Encontrei um artigo que não posso deixar de partilhar. Deixo aqui uma tradução do mesmo, mas fica o link para o original em Inglês.

Alguma vez já experimentou a sensação de naufrágio, onde tem a sensação que se não encontrar a qualidade dos dados, então a qualidade dos dados irá encontrá-lo?
Na primavera de 2003, a Pixar Animation Studios produziu um dos meus filmes favoritos da Walt Disney Pictures, Finding Nemo.
Este blog é uma homenagem não só o filme, mas também ao papel de extrema importância para a qualidade dos dados é convertida em todas as suas iniciativas empresariais de informação, incluindo business intelligence, business intelligence, master data management e data governance.
Espero que você goste de ler este post, mas o mais importante, espero que você sempre lembre-se: "Os dados são amigos, não comida."

DATA SILOS

Meu! Meu! Meu! Meu! Meu!
Este é o Mantra Data Silo e é também a maldição da empresa de informação de gestão bem-sucedida. Muitas organizações persistem sobre a sua dependência em dados de silos verticais, onde cada unidade de negócio funciona como o guardião de seus próprios dados particulares, mantendo assim a sua própria versão da verdade.
O impressionante crescimento do negócio pode causar que uma organização se torne vítima de seu próprio sucesso. dano colateral pode ser causado por este sucesso, e principalmente à arquitectura de informação da organização em expansão.
Inicialmente na história da organização, que normalmente tem menos sistemas e volumes facilmente gerenciáveis de dados, tornando a gestão da qualidade dos dados e efetivamente entregar as informações críticas necessárias para tomar decisões de negócios todos os dias, uma tarefa relativamente fácil, onde a tecnologia pode servir necessidades de negócio bem especial quando o negócio e suas necessidades são pequenas.
No entanto, como a organização cresce, comércios eficácia para a eficiência, priorizando a táticas de curto prazo sobre a estratégia a longo prazo, e vendo o poder da acumulação de dados, e não na partilha de informações, a organização escolhe a autonomia da unidade de negócios sobre a empresa- ampla colaboração e sem essa colaboração, gerenciamento de informações empresariais de sucesso é impossível.
Um silo de dados muitas vezes representa apenas um microcosmo de um problema de toda a empresa e essa verdade não é nem conveniente nem agradável.

DATA PROFILING

"Eu vejo uma luz, estou sentindo bem sobre meus dados. . . Bons sentimentos-AHH!
Embora não seja exatamente uma charada embrulhada num mistério dentro de um enigma, sua compreensão de dados é essencial para utilizá-lo de forma eficaz e melhorar a sua qualidade para atingir essas metas, não há simplesmente nenhum substituto para a análise dos dados.
Data profiling pode fornecer uma verificação da realidade para as percepções e suposições que você pode ter sobre a qualidade de seus dados. A ferramenta de análise de dados pode ajudar você a automatizar parte do trabalho duro necessário para começar a sua análise.
No entanto, é importante lembrar que a própria análise não pode ser automatizada, você precisa traduzir a sua análise nos relatórios significativos e perguntas que vão facilitar a comunicação mais eficaz e ajudar a estabelecer contexto de negócios tangíveis.
Finalmente, eu acredito que o objetivo dos dados de perfis é não encontrar respostas, mas sim, para descobrir as perguntas certas.
Descobrir as perguntas certas exige falar com os melhores dados de amigos, seus administradores, analistas e especialistas no assunto. Essas discussões são um pré-requisito fundamental para determinar o uso de dados, normas, e os negócios relevantes métricas para medir e melhorar a qualidade dos dados. Lembre-se sempre que o bem dados de perfis é realizada altamente interativo e um processo muito interactivo.

PREVENÇÃO DE DEFEITOS

"Você, Data-Dude, ficando com os defeitos. Você tem sérios problemas de qualidade de dados.".
Mesmo que seja impossível impedir verdadeiramente todos os problemas antes que aconteçam, a prevenção de defeitos proativa é um dado altamente recomendado à prática de melhor qualidade, porque executada no local do controle dos dados, melhor a qualidade global será de informações da empresa.
Embora a prevenção de defeito é mais comumente associado com o negócio e melhorias de processo técnico, após identificar a causa raiz queima de dados de seus defeitos, você pode preventivamente detectar a necessidade de aplicar alguns dos princípios da qualidade dos dados comportamentais.
Em outras palavras, compreender a complexa dinâmica subjacente aos defeitos humanos, muitas vezes os dados são necessários para o desenvolvimento de táticas muito mais eficazes e estratégias para a implementação de dados bem sucedida e sustentável da melhoria da qualidade.

DATA CLEANSING

"Basta manter a purificação. Apenas continue a purificação. Basta manter a limpeza, purificação, limpeza.
O que fazemos? Nós limpar, limpar.
"Essa não é a banda sonora de Data Cleansing, mas às vezes pode parecer. Especialmente quando má qualidade dos dados afeta negativamente a informação de decisão crítica, a organização pode legitimamente priorizar uma resposta reativa de curto prazo, onde a recuperação só será corrigir os problemas imediatos.
Equilibrar as exigências desta triagem de dados com as melhores práticas de prevenção de defeitos de execução, sempre que possível, muitas vezes criam uma situação muito difícil para você lidar praticamente numa base diária.
Portanto, apesar de remediação de dados global exigirá a combinação de abordagens reativas e pró-ativa para a qualidade dos dados, você precisa estar disposto e capaz de colocar os dados de ferramentas de limpeza para bom uso, sempre que necessário.

