Qualidade de Dados / Data Quality

Analise, acção, performance

O DQ Explorer permite que encontre a qualidade dos seus dados e os seus comportamentos rapidamente e de forma precisa como parte de uma analise de dados automatizada. O software pode ser usado como em projectos individuais ou como parte de iniciativas estratégicas mais abrangentes e como tal suporta um numero elevado de tarefas, como por exemplo:

Investimento extensivo no sistema

• Quando novos sistemas são instalados, os problemas com os dados frequentemente geram problemas consideráveis de budget e de tempo nos projectos de TI. Uma analise antecipada e detalhada dos dados pode reduzir significativamente estes riscos.

Auditorias de dados

• Avaliação da qualidade dos dados para suporte das aplicações e processos críticos para o negocio na melhor forma possível. Identificação de áreas chave, nas quais uma qualidade de dados melhorada providencia artificioso tangíveis.

Migração de dados

• Analise detalhada dos dados antes da migração significa que ciclos de migração recorrentes e extenso trabalho subsequente são reduzidos consideravelmente.

Regras de qualidade

• Quando o DQ Explorer é usado em combinação com o DQ Monitor, regras precisas podem ser geradas para monitorização da qualidade dos dados numa base permanente.

Analise dos dados e profiling de dados em 3 etapas
O assistente de profile no DQ Explorer faz da analise de dados uma brincadeira de crianças. Links, dependências e analise de chaves podem também ser executadas intuitivamente.

As Vantagens

• O tempo necessário para a analise é reduzido em 90%
• Os riscos dos projectos TI são reduzidos por uma analise eficiente e eficaz antecipadamente
• Uma plataforma integrada de gestão simplifica os processos de analise e de optimização
• Pode finalmente confiar na qualidade dos seus dados
• Escalável - disponível em três versões diferentes, da versão workstation para as analises de projecto de um homem com pequenas quantidades de dados até ao Advance Server para grandes projectos cooperativos de analise com um grande numero de colaboradores e grandes volumes de dados.

Analise de dados eficiente e efectiva
O DQ Explorer da Uniserv é uma ferramenta interactiva de data profiling e um sistema de caracterização comprovado que lhe oferece uma visão precisa e detalhada sobre o estado dos seus dados. Fornece automaticamente extensas informações acerca da Base de Dados, fornecendo uma visão compreensiva dos seus dados. Como resultado, pode reduzir tempo e esforço necessários para a fase de analise dos projectos de qualidade de dados em 70% comparativamente com as abordagens convencionais.

Gestão eficiente dos problemas identificados
Uma vez que tenham sido identificados, os problemas de qualidade de dados ainda têm que ser solucionados. O processo respectivo deve ser gerido, não importa se a limpeza é efectuada usando uma ferramenta de limpeza apropriada, Scripts de SQL no administrador da BD ou por procura e correcção no contexto da aplicação.

O DQ Explorer encaminha este problema através da integração de funções para analise dos dados, a gestão dos problemas identificados, o tracking do projecto assim como gera relatórios de status apontados a um ponto único. Como regra, os outputs da analise dos dados (resultados, avaliações, tarefas de acompanhamento) são ainda por norma guardadas via folhas de calculo, e-mails ou bases de dados ad-hoc. Isto causa uma sobrecarga significante na manipulação dos dados e aumenta o risco que informação chave seja perdida nas "falhas" entre estas ferramentas.

Se usa o DQ Explorer, a sua analise de projecto deixa de necessitar de correr entre um largo numero de conjuntos de ferramentas. O DQ Explorer permite identificar problemas num ponto único, atribuindo os problemas para a pessoa responsável pela solução e monitorizar o progresso conseguido.

Além disso, a opção ímpar de envio de e-mails permite que informe os membros da equipe automaticamente acerca das atribuições ou o status das alterações das tarefas.

Relatórios fáceis de gerar acerca do progresso conseguido nos mais variados níveis, tais como o projecto no geral, sistemas individuais ou outros critérios livremente seleccionáveis, de forma a que possa ter uma capacidade funcional e garantindo que os intervenientes tenham uma visão consistente e actualizada do projecto.

