IMPULSAR UN NEGOCIO CON LOS DATOS

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IMPULSAR UN NEGOCIO CON LOS DATOS by Mind Map: IMPULSAR UN NEGOCIO CON LOS DATOS

1. CALIDAD DE DATOS

1.1. data quality, Mantener la exactitud y la integridad de todos los tipos de datos en toda la organización

1.1.1. Exactitud Integridad Actualización Relevancia Coherencia Confiabilidad Presentación apropiada Accesibilidad

1.1.1.1. confianza de los usuarios

1.1.1.1.1. Actualización Normalización De-duplicación

2. CALIDAD DE DATOS EN loT

2.1. , en el 84% de los casos se muestran preocupados por la calidad de los datos en los que basan sus decisiones.

2.2. se estima que hasta el 30% de los datos en las empresas son de baja calidad

2.3. El resultado es una mayor facilidad de recopilación de datos sobre los consumidores, que provocará el rápido crecimiento del almacenamiento de datos en la empresa.

3. DESAFÍOS DE LA CALIDAD DE DATOS

3.1. Velocidad

3.2. Variedad

3.3. Volumen

3.4. Valor

3.5. Veracidad

4. TIPOS DE DATOS QUE AFECTA A LA CALIDAD

4.1. datos oscuros

4.1.1. son los datos que se recopilan, procesan y almacenan como parte de las actividades comerciales cotidianas, pero que no la organización no utiliza con ningún otro fin

4.2. Datos sucios

4.2.1. pueden causar a la organización un daño real, al obligarla a incurrir en un costo económico real causado por las acciones automáticas que dan inicio con datos que no son válidos.

4.3. Datos no estructurados

4.3.1. son los datos que están disponibles, pero no están preparados para su uso

5. PILARES DE DATA QUALITY

5.1. Las personas y el talento

5.1.1. Administrador del programa DQM:

5.1.2. Administrador de cambios de organización

5.1.3. Analista de negocios / datos

5.2. Perfilado de datos

5.2.1. -Revisar la información al detalle. -Comparar y contrastar los datos con sus -propios metadatos. -Ejecutar modelos estadísticos. -Informar acerca de la calidad de los datos.

5.3. Definición de reglas de calidad de datos

5.3.1. Identificar problemas de calidad de datos en los activos informacionales del negocio.

5.3.2. Corregir estas cuestiones.

5.3.3. Predecir tendencias.

5.3.4. Contribuir con su aportación a ampliar el alcance del análisis.

5.3.5. Elevar el valor del reporting.

5.4. Reporting

5.4.1. quedan registradas todas las excepciones comprometedoras de calidad de los datos puesto que, una vez que las excepciones han sido identificadas y capturadas, deben agregarse para poder identificar patrones de calidad de datos.

5.5. Reparación de datos

5.5.1. hallar la causa de raíz de los problemas

5.5.1.1. La reparación de datos

5.5.1.1.1. Una vez que se considera que los datos son de alta calidad, tanto en el cloud como on premise, se experimentará una mejoría en la ejecución de los procesos y funciones

6. GESTIONAR DATOS

6.1. componentes fundamentales del ciclo de calidad de datos.

6.1.1. Descubrimiento de datos

6.1.2. Perfilado de datos

6.1.3. Reglas de calidad de datos

6.1.4. Monitorización de la calidad de los datos

6.1.5. eporting de calidad de datos

6.1.6. Corrección de datos

6.2. establecer una gestión

6.2.1. Recordar que no se trata de una acción puntual.

6.2.2. No tratar de abarcar todos los problemas de calidad de golpe ni intentar llegar a una cota cero de errores

6.2.3. plantearse metas.

6.2.4. Estar abiertos a todo.

6.2.5. No olvidar la importancia de los propietarios de los datos.

7. CALIDAD DE DATOS

7.1. medidas cuantitativas del data quality

7.1.1. Completitud: es el grado en el que todos los atributos del dato están presentes.

7.1.2. Validez: representa el ajuste de un valor de datos a su conjunto de valores

7.1.3. Unicidad: la medida en que todos los valores distintos de un elemento de datos aparecen sólo una vez.

7.1.4. Integridad: tiene que ver con el grado de conformidad con las reglas de relación de datos definidas.

7.1.5. Precisión: determina en qué medida los datos representan correctamente la verdad sobre un objeto del mundo real o se ajustan a lo establecido por una fuente autorizada.

7.1.6. Coherencia: representa el grado en que una pieza única de datos contiene el mismo valor a través de múltiples conjuntos de datos.

7.1.7. Oportunidad: este atributo de la calidad de datos permite conocer si éstos están disponibles cuando se requiere.

7.1.8. Representación: tiene que ver con el formato, patrón, legibilidad y utilidad de los datos para su uso previsto.

8. HASTA DONDE LLEGAR CON LA CALIDAD DE LOS DATOS

8.1. olvidarse de mitos. Y, precisamente

8.2. Quién crea los requisitos. Cuál es el proceso por el que se definen. Hasta dónde llegan los márgenes entre los que moverse para que el cumplimiento de requisitos se pueda considerar aceptable.

8.3. nivel de tolerancia a errores, no suele ser cero

9. DATA QUALITY MANAGEMENT

9.1. gestión de la calidad de los datos,forma de administración que abarca desde la definición y designación de roles hasta el despliegue de funciones

9.1.1. elementos reactivos y elementos proactivos conlleva a

9.1.1.1. -Establecimiento de la gobernanza. -Identificación de las funciones y responsabilidades. -Creación de las expectativas de calidad, así como de las estrategias empresariales de apoyo. -Implementación de una plataforma técnica que facilite estas prácticas empresariales.

9.1.1.1.1. desde IT se llevarán a cabo todas las acciones