Reconciliación para mejorar la eficiencia de su negocio y la gestión de datos

La automatización y la productividad están a la vanguardia de las prioridades cuando se trata de empresas que brindan servicios de reconciliación de datos. La integridad de los datos juega un papel importante como base para optimizar mejor el ciclo de vida de la reconciliación. Los servicios de gestión de datos y análisis de datos en su conjunto se han vuelto importantes para el proceso de reconciliación, ya que los datos se extraen y procesan constantemente de varias fuentes diferentes.

Hay muchos pasos para garantizar que la calidad de los datos sea óptima para usar en la información comercial. Analicemos algunas características y enfoques clave para la integridad de los datos y cómo se puede proporcionar a su empresa datos de origen de calidad:

Garantizar la calidad de los datos para una mejor comprensión de los datos

Una estrategia de calidad de datos bien informada incluye una serie de procesos y resultados. Estos se facilitan al mantener un tablero para la calidad de los datos que ayuda a los propietarios de los datos y al soporte de TI a medir la medición de la calidad de los datos. Este tablero también facilita llevar adelante procesos de reglas simples de limpieza y validación de datos. El tablero garantiza que haya un espacio central donde todas las inconsistencias en los datos se identifiquen rápidamente entre los sistemas.

Los procesos de reconciliación de datos requieren formalización, lo que a su vez ayuda a garantizar que los procesos se realicen según lo programado o ad hoc. Es necesario que haya una mayor visibilidad del proceso de reconciliación y los resultados que obtienen. Esto ayuda a mejorar la confianza general del usuario comercial, y las decisiones se pueden tomar consecutivamente con una amplia cantidad de datos del sistema que las respaldan.

Las actividades de calidad de datos se pueden controlar definiendo un conjunto adecuado de métricas de calidad de datos. Además de esto, se requieren las reglas de validación correctas y un mayor monitoreo de los datos mediante el uso de varias herramientas y procesos de creación de perfiles de datos. Las necesidades de gobierno empresarial se pueden abordar mediante la colaboración con otros administradores de datos en el negocio.

Mejore la gestión de datos en el proceso de reconciliación

Algunos desafíos clave para la reconciliación de datos incluyen garantizar un entorno en el que la calidad de los datos sea una prioridad. Esto significa que se deben cumplir las políticas y estándares de calidad de datos en todas las empresas.

Las principales empresas de análisis de datos son instancias en el proceso de reconciliación donde el entorno rechaza los datos incoherentes o incompletos como un error. Estos errores ocurren debido a formatos de datos no estandarizados, cambios en las fuentes de datos o cambios frecuentes realizados en los datos de referencia.

También es importante contar con personal de tutoría con conocimiento de las mejores prácticas en lo que respecta a la calidad y el manejo de datos. El tiempo de espera operativo debe reducirse para que los datos puedan viajar desde la adquisición hasta el conocimiento en el menor tiempo posible. Esto asegura que hay un menor costo marginal.

Veamos algunos pasos a seguir para una experiencia de reconciliación más fluida:

• Los administradores de datos pueden filtrar sus datos y aumentar la transparencia mediante la extracción automatizada mediante scripts, ETL y API.
• Una auditoría completa y detallada del negocio puede ayudar a la eficiencia del proceso de reconciliación de datos.
• Mantener un depósito de datos históricos puede ayudar a acelerar el proceso de reconciliación. Esto se puede lograr optando por un control independiente para equilibrar, conciliar y rastrear la información en tiempo real.
• A veces, los datos se pueden perder en silos de datos o en cementerios de datos, lo que puede dar lugar a datos ocultos o incoherentes. Por ejemplo, es posible que los datos sobre los clientes sobre los que el equipo de ventas tiene información no se compartan con el equipo de servicio al cliente, lo que puede generar una pérdida de oportunidades para crear perfiles de clientes más distinguidos y precisos.
• El tiempo de inactividad de los datos puede causar varios problemas de migración. Esto se debe al aumento de la complejidad y la magnitud de los datos en las canalizaciones. Emplear la responsabilidad al establecer acuerdos de nivel de servicio puede ayudar tanto al proveedor de servicios de TI como al cliente a asegurarse de que haya menos tiempo de inactividad de los datos.

Correcciones a problemas de calidad de datos

Los problemas de calidad de los datos surgen debido a la supervisión y gestión inadecuadas de los datos en tiempo real. Estos incluyen datos duplicados, formatos inconsistentes, datos incompletos, datos inexactos e imprecisión de datos. Aquí hay algunos consejos y mejores prácticas para abordar estos problemas:

El lugar adecuado para abordar cualquier problema de calidad de los datos es el sistema de origen. Una capa de proceso de negocio generalmente requiere un nivel más alto de intervención similar al de una instancia cuando los datos son proporcionados por un tercero y no hay un control inmediato. La reparación de datos en la fuente suele ser la mejor manera de asegurarse de que los datos pasen por las comprobaciones de datos necesarias y se limpien y transformen en la etapa de entrada.

Resolver el problema en la fuente puede ser difícil, por lo que el proceso para corregir la calidad de los datos puede emplearse en el proceso ETL. Esto es lo que la mayoría de las empresas terminan haciendo, ya que es un enfoque pragmático. Con la ayuda de algoritmos establecidos y reglas inteligentes, se derivan conjuntos de datos limpios que brindan mejores conocimientos comerciales.

La gestión de metadatos puede contribuir en gran medida a proporcionar claridad a una empresa con respecto a los objetivos comerciales. Las definiciones de datos comunes que se utilizan en toda la empresa en todos los dominios de materias se pueden catalogar para proporcionar un formato y una estructura a la iniciativa de calidad de datos.

La creación de perfiles de datos permite una comprensión más profunda de los datos donde la frecuencia y la distribución de los valores de los datos se evalúan en un conjunto de datos. Esto se puede usar para verificar la integridad de los datos y también ayuda a determinar si los datos se ajustan a las reglas comerciales y los estándares de datos definidos.

Datos de calidad para todos

El mundo de los negocios se ha vuelto cada vez más impulsado por los datos en los últimos años. Por esta misma razón, es importante adoptar las herramientas adecuadas de calidad de datos. Los métodos tradicionales de reconciliación de datos se están volviendo ineficientes y no sostenibles en un entorno empresarial que cambia rápidamente. Es necesario establecer un marco de gobernanza de datos que establezca las diversas políticas de datos, estándares e indicadores clave de rendimiento (KPI) de calidad de datos.

Es necesario delinear la estructura y los roles de la organización para determinar quiénes son los propietarios de los datos, los custodios de los datos y los administradores de los datos. Cuando se implementa como se describe aquí, la reconciliación de datos ayudará en última instancia a mejorar las capacidades del usuario comercial con la calidad de los datos, los servicios de ingeniería de productos, la integridad de los datos y la precisión.