Preparación de reglas de calidad - discovery - 23.1

Data Quality implica garantizar la exactitud, puntualidad, integridad y consistencia de los datos utilizados por una organización, de modo tal que dichos datos son aptos para ser utilizados. Apoyamos las iniciativas de calidad de datos mediante la prestación de capacidades a fin de preparar reglas de cruce y consolidación para corregir anomalías de datos y agregar más contexto a los activos de datos de su empresa. El cruce es el proceso de identificación de registros relacionados entre sí en cierta forma que tenga significado para sus propósitos. Por ejemplo, si intenta eliminar información redundante de los datos de su cliente, puede que desee identificar los registros duplicados de dicho cliente; o, si intenta evitar que el mismo material de marketing se envíe dos veces a la misma dirección, es posible que desee identificar los registros de clientes que habitan en el mismo hogar.

Una regla de cruce define los criterios que se utilizan para determinar si un registro coincide con otro. Las reglas de cruce especifican los campos que se comparan, cómo se comparan y una jerarquía de comparaciones para las reglas de cruce complejas. La regla de consolidación es una regla de mejor de la especie que consolida registros duplicados mediante la selección de los mejores datos de una colección de registros duplicados y la creación de un nuevo registro consolidado con los mejores datos. Usted define las reglas con las que se seleccionan los registros que se deben consolidar.