Riconciliazione per migliorare l'efficienza aziendale e la gestione dei dati

L'automazione e la produttività sono al primo posto tra le priorità quando si tratta di aziende che forniscono servizi di riconciliazione dei dati. L'integrità dei dati svolge un ruolo significativo come base per ottimizzare al meglio il ciclo di vita della riconciliazione. I servizi di gestione e analisi dei dati nel loro insieme sono diventati importanti per il processo di riconciliazione poiché i dati vengono costantemente estratti e ulteriormente elaborati da diverse fonti.

Esistono molti passaggi per garantire che la qualità dei dati sia ottimale da utilizzare per le informazioni dettagliate sul business. Discutiamo alcune caratteristiche e approcci chiave all'integrità dei dati e come è possibile fornire alla propria attività dati di origine di qualità:

Garantire la qualità dei dati per una migliore analisi dei dati

Una strategia di qualità dei dati ben informata include una serie di processi e risultati. Questi sono facilitati dal mantenimento di un dashboard per la qualità dei dati che aiuta i proprietari dei dati e il supporto IT nella misurazione della qualità dei dati. Questa dashboard facilita anche l'avanzamento dei processi di semplici regole di pulizia e convalida dei dati. Il dashboard assicura che ci sia uno spazio centrale in cui tutte le incoerenze nei dati vengono identificate rapidamente tra i sistemi.

I processi di riconciliazione dei dati richiedono la formalizzazione, che a sua volta aiuta a garantire che i processi vengano eseguiti come programmato o su base ad hoc. Occorre una maggiore visibilità sul processo di riconciliazione e sui risultati che ne derivano. Questo aiuta a migliorare la fiducia generale dell'utente aziendale e le decisioni possono essere prese consecutivamente con ampi dati di sistema che le supportano.

Le attività di qualità dei dati possono essere controllate definendo un set appropriato di metriche di qualità dei dati. Oltre a ciò, sono richieste le corrette regole di convalida e un ulteriore monitoraggio dei dati utilizzando vari strumenti e processi di profilazione dei dati. Le esigenze di governance aziendale possono essere soddisfatte collaborando con altri data steward nell'azienda.

Migliora la gestione dei dati nel processo di riconciliazione

Alcune sfide chiave per la riconciliazione dei dati includono la garanzia di un ambiente in cui la qualità dei dati è una priorità. Ciò significa che è necessario rispettare le politiche e gli standard di qualità dei dati in tutte le aziende.

Le principali società di analisi dei dati sono istanze nel processo di riconciliazione in cui dati incoerenti o incompleti vengono rifiutati dall'ambiente come errore. Questi errori si verificano a causa di formati di dati non standardizzati, modifiche alle origini dati o modifiche frequenti apportate ai dati di riferimento.

È anche importante disporre di personale di tutoraggio con conoscenza delle migliori pratiche quando si tratta di qualità e gestione dei dati. Il lead time operativo deve essere ridotto in modo che i dati possano viaggiare dall'acquisizione all'analisi nel più breve tempo possibile. Ciò garantisce che vi sia un minor costo marginale.

Diamo un'occhiata ad alcuni passaggi da seguire per un'esperienza di riconciliazione più fluida:

• I gestori dei dati possono filtrare i propri dati e aumentare la trasparenza utilizzando l'estrazione automatizzata tramite script, ETL e API.
• Un audit completo e dettagliato dell'azienda può aiutare l'efficienza del processo di riconciliazione dei dati.
• Il mantenimento di un archivio di dati storici può aiutare a velocizzare il processo di riconciliazione. Ciò può essere ottenuto optando per un controllo indipendente al fine di bilanciare, riconciliare e tenere traccia delle informazioni in tempo reale.
• I dati a volte possono andare persi nei silos di dati o nei cimiteri di dati che possono portare a dati nascosti o incoerenti. Ad esempio, i dati sui clienti sui quali il team di vendita ha informazioni potrebbero non essere condivisi con il team del servizio clienti, il che potrebbe comportare una perdita di opportunità per creare profili clienti più distinti e accurati.
• I tempi di inattività dei dati possono causare vari problemi di migrazione. Ciò è causato dall'aumento della complessità e dell'entità dei dati nelle pipeline. L'assunzione di responsabilità mediante accordi sul livello di servizio può aiutare sia il fornitore di servizi IT che il cliente ad assicurarsi che vi siano meno tempi di inattività dei dati.

Risolti problemi di qualità dei dati

I problemi di qualità dei dati sorgono a causa del monitoraggio e della gestione inadeguati dei dati in tempo reale. Questi includono dati duplicati, formati incoerenti, dati incompleti, dati imprecisi e imprecisione dei dati. Di seguito sono riportati alcuni suggerimenti e best practice per affrontare questi problemi:

Il posto giusto per affrontare qualsiasi problema di qualità dei dati è il sistema di origine di origine. Un livello di processo aziendale di solito richiede un livello più alto di intervento simile a quello di un'istanza in cui i dati sono forniti da una terza parte e non c'è un controllo immediato. La correzione dei dati all'origine è spesso il modo migliore per assicurarsi che i dati vengano sottoposti ai controlli dei dati necessari e vengano ripuliti e trasformati nella fase di ingresso stessa.

Risolvere il problema alla fonte può essere difficile, quindi il processo per correggere la qualità dei dati può essere impiegato nel processo ETL. Questo è ciò che la maggior parte delle aziende finisce per fare poiché si tratta di un approccio pragmatico. Con l'aiuto di algoritmi impostati e regole intelligenti, vengono derivati ​​set di dati puliti che forniscono migliori informazioni sul business.

La gestione dei metadati può fare molto per fornire a un'azienda chiarezza sugli obiettivi aziendali. È possibile catalogare le definizioni di dati comuni che vengono utilizzate nell'azienda tra i domini dei soggetti in modo da fornire un formato e una struttura all'iniziativa sulla qualità dei dati.

La profilazione dei dati consente una comprensione più approfondita dei dati in cui la frequenza e la distribuzione dei valori dei dati vengono valutate in un set di dati. Questo può essere utilizzato per verificare l'integrità dei dati e aiuta anche a determinare se i dati sono conformi alle regole aziendali e agli standard di dati definiti.

Dati di qualità per tutti

Il mondo degli affari è diventato sempre più guidato dai dati negli ultimi anni. Proprio per questo motivo, è importante adottare i giusti strumenti di qualità dei dati. I metodi tradizionali di riconciliazione dei dati stanno diventando inefficienti e non sostenibili in un ambiente aziendale in rapida evoluzione. È necessario mettere in atto un quadro di governance dei dati che definisca le varie politiche, standard e indicatori chiave di prestazione (KPI) della qualità dei dati dei dati.

La struttura ei ruoli dell'organizzazione devono essere delineati in modo da accertare chi sono i proprietari dei dati, i custodi dei dati e gli steward dei dati. Se implementata come discusso qui, la riconciliazione dei dati aiuterà in definitiva a migliorare le capacità dell'utente aziendale con la qualità dei dati, i servizi di ingegneria del prodotto, l'integrità dei dati e l'accuratezza.