Resultados rápidos
O DQ Explorer da Uniserv é fácil de usar e gera resultados mais rapidamente e mais eficientemente que com as técnicas de analise manual convencionais. Estes dados estão disponíveis para analise assim que forem carregados da base de dados. O interface intuitivo e o escopo da informação fornecida faz do DQ Explorer uma valiosa ferramenta nas mãos de variados grupos tais como analistas de sistemas, administradores de bases de dados e no desenvolvimento de software.

Com o DQ Explorer, pode criar alta transparência dos dados e bases fortes para a tomada de decisões correctas.

MOTIVAÇÃO
A idéia de que melhor informação é um factor competitivo central está cada vez mais a ganhar aceitação nas empresas. O desafio é garantir que a informação correcta está a ser usada, e isso tem muitas aspectos, por exemplo os dados do cliente, gestão de risco, as iniciativas de BI e a consideração aos requisitos de conformidade. No entanto, a abundância dos dados está constantemente a crescer e isto afecta a qualidade dos dados em muitas áreas. O uso "tradicional"dos sistemas de TI só por si não dá uma resposta efectiva a este fenómeno, mas é precisamente a qualidade dos dados que melhor estabelece um papel central na implementação das tarefas acima indicadas. É simplesmente o pré-requisito para alcançar os melhores resultados, maximizando os lucros, reduzindo custos e desenvolvimento de vendas e lucros potenciais.

A consistência de dados significa análise de dados de valor e uso
Estabelecer uma alta qualidade de dados no longo prazo requer a analise e medição dos dados como um primeiro passo. Utilizadores frequentemente fazem avaliações diferentes do estado dos seus dados. Isso pode levar a pressupostos incorrectos, conflito de requisitos ou atrasos inesperados.

O profiling dos dados é mais ou menos um "inventário" dos dados disponíveis, que fornece informação sobre o seu estado. Em suma, com o profiling de dados, faz uma declaração definitiva sobre a consistência e qualidade dos dados da sua empresa. Está assim, em condições para estabelecer fundações para programas direccionados ao objectivo de aumentar a qualidade dos seus dados. Profiling dos dados fornece valiosos serviços para o desenvolvimento de um plano de projecto realista e a prevenção de problemas subsequentes e re-execução dos projectos, especialmente na preparação dos projectos de migração de dados, integração de dados ou master data management.

Conhecimento em vez de presunções
A solução de Data profiling da Uniserv, o DQ Explorer automaticamente fornece informações para cada atributo, tais como os valores e padrões bem como a sua frequência, a proporção de valores ZERO, proporções de valores inequívocos, mínimo e máximo, tipo de dados derivados, outliers suspeitos, entre outros.

Como resultado, identifica valores conspícuos ou problemáticos num relance e imediatamente mostra os registos em causa com um clique do rato - por drill-down.

Verifica unicidade ou dependência de vários atributos, estendendo para lá da automática oferta da informação ao nível de cada atributo individual, pode ser rápida e facilmenteefectuada, tal como a verificação de junções entre tabelas, também a partir de diferentes fontes de dados.

Por norma o primeiro passo a dar antes de qualquer processo de qualidade de dados é o processo em que se auditam os dados, detectando assim quais os problemas que existem dentro da BD.

Há duas abordagens que podemos ter para a detecção destes problemas, sendo que das primeiras coisas que devemos ter em mente é que quantos mais problemas forem detectados nesta fase, melhor qualidade terá o processo de limpeza dos dados. Como tal temos a abordagem convencional, que implica um esforço de recursos humanos significativo, uma vez que todas as áreas da empresa têm de estar envolvidas, porque existem detalhes que são específicos de cada uma das áreas e dificilmente outras áreas os vão detectar.

A outra abordagem, embora necessite de esforço em termos de recursos humanos, requer muito menos tempo, e consiste na utilização de softwares que façam a detecção de “desvios” dos valores padrão e apenas precisam de verificar esses, não necessitando assim ter passar tanto tempo a verificar a BD.

Este processo é essencial porque apenas assim se evita que alguns dos erros existentes persistam na BD, mesmo depois do processo de limpeza. Quanto mais pormenorizado for este processo de detecção dos erros na BD, melhor será o resultado final em termos de limpeza da BD. Existem outros softwares que fazem a monitorização dos dados depois do processo de limpeza, mas mais uma vez a sua fiabilidade depende em muito do processo de detecção de problemas na BD. Se conseguir detectar todos os erros que deram entrada na BD, mais facilmente se consegue monitorizar e evitar novas entradas.