| El objetivo general de los almacenes de datos es proveer un repositorio central de la información de la organización para ser usada en desarrollar mediciones analíticas y guiar la planeación y la toma de decisiones. Sin embargo, los datos que se centralizan en el almacén de datos desde varias aplicaciones operacionales y analíticas generalmente tienen formatos y estándares muy divergentes y se les da solo un mapeo básico transformacional. En la mayoría de los casos, se da poca atención a la calidad e integridad interna de los datos. Como resultado, la calidad y confiabilidad de los datos en el almacén de datos es cuestionable, por decir lo menos. |
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| ¿Cuál es el impacto de usar tales datos? El Instituto de Almacenes de Datos (Data Warehousing Institute) reporta que los problemas de calidad de datos cuestan a los negocios en Estados Unidos más de $600 mil millones de dólares al año en gastos operativos y administrativos innecesarios *. Pero potencialmente aún más costosos son los efectos de usar datos inexactos y poco confiables como fundamento para la toma de decisiones estratégicas o de misión crítica. |
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Las soluciones para perfilamiento (“profiling”) automático e integración de datos de Innovative pueden mejorar la calidad, exactitud y utilidad de su Almacén de Datos, para incrementar el valor de los análisis y proveer información más confiable para la toma de decisiones corporativas. Usando nuestras herramientas de perfilamiento de datos e integración de datos, usted puede:
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Realizar una inspección directa e inmediata (“drill-down”) a los datos mismos para identificar formatos inconsistentes, estructuras de datos dañadas, información faltante y otras anomalías |
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Usar los resultados del perfilamiento de datos para escribir especificaciones de transformación que ayuden a asegurar que todos los segmentos de datos serán exitosamente integrados la primera vez |
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Limpiar, estandarizar, identificar clientes duplicados y enlazar clientes relacionados durante el proceso de transformación para maximizar la exactitud y eliminar duplicidades |
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| Para mejorar la calidad del Almacén de Datos como un todo, el mismo proceso de perfilar los datos, escribir especificaciones de mapeo basados en los resultados de perfilamiento, integrar los datos, y entonces limpiar, estandarizar, eliminar la duplicidad y enlazar clientes relacionados puede ser aplicado a los datos que ya están en el almacén y/o a los nuevos datos conforme se van añadiendo. |
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| * De la serie de reportes TDWI 2002 titulada Calidad de Datos y la Conclusión: Alcanzando el Éxito de Negocios a través de una Dedicación a la Alta Calidad de Datos (“Data Quality and the Bottom Line: Achieving Business Success through a Commitment to High Quality Data”) |
