DEPUIS LES ARCHIVES
Les données fiables sont une responsabilité opérationnelle.
Un modèle capable ne peut pas régler un débat sur la signification des informations.
Édition rétrospectivePréparé pour cette archive le La date d'édition identifie sa place dans la série hebdomadaire.
Lorsque deux équipes ne sont pas d'accord sur un numéro, l'ajout d'une interface IA ne supprime pas le désaccord. Cela peut simplement faciliter la répétition des informations contestées. Avant de demander à un système de raisonner sur des données commerciales, je veux que nous comprenions à qui appartient leur signification.
Retrouvez la définition derrière le champ
Un client, une police active ou un dossier terminé peut signifier différentes choses selon les systèmes. Ces différences sont peut-être légitimes, mais elles doivent être visibles. Une conversation de données utile rassemble le propriétaire métier et le propriétaire technique pour se mettre d'accord sur les définitions, le calendrier de mise à jour et les circonstances dans lesquelles un champ peut être utilisé.
Traiter les problèmes de qualité comme un travail à gérer
Les informations manquantes et les enregistrements incohérents nécessitent un moyen de résolution. Qui reçoit le problème, comment son impact est-il évalué et comment une correction parviendra-t-elle aux utilisateurs en aval ? Un tableau de bord qualité sans processus opérationnel peut devenir un autre endroit où des problèmes sont observés mais restent non résolus.
Construire une fondation que les gens peuvent remettre en question
Mon attente pour une initiative de données est que quelqu'un puisse retracer un résultat important jusqu'à la source pertinente et comprendre ses limites. Chez Genellipse, ce principe relie l'ingénierie des données à une utilisation commerciale pratique. Je commencerais par un petit ensemble de décisions et les informations dont elles dépendent. Établissez la confiance, mesurez les efforts nécessaires pour la maintenir et élargissez les fondations à mesure que l’organisation apprend.
Comment Genellipse peut vous accompagner
GeneData rassemble l'ingénierie, l'entreposage, l'analyse et la gouvernance des données dans une plateforme partagée. Genellipse peut aider à évaluer les informations requises pour une décision commerciale sélectionnée, à identifier les lacunes en matière de qualité et de propriété et à planifier les connexions nécessaires. L’objectif est une base de données utilisable avec des définitions claires, une traçabilité et un processus opérationnel pour résoudre les problèmes.
DE LA RÉFLEXION À LA PRATIQUE
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