Mejor Herramientas de Calidad de Datos - Página 16

Las herramientas de calidad de datos analizan conjuntos de información e identifican datos incorrectos, incompletos o con formato incorrecto. Después de perfilar las preocupaciones de los datos, las herramientas de calidad de datos limpian o corrigen esos datos basándose en pautas previamente establecidas. La eliminación, modificación, adición y fusión son métodos comunes de limpieza o corrección de conjuntos de datos; analistas de datos, especialistas en marketing y vendedores son solo algunas de las posiciones que se benefician de aprovechar las soluciones de calidad de datos.

Al dirigir y limpiar listas de datos, el software de calidad de datos permite a las empresas establecer y mantener altos estándares para la integridad de los datos. Estas soluciones también son útiles para garantizar que los datos se adhieran a estos estándares, basándose en la industria requerida, el mercado o las regulaciones internas. Este proceso de mantener la integridad de los datos mejora la fiabilidad de dicha información para el uso empresarial. Los conjuntos de datos pueden variar desde información de contacto de clientes hasta estadísticas financieras granulares y mucho más.

Los productos de software de calidad de datos también pueden compartir características o coexistir con software de gestión de datos maestros (MDM), integración de datos o big data. Aunque están tangencialmente relacionados con las soluciones de calidad de datos desde un punto de vista funcional, el software de verificación de direcciones difiere a través de sus casos de uso distintos, su enfoque en datos de ubicación física y su dependencia en la obtención de datos de ubicación autorizados para verificar la corrección.

Para calificar para la inclusión en la categoría de Calidad de Datos, un producto debe:

Permitir el perfilado de datos e identificar anomalías de datos Proporcionar funcionalidades básicas de limpieza de datos como fusión de registros, adición y eliminación Permitir la modificación y estandarización de datos basándose en reglas predefinidas Ofrecer opciones de limpieza automatizadas y manuales Ofrecer medidas preventivas para preservar la integridad de los datos