo DQM

Gestión de la calidad de los datos (DQL):
en esta generación en ascenso, todo se basa en datos, un pequeño dato también juega un papel importante en todo el sistema.
La gestión de calidad de datos o DQM es un conjunto de datos que obtenemos de manera organizada en la que el usuario puede tener acceso a esos datos en consecuencia. En el que un montón de datos con las personas adecuadas, los procesos, ayuda a una mejor toma de decisiones para las tecnologías.

¿Cómo funciona?

1. Definición:
   en esto, tenemos que definir los objetivos comerciales para la mejora de la calidad de los datos, como las partes interesadas, los procesos comerciales afectados y las reglas de datos.
2. Evaluación:
   tenemos que evaluar los datos existentes del cliente que tienen valores únicos de atributos clave.
3. Análisis:
   todos los datos evaluados deben analizarse adecuadamente con valores precisos.
4. Mejora:
   sobre la base del análisis, tenemos que desarrollar los planes de datos en caso de que sea necesario.
5. Implementación:
   para un conjunto de datos exitoso, debemos implementar todo el proceso anterior, y también es una parte importante del proceso.
6. Control:
   el proceso de controlar el acceso a los datos para su análisis.

Funciones y responsabilidades de la gestión de calidad de datos:
varía según el usuario, cómo trabaja en su industria u organización. La función es proporcionar los datos precisos y garantizar las necesidades del usuario de manera organizada. La determinación de cumplir con los aspectos de las necesidades del cliente durante mucho tiempo de manera correcta y segura.

Necesidades de la Gestión de Calidad de Datos:
Es muy esencial para la realización de una buena organización empresarial. Construye una base para que la organización siga adelante y también nos permite comprender todos y cada uno de los datos de manera firme. Los datos organizados conducen al bienestar de una organización y para una mejor toma de decisiones.

Cuantos más datos precisos tengamos, menos crisis empresariales se producirán.

Base de Gestión de Calidad de Datos:

• Estrategia y Gobernanza de Datos
• Estándares
• Integración
• Calidad

Dimensiones utilizadas para medir la calidad de los datos:

1. Precisión:
   la precisión es lo más importante, una organización nunca puede tratar con datos incorrectos, ni debemos proporcionar información incorrecta a nadie ni a ningún lugar.
2. Relevancia: 
   los datos recopilados deben satisfacer las necesidades de la organización o del cliente. Debe ser relevante en consecuencia.
3. Integridad:
   no podemos proporcionarle a nadie los datos que faltan. Si se proporcionan los datos requeridos, los datos opcionales pueden dejarse incompletos.
4. Puntualidad:
   se refiere a los datos actualizados. Es posible que a veces no actualicemos nuestros datos anteriores, por lo que podemos tener problemas con los datos en tiempo real. Para respaldar el sistema de políticas, la puntualidad es importante.
5. Unicidad:
   ningún sistema acepta la duplicación del conjunto de datos. Cada dato tiene su propia identidad. En los negocios, existe un requisito de encuesta de datos y el conjunto de datos duplicados puede generar caos en todo el sistema u organización.
6. Coherencia:
   la vista coherente del usuario que coincide con sus datos en tiempo real.

Iniciativas para mantener la gestión de la calidad de los datos:
los datos irregulares y de mala calidad nunca son relevantes para el usuario. Para mejorar la calidad de los datos, el ciclo de vida de los datos es responsable. Incluye varios procesos, comprensión, estrategias, tecnologías para implementarlo.

Requiere varios pasos:

• Tenemos que definir nuestro conjunto de datos. ¿Cómo funcionan los datos?, ¿con qué se relacionan los datos?.
• Buscar los errores en un montón de datos nunca ha sido tan fácil. A veces no podemos detectar los errores rápidamente por lo que debemos analizar los datos desde la base, ¿de dónde provienen los datos?, como el propósito de enviar datos no deseados desde una fuente externa.
• Sin embargo, los datos precisos se ven, pero a veces a menudo cometemos un error. El conjunto de datos debe proporcionarse sin errores. Para medir el error hay algunas herramientas que ayudan a hacer nuestro trabajo más fácil y prevenirnos con más crisis.

Herramientas para la gestión de la calidad de los datos:
esta es una lista de plataformas para la gestión de la calidad de los datos.

• ATACCAMA
• INFORMATICA
• INFOGIX
• SISTEMAS INNOVADORES
• ORÁCULO
• SAVIA
• SINITÍ
• TALENDO

Sin embargo, parece muy difícil mantener datos de alta calidad, pero para construir una organización es importante y evitar el gran caos. Con un conjunto de datos bueno, preciso y de alta calidad, el negocio puede funcionar perfectamente sin ninguna dificultad y puede obtener ganancias constantemente.