DQ-Gestión de asuntos

La base de su éxito:
¿Por qué merece la pena la gestión de los asuntos DQ?

Ya sean medidas de marketing, evaluación de ratios o decisiones operativas: El éxito siempre depende de la calidad de los datos subyacentes. Por lo tanto, una alta calidad de datos sostenible es una base decisiva para una empresa. Para lograrlo, los datos deben mantenerse continuamente. De este modo, también podrá identificar las causas sistemáticas de los errores e imprecisiones. En función de la causa, estos errores se eliminan manual o automáticamente, lo que también se organiza y define en la gestión de problemas DQ.

Una definición:
¿Qué es la gestión de asuntos DQ?

La gestión de la calidad de los datos describe un proceso organizado para medir, evaluar y corregir los problemas de calidad de los datos (DQ-issues), combinando herramientas de medición automatizadas, control de procesos y pasos de inspección manual.

Un problema de calidad de datos (DQ-Issue) es un error de calidad en un conjunto de datos de sus clientes o socios comerciales. Ejemplos típicos de problemas de calidad de datos son:

> Direcciones postales no válidas

> Errores en la ortografía de un nombre

> Nombres incompletos

> Entradas duplicadas para un cliente (duplicados)

> Direcciones obsoletas para las que se conoce una dirección de reubicación

> Faltan marcas de clientes fallecidos

> Números de teléfono incorrectos

> Direcciones de correo electrónico incorrectas

Pueden producirse varios errores por cliente. Las herramientas de calidad de datos miden los aspectos individuales de la calidad de los datos. En el caso de algunos problemas, estas herramientas también pueden proporcionar sugerencias concretas para su corrección. Aunque las herramientas pueden hacer mucho, tiene sentido una comprobación manual de los errores detectados automáticamente, porque las herramientas también pueden encontrar a veces «falsos errores» o pasar algo por alto. El término «falsos positivos» se refiere a los mensajes de error de una herramienta DQ que no son errores reales. Un ejemplo: una calle de una nueva zona de desarrollo aún no está incluida en los datos de referencia. Los «falsos negativos» son los errores en los datos que no fueron detectados por las herramientas DQ.

Hay que prestar atención a esto:
¿Cómo funciona la gestión de los asuntos DQ?

¿Qué pasos son necesarios para conseguir una calidad de datos alta y buena a largo plazo? En primer lugar, hay que definir los parámetros de calidad de los datos. Entre ellos se encuentran la calidad de las direcciones, la calidad de los nombres, los duplicados, los traslados, los fallecidos, los errores en los números de teléfono y las direcciones de correo electrónico, etc. A continuación, se crea un catálogo de errores y se define la prioridad de cada uno de ellos. A continuación, se define cómo se comprueban y corrigen los respectivos errores. Con esto concluye la planificación del proceso.

La aplicación sigue: se mide la calidad de los datos. Los resultados se documentan en una base de datos con referencias comprensibles a cada conjunto de datos. A continuación se visualizan y evalúan los resultados. Los errores y las sugerencias de corrección se entregan a los empleados para que los procesen. Comprueban y evalúan los errores/sugerencias de corrección y los corrigen si es necesario. Los resultados de la inspección visual y las correcciones se almacenan en listas blancas y negras, lo que evita que los errores ya procesados vuelvan a marcarse en repetidas inspecciones. La lista blanca contiene los registros de datos que parecen ser erróneos pero están bien, la lista negra contiene los casos sospechosos confirmados que son realmente errores y las posibles correcciones. Los datos corregidos se incluyen finalmente en la fuente de datos, por ejemplo, su base de datos de clientes.

Usted tiene el sistema, nosotros tenemos el patrón para el proceso: TOLERANT es su socio experimentado para la gestión de los asuntos DQ.

Nuestros expertos experimentados pueden establecer, mantener y operar procesos de calidad de datos eficientes para usted. Nuestras herramientas de software proporcionan los resultados de las mediciones y las propuestas de corrección que pueden utilizarse como base para la gestión de los problemas de calidad de vida. Le acompañamos y asesoramos en la planificación, puesta en marcha y desarrollo de su DQ-Issue-Management – adecuado a su sistema y a sus procesos. Le mostramos cómo nuestros productos de software pueden integrarse en sus sistemas y procesos para que pueda utilizar todo de forma eficaz a largo plazo. Desarrollamos un bucle de control de las mediciones que se adapte a sus necesidades: se miden sus datos, se elaboran informes, se corrigen los errores y se vuelven a medir los datos. Este proceso combina el diagnóstico a través de herramientas de medición con la corrección de errores organizada según las prioridades, divididas en paquetes de trabajo y la distribución del trabajo. Una vez establecido este bucle de control de las mediciones, descubrirá pronto los puntos débiles, que pueden surgir en la introducción de datos debido a cambios de personal o errores del sistema, por ejemplo. Los errores de datos existentes se reducen sistemáticamente y usted mantiene una buena visión de la calidad de sus datos.