We kunnen er niet omheen. Data zijn een belangrijk onderdeel van het nemen van kleine tot zeer grote en belangrijke beslissingen. Simpelweg; data zijn een van de belangrijkste bezittingen van een bedrijf. Hoe gaan we nu eigenlijk om met zo’n belangrijk bezit? De vele technische invoersystemen zijn vaak ingericht om processen te ondersteunen, wat natuurlijk noodzakelijk is. Echter, het borgen van datakwaliteit heeft daarbij zelden prioriteit.

Foutieve, verkeerd gebruikte, of missende data liggen dan ook op de loer en hebben een grote impact op de kwaliteit van beslissingen. Het is dus wel een vereiste dat de kwaliteit van data hoog is, data compleet zijn en duidelijk is hoe deze gehanteerd dienen te worden. Zij die zich geroepen voelen om hier werk van te maken, staan vaak voor een forse technische en organisatorische uitdaging. Information Steward biedt functionaliteit om dit aanzienlijk te vergemakkelijken, zodat u in staat wordt gesteld om met een gerúst hart de juiste beslissingen te nemen.De volgende onderdelen worden aangeboden:

  • Data Insight
  • Metadata Management
  • Metapedia
  • Cleansing Package Builder

Data Insight

Om überhaupt te zien of data wel compliant is, zijn randvoorwaarden nodig. Deze kan men zelf opstellen, inclusief autorisatieproces. U heeft dus controle over de kwaliteitsdefinitie. De randvoorwaarden zijn meetbaar middels continue monitoring. Hierdoor kunnen data(domein) eigenaars en andere betrokkenen zich focussen op handelingen die echt bijdragen aan datakwaliteit. Dat kan zelfs leiden tot verbetering van het bedrijfssysteem; niet meer dweilen met de kraan open!Zie hieronder een datadomein, waarbij “Data Quality Dimensions” de gedefinieerde kwaliteitsaspecten laten zien met hun “Validation Rules”. Daaronder is het verloop in kwaliteit te zien en kan direct op foutieve data worden ingezoomd.

image

image

Een data analist kan ook actief uit verschillende bronnen data “profilen” en patronen of onderlinge verbanden herkennen, van kwaliteitsaspect (accuraatheid) tot data zelf (klantadres). Het wordt duidelijk welke data, of eigenschappen daarvan, nu precies een verstorende factor zijn. Hieruit kunnen zelfs weer randvoorwaarden worden opgesteld.

image

Metadata Management

Information Steward biedt meer, bijvoorbeeld data lineage door het hele BI landschap. Ongeacht welke systemen er worden gebruikt. Hieronder is een mengelmoes te zien van ETL tools die in 1 enkel overzicht getoond worden. Dit kan zelfs van bron tot aan een eindrapport in kaart worden gebracht. Als er dus middels Data Insight een anomalie is gevonden, kan direct worden bepaald welke rapporten daar last van zullen hebben, bijvoorbeeld het jaarafsluiting rapport.

image

Metapedia

Om een eenduidige definitie van data te waarborgen, is metapedia in te zetten. Hiermee kan iedereen in de organisatie dezelfde taal spreken en voorkomt u misverstanden ten aanzien van het gebruik van data.

image

Cleansing Package Builder

Als data niet in de bron kunnen worden aangepast, of het heel complex is om kwaliteit te verbeteren, dan kunnen cleansing packages worden gemaakt. Data Services is weliswaar op de achtergrond nodig, maar een data steward kan middels Cleansing Package Builder zelf routines daarvoor maken, of een grote aanzet daartoe doen. Zo wordt het werk hiervoor beter verdeeld in de organisatie.

image

Deze website maakt gebruik van cookies: meer informatie