Menu
Jak zadbać o jakość danych w organizacji?
Zdecyduj o wdrożeniu w swojej firmie Data Quality Management, by zadbać o najwyższą jakość danych w firmie.
Skuteczna kampania marketingowa nie może się obyć bez odpowiedniej jakości danych a błędy jakościowe mogą doprowadzić do kompromitacji.
Ogrom informacji o klientach zlokalizowanych w różnych systemach, wraz z częstymi błędami i zniekształceniem informacji, prowadzi do wielokrotnego rejestru jednego klienta.
W takich warunkach trudno przeprowadzić udaną kampanię marketingową. Potrzebujesz danych wysokiej jakości. Potrzebujesz Data Quality Management.
Czym są dane
wysokiej jakości?
Zleć nam wdrożenie procedur Data Quality Management, które obejmą stały pomiar jakości danych, poprawią je i zapewnią monitoring ich stanu na początkowym etapie gromadzenia danych. Oferowane przez nas rozwiązania Data Quality Manegement zagwarantują utrzymanie danych wysokiej jakości.
Dane kompletne - brak pełnych danych – np. numeru mieszkania w adresie uniemożliwi dostarczenie przesyłki.
Dane spójne - brak sprzecznych elementów w danych – np. ulica, której nie ma w danym mieście uniemożliwi dostarczenie przesyłki do adresata.
Dane aktualne – brak aktualizacji danych - np. nieaktualny adres lub nazwisko adresata uniemożliwi dostarczenie przesyłki.
Dane ustandaryzowane - brak ujednoliconego zapisu - np. cyfry rzymskie w adresie uniemożliwią wydruk prawidłowego listu przewozowego.
Dane unikatowe - brak zduplikowanych danych - np. adresat zapisany podwójnie, otrzyma tą samą przesyłkę dwukrotnie.
Jakie są kluczowe funkcje rozwiązania jakości danych?
- Odkrywanie danych – poznaj swoje dane a zidentyfikujesz problemy.
- Gotowe reguły i akceleratory jakości danych – przygotuj dane do kolejnego użycia, zastosuj reguły dla dowolnych danych, z dowolnego źródła.
- Transformacje jakości danych – zintegrowanie, czyszczenie i standaryzację danych, weryfikacja adresów i usuwanie duplikatów.
- Stałe monitorowanie jakości danych w systemach źródłowych.
- Analiza wsparta sztuczną inteligencją – zautomatyzuje i usprawni proces zarządzania jakością danych.
- Wykrywanie braków na początkowym etapie wprowadzania danych.
