Reconciliere pentru a vă îmbunătăți eficiența afacerii și gestionarea datelor

Automatizarea și productivitatea sunt în fruntea priorităților atunci când vine vorba de companiile care oferă servicii de reconciliere a datelor. Integritatea datelor joacă un rol semnificativ ca fundație pentru a optimiza mai bine ciclul de viață al reconcilierii. Serviciile de gestionare a datelor și de analiză a datelor în ansamblu au devenit importante pentru procesul de reconciliere, deoarece datele sunt extrase și procesate în mod constant dintr-o serie de surse diferite.

Există mulți pași pentru a ne asigura că calitatea datelor este optimă pentru a fi utilizată pentru informații despre afaceri. Să discutăm câteva caracteristici și abordări cheie ale integrității datelor și despre cum se poate oferi afacerii lor date sursă de calitate:

Asigurarea calității datelor pentru o mai bună perspectivă asupra datelor

O strategie de calitate a datelor bine informată include o serie de procese și rezultate. Acestea sunt facilitate de menținerea unui tablou de bord pentru calitatea datelor care îi ajută pe proprietarii datelor și asistență IT în măsurarea calității datelor. Acest tablou de bord facilitează, de asemenea, promovarea proceselor de curățare a datelor și reguli simple de validare. Tabloul de bord asigură că există un spațiu central în care toate inconsecvențele din date sunt identificate rapid între sisteme.

Procesele de reconciliere a datelor necesită formalizare, ceea ce la rândul său ajută la asigurarea faptului că procesele sunt efectuate conform programului sau ad-hoc. Trebuie să existe o vizibilitate sporită asupra procesului de reconciliere și a rezultatelor pe care le obțin. Acest lucru ajută la sporirea încrederii generale a utilizatorului de afaceri, iar deciziile pot fi luate consecutiv, cu date ample de sistem care le susțin.

Activitățile de calitate a datelor pot fi controlate prin definirea unui set adecvat de indicatori de calitate a datelor. Pe lângă aceasta, sunt necesare regulile de validare corecte și monitorizarea ulterioară a datelor prin utilizarea diferitelor instrumente și procese de profilare a datelor. Nevoile de guvernare a întreprinderii pot fi abordate prin colaborarea cu alți administratori de date din afacere.

Îmbunătățiți managementul datelor în procesul de reconciliere

Unele provocări cheie pentru reconcilierea datelor includ asigurarea unui mediu în care calitatea datelor este o prioritate. Aceasta înseamnă că politicile și standardele de calitate a datelor în cadrul întreprinderilor trebuie respectate.

Companiile Top Data Analytics sunt cazuri în procesul de reconciliere în care datele incoerente sau incomplete sunt respinse de mediu ca o eroare. Aceste erori apar din cauza formatelor de date nestandardizate, a modificărilor surselor de date sau a modificărilor frecvente aduse datelor de referință.

De asemenea, este important să existe personal de mentorat cu cunoștințe despre cele mai bune practici atunci când vine vorba de calitatea și manipularea datelor. Durata operațională trebuie redusă, astfel încât datele să poată călători de la achiziție la perspectivă în cel mai scurt timp posibil. Acest lucru asigură că există un cost marginal mai mic.

Să ne uităm la câțiva pași de urmat pentru o experiență de reconciliere mai ușoară:

• Managerii de date își pot filtra datele și pot crește transparența utilizând extragerea automată folosind scripturi, ETL și API-uri.
• Un audit cuprinzător și detaliat al afacerii poate ajuta la eficiența procesului de reconciliere a datelor.
• Menținerea unui depozit de date istoric poate ajuta la accelerarea procesului de reconciliere. Acest lucru poate fi realizat optând pentru control independent pentru a echilibra, reconcilia și urmări informațiile în timp real.
• Datele se pot pierde uneori în silozuri de date sau în cimitire de date, ceea ce poate duce la date ascunse sau inconsecvente. De exemplu, este posibil ca datele despre clienții despre care echipa de vânzări deține informații să nu fie partajate cu echipa de servicii pentru clienți, ceea ce poate duce la pierderea oportunității de a crea profiluri de clienți mai distinse și mai precise.
• Perioada de nefuncționare a datelor poate cauza diverse probleme de migrare. Acest lucru este cauzat de creșterea complexității și amplorii datelor în conducte. Utilizarea responsabilității prin încheierea de acorduri privind nivelul de servicii poate ajuta atât furnizorul de servicii IT, cât și clientul să se asigure că există mai puține perioade de nefuncționare a datelor.

Remedieri ale problemelor de calitate a datelor

Problemele legate de calitatea datelor apar din cauza monitorizării și gestionării inadecvate a datelor în timp real. Acestea includ date duplicate, formate inconsecvente, date incomplete, date inexacte și imprecizia datelor. Iată câteva sfaturi și cele mai bune practici pentru a rezolva aceste probleme:

Locul potrivit pentru a aborda orice problemă de calitate a datelor este sistemul sursă de origine. Un nivel de proces de afaceri necesită, de obicei, un nivel mai înalt de intervenție similar cu cel al unei instanțe când datele sunt furnizate de o terță parte și nu există un control imediat. Remedierea datelor la sursă este adesea cea mai bună modalitate de a vă asigura că datele trec prin verificările necesare și sunt curățate și transformate chiar în etapa de intrare.

Remedierea problemei la sursă poate fi dificilă, astfel încât procesul de remediere a calității datelor poate fi folosit în procesul ETL. Aceasta este ceea ce majoritatea companiilor ajung să facă, deoarece este o abordare pragmatică. Cu ajutorul unor algoritmi stabiliți și a unor reguli inteligente, se obțin seturi de date curate care oferă informații mai bune de afaceri.

Gestionarea metadatelor poate contribui în mare măsură la furnizarea unei afaceri cu claritate în ceea ce privește obiectivele de afaceri. Definițiile comune ale datelor care sunt utilizate în întreaga întreprindere în domeniile subiectului pot fi catalogate astfel încât să ofere un format și o structură inițiativei privind calitatea datelor.

Profilarea datelor permite o înțelegere mai profundă a datelor în care frecvența și distribuția valorilor datelor sunt evaluate într-un set de date. Aceasta poate fi folosită pentru a verifica integritatea datelor și, de asemenea, ajută la determinarea dacă datele sunt conforme cu regulile de afaceri și standardele de date definite.

Date de calitate pentru toți

Lumea afacerilor a devenit din ce în ce mai mult bazată pe date în ultimii câțiva ani. Din acest motiv, este important să adoptați instrumentele potrivite de calitate a datelor. Metodele tradiționale de reconciliere a datelor devin atât ineficiente, cât și nesustenabile într-un mediu de afaceri în schimbare rapidă. Este necesar să se pună în aplicare un cadru de guvernanță a datelor care să prezinte diferitele politici de date, standarde și indicatori cheie de performanță (KPI) ai calității datelor.

Structura și rolurile organizației trebuie delimitate astfel încât să se stabilească cine sunt proprietarii datelor, custozii și administratorii de date. Când este implementată așa cum s-a discutat aici, reconcilierea datelor va ajuta în cele din urmă la îmbunătățirea capabilităților utilizatorului de afaceri cu calitatea datelor, servicii de inginerie a produsului, integritatea datelor și acuratețea.