COMUNICAÇÃO

"É como se ele estivesse tentando falar comigo, eu sei. Olha, você está realmente bonito, mas eu não consigo entender o que você está dizendo.
Dizer aquilo da qualidade de dados de novo. "Eu ouço esse tipo de coisa o tempo todo (bem, não o " você está realmente bonito" da peça).
Comunicação eficaz melhora a compreensão da qualidade dos dados, estabelece um contexto de negócios concretos, e ajuda a priorizar as questões de dados críticos.
Tenha em mente que a comunicação é principalmente sobre escuta. Além disso, estar preparado para enfrentar a "negação de dados" quando são discutidos problemas de qualidade. Na maioria das vezes, este é um mecanismo de auto-defesa natural para as pessoas responsáveis por processos de negócios, tecnologia e dados e por causa do facto simples de que ninguém gosta de se sentir culpado por causar ou não corrigir os problemas de qualidade de dados.
A chave para uma comunicação eficaz é a clareza. Você deve sempre se certificar de que todos os conceitos da qualidade dos dados sejam claramente definidos e em uma linguagem que todos possam entender. Eu não estou falando apenas traduzir a tecno-mumbojumbo, porque até mesmo falar de negócios pode soar mais como balbucio de negócios - e não apenas para o pessoal técnico.
Além disso, não tenha medo de fazer perguntas ou admitir quando você não sabe as respostas. Muitos erros caros podem ser feitos quando as pessoas assumem que os outros sabem (ou fingem saber) o que os conceitos-chave e outra terminologia realmente significam.
Nunca subestime o potencial de impactos negativos que o ponto de vista paradoxo pode ter sobre a comunicação. Por exemplo, as perspectivas de negócios e técnicos interessados podem muitas vezes parecerem ser diametralmente opostas.
Praticar uma comunicação eficaz requer fechar nossa boca, abrir os nossos ouvidos, e escutar com empatia uns aos outros, em vez de continuar a prática da comunicação ineficaz, onde apenas se revezam atirando dardos-palavra um ao outro.

COLABORAÇÃO

"Ah e mais uma coisa: Ao enfrentar o difícil desafio de colaboração, Trabalhe junto com ele, não o evite. Vamos lá, confiar uns nos outros. Sim, confiança é o que as equipes de sucesso fazem."
A maioria das organizações sofrem com a falta de colaboração, e como observado anteriormente, sem a colaboração de toda a empresa, verdadeiro sucesso é impossível.
Além do problema silo de dados, o desafio mais comum de colaboração é a divisão que existe entre o Negócio e TI, onde a empresa normalmente possui os dados e entende o seu significado e uso na operação do dia-a-dia da empresa, e geralmente possui a infra-estrutura de hardware e software da arquitetura técnica da empresa.
No entanto, nem o negócio nem a TI tem todo o conhecimento necessário e os recursos necessários para realmente ser bem sucedido. A qualidade dos dados exige que o negócio e TI estabeleçam uma colaboração contínua e iterativa.
Você deve reunir a equipe que irá trabalhar em conjunto para melhorar a qualidade de seus dados. Uma equipe multi-disciplinar será realmente necessário porque a qualidade dos dados não é nem uma questão de negócios, nem uma questão técnica, é ambas, tornando-se verdadeiramente uma questão empresarial.
Patrocinadores executivos, empresas e agentes técnicos, analistas de negócios, administradores de dados, especialistas em tecnologia, e sim, até mesmo consultores, somente quando todos vocês estão realmente trabalhando juntos como uma equipe de colaboradores, a empresa pode realmente conseguir grandes coisas, tanto taticamente e estrategicamente.
Esta necessidade crítica de colaboração pode parecer bastante óbvia. Entretanto, como todos os grandes filósofos ensinaram, por vezes, a coisa mais difícil de aprender é o menos complicado.

ENCONTRAR A QUALIDADE DOS DADOS

À medida que mais e mais organizações percebem a importância crítica de visualização de dados como um ativo estratégico das empresas, a qualidade dos dados está se tornando um tema cada vez mais predominante de discussão.
No entanto, e de certa forma compreensivelmente, a qualidade dos dados às vezes é visto como um pequeno peixe, embora com uma barbatana "sorte" numa lagoa muito maior.
Em outras palavras, a qualidade dos dados é frequentemente discutida apenas na sua relação com as iniciativas de informação da empresa, tais como integração de dados, gerenciamento de dados, data warehousing, business intelligence e de data governance.
Não há nada errado com essa perspectiva, e como um especialista em qualidade de dados, eu admito que a minha tendência geral para ver a qualidade dos dados em tudo. No entanto, independentemente da perspectiva de que você começar sua viagem, eu acredito que, eventualmente, você vai ser encontrar qualidade de dados onde quer que você olhe bem.