.jpg)
Academia Română a fost creată în 1866 pentru a cristaliza cele mai înalte valori intelectuale din provinciile românești într-o societate erudită menită să consolideze identitatea națională pe baza a patru componente esențiale: limbă și literatură, istorie, etnografie și cultură. La...
“Data Quality for Quality Business Intelligence”
Unul dintre cele mai mari impedimente ale unei companii in procesul de implementare a tehnologiei Business Intelligence este lipsa unor date clare, a unor date de calitate. Organizatiile depind de date. Indiferent de industrie, profit sau piata de desfacere, fiecare companie se bazeaza pe datele sale pentru a produce informatii pentru cei ce iau decizii. In consecinta, este critic sa obtii date clare si integrate. Din pacate, companiile ezita sa admita ca deciziile lor de afaceri se bazeaza pe date incomplete si inexacte.
Originea datelor gresite poate fi din mai multe surse: erori la introducerea datelor, formulare gresite primite prin Internet, achizitionarea din alte surse a unor date deja gresite sau pur si simplu combinarea unor date bune cu date neactualizate, vechi, fara a avea abilitatea sa le deosebeasca. De cele mai multe ori, nu se da atentie problemei calitatii datelor decat in momentul in care o aplicatie sau un sistem cedeaza – cum ar fi CRM sau data warehouse. Calitatea datelor este pusa in discutie cand o initiativa este considerata un esec sau ROI-ul nu este atins. Un obstacol in crearea datelor de calitate este si stabilirea situatiei: cat de gresite sunt datele?
In acest sens, SAS Data Quality ofera o solutie puternica, organizationala, pentru profilarea, curatarea si standardizarea, dezvoltarea si integrarea datelor ce va duce la o imbunatatire semnificativa a indicatorului returnarea investitiei in IT. SAS a fost prima companie care a oferit o solutie ce integreaza Data Quality intr-un proces de extragere si transformare a datelor, furnizand o metodologie care ajuta organizatiile sa isi curete datele inainte de a fi introduse in-tr-un depozit de date sau inainte de a fi folosite intr-o analiza.
Cui se adreseaza SAS Data Quality Solution? SAS Data Quality Solution se adreseaza in primul rand utilizatorilor din domeniul business, incluzand aici: Business Analysts, Data Analysts si Data Stewards, cei care sunt raspunzatori pentru detinerea regulilor din cadrul procesului de afaceri si gestionarea relatiilor de date, precum si utilizatorilor din domeniul tehnic, cum ar fi administratori de baze de date, Warehouse Managers si alti profesionisti IT.
Problema legata de calitatea datelor poate fi rezolvata rapid cu instrumentele SAS adaptate pentru utilizatorii din orice domeniu.
Pentru a evidentia avantajele si valoarea solutiilor Business Intelligence este absolut necesara integrarea capabilitatilor Data Quality. Integrarea Data Quality si ETL minimizeaza riscul unui esec, scade costurile si numarul de resurse pentru crearea si administrarea unui depozit de date si, nu in ultimul rand, ofera rezultate cu impact mare si asigura un ROI impresionant.
Data Quality: Parsing
Parsing reprezinta procesul de divizare-analizare a datelor in mai multe elemente, cum ar fi, de exemplu, o adresa completa de genul str. Lisabona nr 3, Ap. 2, Sector 1, 011787 Bucuresti, datele despre strada, apartament, etc. sunt distribuite in campurile corespunzatoare, indiferent de modul in care ele au fost introduse initial.
* Avantaje Data Parsing:
Parerea ta conteaza: 
Info World punctează în programele de finanţare ale Comisiei Europene
