Che cos'è la gestione della qualità dei dati (dqm)? - definizione da techopedia

Definizione - Cosa significa Gestione della qualità dei dati (DQM)?

La gestione della qualità dei dati è un tipo di amministrazione che comprende la definizione del ruolo, la distribuzione del ruolo, le politiche, le responsabilità e i processi relativi all'acquisizione, manutenzione, disposizione e distribuzione dei dati. Affinché un'iniziativa di gestione della qualità dei dati abbia successo, è necessaria una forte partnership tra i gruppi tecnologici e l'azienda.

I gruppi di tecnologia dell'informazione hanno il compito di costruire e controllare l'intero ambiente, ovvero architettura, sistemi, stabilimenti tecnici e database. Questo ambiente generale acquisisce, mantiene, diffonde e cede le risorse di dati elettronici di un'organizzazione.

Techopedia spiega la gestione della qualità dei dati (DQM)

Quando si considera una piattaforma di business intelligence, ci sono vari ruoli associati alla gestione della qualità dei dati:

• Capo progetto e responsabile del programma: responsabile della supervisione dei singoli progetti o del programma di business intelligence. Gestiscono anche le funzioni quotidiane a seconda del budget, dell'ambito e delle limitazioni del programma.
• Agente di cambiamento dell'organizzazione: assiste l'organizzazione nel riconoscere l'impatto e il valore dell'ambiente di business intelligence e aiuta l'organizzazione a gestire eventuali sfide.
• Analista di dati e analista di business: comunica le esigenze di business, che consistono in esigenze di qualità dei dati approfondite. L'analista di dati dimostra queste esigenze nel modello di dati e nei prerequisiti per le procedure di acquisizione e consegna dei dati. Collettivamente, questi analisti garantiscono che le esigenze di qualità siano identificate e dimostrate nella progettazione e che queste esigenze siano portate al team di sviluppatori.
• Data steward: gestisce i dati come risorsa aziendale.

Un approccio efficace alla gestione della qualità dei dati ha elementi sia reattivi che proattivi. Gli elementi proattivi includono:

• Istituzione dell'intera governance
• Identificazione di ruoli e responsabilità
• Creazione delle aspettative di qualità e delle strategie aziendali di supporto
• Implementazione di una piattaforma tecnica che faciliti queste pratiche commerciali

Gli elementi reattivi comprendono la gestione dei problemi nei dati presenti nei database esistenti.