|
Post by sajahnali on Apr 28, 2024 6:20:05 GMT
以便他们可以识别计算或报告中使用的每个数据元素的来源。并要求业务不仅接受流程和规则,而且还积极参与其定义。如果没有这种承诺,直接与客户合作的一线忙碌人员很容易在数据输入方面采取捷径或将数据不适当地放置在错误的字段中。 在 CECL 出现之前,法拉盛在兑现这些承诺方面遇到了一些困难。现在有一个必须解决的合规问题。负责 CECL 提交的法拉盛首席财务官利用新的财务标准及其对准确历史数据的要求,让企业相信强有力的数据治理的必要性。然后,经过两年的供应商评估,法拉盛选择 Collibra 作为他们的数据治理平台,并选择 Experian 的 Aperture Data Studio 作为他们的数据质量解决方案。 为什么他们两者都需要?因为,尽管商定的数据定义、改进的流程和强大的业务数 美国数据 据所有权,数据仍然是手动输入的,因此很容易出错,经常会添加新的数据源,而新的分析会给现有数据源带来压力。每次进行更改时,法拉盛都希望了解其影响和问题,并希望保持尽可能高的数据质量水平。 Experian 的 Aperture Data Studio 将用于定期分析数据、识别错误和问题、创建数据质量评分(用于跟踪和改进),然后利用其规则集和其他功能自动修复尽可能多的问题。可以轻松创建由数据治理流程识别的新规则(不需要 SQL),以便在系统问题发生时纠正它们。 Aperture Data Studio 将提供其发现的问题通知,并向 Collibra 报告更新的数据质量分数,以便为沿袭和合规性目的提供必要的记录。 随着网络空间中数据量的快速增长,企业领导者越来越关注分析的前景,急于弄清楚如何利用它来支持自己的运营。按照这种思路,不可避免地会出现一种竞争偏执。首席执行官和首席营销官认为,如果我不能利用我的数据做更多事情,那么如果行业中的其他人都这样做怎么办? 在从分析中获得更多收益的疯狂竞争中,公司往往行动迅速而鲁莽,这意味着他们面临着忽视数据质量重要性的风险。这是一个简单而直观的教训。
|
|