Продолжение. Предыдущие статьи цикла "Качество данных - с чего начать?" и "Общее понимание вопросов качества данных" Следует подробнее остановиться на тех правилах нормализации данных, которые были упомянуты в предыдущей статье. Давайте представим, что некая прекрасная компания выгрузила данные из ваших систем, закрылась в своем офисе на несколько месяцев и после этого вернула в ваши системы Прекрасные Полные Информативные Грамматически и Технически Безупречные...
(Читать дальше …)

Продолжение. Первая статья цикла - «Качество данных – с чего начать?». Итак, в компании принято решение предпринять меры по повышению качества данных – в том числе, с привлечением сторонних подрядчиков. С чего начинать переговоры и поиск надежного партнера? Это может прозвучать странно – но с уточнения понятий. Что подразумеваете под качеством данных вы? Совпадает ли это с тем пониманием, которое есть...
(Читать дальше …)

Итак, в компании возникло понимание того, что ситуация с нормативно-справочной информацией уже очень существенно ограничивает возможности развития компании и требует срочного решения. Идеи, которые предлагаются на этой стадии, обычно представляют собой крайние точки диапазона возможных вариантов. Некоторые компании склонны недооценивать масштаб вопроса и предполагают, что справочники легко почистят имеющиеся специалисты, потратив на это месяц рабочего времени. Другая крайность – появляются мысли...
(Читать дальше …)

В 1970 году Джоржд Акерлоф опубликовал свою научную работу Рынок «лимонов»: неопределенность качества и рыночный механизм (англ. The Market for 'Lemons': Quality Uncertainty and the Market Mechanism), где проанализировал рыночные последствия ситуации, в которой продавец знает о качестве продукта больше, чем покупатель. Развитие этой темы привело к тому, что в 2001 году Акерлоф, Майкл Спенс и Джозеф Стиглиц получили Нобелевскую...
(Читать дальше …)

Данные есть данные, не правда ли? На самом деле, это не так. Существуют разные типы данных в зависимости от того, в какой точке цепочки управления данными вы находитесь. Например, ответственные за хранилище данных склонны к тому, чтобы видеть факты и измерения – транзакционные или сгруппированные измерения и элементы для того, чтобы соответственно классифицировать и анализировать их. Но первичные данные также...
(Читать дальше …)

На протяжении ближайших недель мы будем много говорить о качестве данных. Мы обнаружим, как оно влияет на различные функциональные области вашего бизнеса. Поговорим о финансах, закупках, цепочках поставок, операционных процессах и техническом обслуживании и о том, насколько сильно качество данных может влиять на каждую из этих сфер. Если быть абсолютно честными с вами, мы не фокусируемся на поиске проблем с качеством...
(Читать дальше …)