Reconciliação para melhorar a eficiência do seu negócio e o gerenciamento de dados

Automação e produtividade estão na vanguarda das prioridades quando se trata de empresas que fornecem serviços de reconciliação de dados. A integridade dos dados desempenha um papel significativo como base para otimizar melhor o ciclo de vida da reconciliação. Os serviços de gerenciamento de dados e análise de dados como um todo tornaram-se importantes para o processo de reconciliação, pois os dados são constantemente extraídos e processados ​​de várias fontes diferentes.

Há muitas etapas para garantir que a qualidade dos dados seja ideal para uso em insights de negócios. Vamos discutir alguns dos principais recursos e abordagens para integridade de dados e como é possível fornecer dados de origem de qualidade para seus negócios:

Garantindo a qualidade dos dados para melhores insights de dados

Uma estratégia de qualidade de dados bem informada inclui vários processos e resultados. Isso é facilitado pela manutenção de um painel de qualidade de dados que ajuda os proprietários dos dados e o suporte de TI na aferição da medição da qualidade dos dados. Esse painel também facilita o avanço de processos de limpeza de dados simples e regras de validação. O dashboard garante que haja um espaço central onde todas as inconsistências nos dados sejam rapidamente identificadas entre os sistemas.

Os processos de reconciliação de dados exigem formalização, o que, por sua vez, ajuda a garantir que os processos sejam executados conforme programado ou em uma base ad hoc. É preciso aumentar a visibilidade do processo de reconciliação e dos resultados que eles obtêm. Isso ajuda a aumentar a confiança geral do usuário de negócios, e as decisões podem ser tomadas consecutivamente com amplos dados do sistema para respaldá-las.

As atividades de qualidade de dados podem ser controladas definindo um conjunto adequado de métricas de qualidade de dados. Além disso, são necessárias as regras de validação corretas e o monitoramento adicional dos dados usando várias ferramentas e processos de criação de perfil de dados. As necessidades de governança corporativa podem ser atendidas colaborando com outros administradores de dados da empresa.

Melhore o gerenciamento de dados no processo de reconciliação

Alguns dos principais desafios para a reconciliação de dados incluem garantir um ambiente onde a qualidade dos dados seja uma prioridade. Isso significa que as políticas e padrões de qualidade de dados em todas as empresas precisam ser seguidos.

As principais empresas de análise de dados são instâncias no processo de reconciliação em que dados incoerentes ou incompletos são rejeitados pelo ambiente como um erro. Esses erros ocorrem devido a formatos de dados não padronizados, alterações nas fontes de dados ou alterações frequentes feitas nos dados de referência.

Também é importante ter uma equipe de mentores com conhecimento das melhores práticas quando se trata de qualidade e manuseio de dados. O lead time operacional deve ser reduzido para que os dados possam viajar da aquisição ao insight no menor tempo possível. Isso garante que haja um custo marginal menor.

Vejamos algumas etapas a serem seguidas para uma experiência de reconciliação mais tranquila:

• Os gerentes de dados podem filtrar seus dados e aumentar a transparência usando extração automatizada usando scripts, ETL e APIs.
• Uma auditoria abrangente e detalhada do negócio pode ajudar na eficiência do processo de reconciliação de dados.
• A manutenção de um repositório de dados históricos pode ajudar a tornar o processo de reconciliação mais rápido. Isso pode ser alcançado optando pelo controle independente para equilibrar, reconciliar e rastrear informações em tempo real.
• Às vezes, os dados podem ser perdidos em silos de dados ou em cemitérios de dados, o que pode levar a dados ocultos ou inconsistentes. Por exemplo, dados sobre clientes sobre os quais a equipe de vendas tem informações podem não ser compartilhados com a equipe de atendimento ao cliente, o que pode levar à perda de oportunidade de criar perfis de clientes mais distintos e precisos.
• O tempo de inatividade de dados pode causar vários problemas de migração. Isso é causado pelo aumento da complexidade e magnitude dos dados nos pipelines. Empregar a responsabilidade por meio de acordos de nível de serviço pode ajudar tanto o provedor de serviços de TI quanto o cliente a garantir que haja menos tempo de inatividade de dados.

Correções para problemas de qualidade de dados

Os problemas de qualidade de dados surgem devido ao monitoramento e gerenciamento inadequados de dados em tempo real. Isso inclui dados duplicados, formatos inconsistentes, dados incompletos, dados imprecisos e imprecisão de dados. Aqui estão algumas dicas e práticas recomendadas para resolver esses problemas:

O lugar certo para resolver qualquer problema de qualidade de dados é no sistema de origem. Uma camada de processo de negócios geralmente requer um nível mais alto de intervenção semelhante ao de uma instância quando os dados são fornecidos por terceiros e não há controle imediato. A correção de dados na origem geralmente é a melhor maneira de garantir que os dados passem pelas verificações de dados necessárias e sejam limpos e transformados no próprio estágio de entrada.

Corrigir o problema na origem pode ser difícil, portanto, o processo para corrigir a qualidade dos dados pode ser empregado no processo de ETL. Isso é o que a maioria das empresas acaba fazendo, pois é uma abordagem pragmática. Com a ajuda de algoritmos definidos e regras inteligentes, são derivados conjuntos de dados limpos que fornecem melhores insights de negócios.

O gerenciamento de metadados pode ajudar muito a fornecer clareza a uma empresa em relação aos objetivos de negócios. As definições de dados comuns que são usadas em toda a empresa em domínios de assunto podem ser catalogadas para fornecer um formato e uma estrutura para a iniciativa de qualidade de dados.

A criação de perfil de dados permite uma compreensão mais profunda dos dados em que a frequência e a distribuição dos valores de dados são avaliadas em um conjunto de dados. Isso pode ser usado para verificar a integridade dos dados e também ajuda a determinar se os dados estão em conformidade com as regras de negócios e os padrões de dados definidos.

Dados de qualidade para todos

O mundo dos negócios tem se tornado cada vez mais orientado a dados nos últimos anos. Por isso mesmo, é importante adotar as ferramentas corretas de qualidade de dados. Os métodos tradicionais de reconciliação de dados estão se tornando ineficientes e não sustentáveis ​​em um ambiente de negócios em rápida mudança. É necessário implementar uma estrutura de governança de dados que defina as várias políticas de dados, padrões e indicadores-chave de desempenho (KPIs) de qualidade de dados.

A estrutura e as funções da organização precisam ser delineadas para determinar quem são os proprietários dos dados, os guardiões dos dados e os administradores dos dados. Quando implementada conforme discutido aqui, a reconciliação de dados ajudará a melhorar os recursos do usuário de negócios com qualidade de dados, serviços de engenharia de produto, integridade de dados e precisão.