Presentazione di Auto DQ: automazione della qualità dei dati su larga scala
Auto DQ (Data Quality Automation) colma il divario tra il contesto aziendale e l'applicazione tecnica, aiutando sia i fornitori di dati che gli utenti non esperti ad automatizzare il monitoraggio della qualità dei dati con intelligence, consapevolezza del contesto e scalabilità.
Le aziende stanno investendo molto in iniziative di dati e AI, tuttavia la strada verso il valore è spesso rallentata, o addirittura bloccata, da una problematica ricorrente: la qualità dei dati.
Con l'avvento delle piattaforme cloud, degli archivi di dati ibridi e degli ambienti normativi sempre più complessi, le organizzazioni si trovano a gestire sempre più dati da un numero crescente di fonti. I leader aziendali desiderano insight affidabili, eppure troppo spesso i dati che alimentano le iniziative di analisi e AI sono incompleti, incoerenti o inaffidabili.
Secondo le stime degli analisti del settore, la scarsa qualità dei dati comporta ogni anno diversi milioni di costi per le organizzazioni, e non solo in termini di perdite di tempo, ma anche di processi decisionali inefficaci, rischi di conformità e calo della fiducia dei clienti. Il problema non è più solo tecnico, è strategico. Possedere dati di alta qualità è diventato la base per il vantaggio competitivo.
Sebbene la qualità dei dati sia sempre stata importante, garantirla su larga scala non è mai stato così difficile. Negli approcci tradizionali, i team definiscono manualmente delle regole di qualità dei dati per ogni set di dati, colonna e dominio. Questa metodologia è funzionale in ambienti controllati e di piccole dimensioni, ma diventa inadatta quando l'organizzazione si trova a dover gestire migliaia di tabelle in più domini.
Per i data steward e gli analisti aziendali, il processo non è solo lento, ma insostenibile. La creazione manuale di regole introduce errori umani, fatica a cogliere il contesto aziendale e non riesce a tenere il passo con i landscape di dati in rapida evoluzione. Il risultato: i problemi relativi ai dati non vengono rilevati, i report generati non funzionano, i progetti subiscono ritardi e la fiducia nelle iniziative di analytics e AI viene compromessa.
Molti degli attuali strumenti per la qualità dei dati supportano funzionalità di creazione di regole, ma si basano ancora fortemente sull'input umano. Presuppongono che gli utenti sappiano con esattezza quali regole applicare, dove applicarle e come codificare i requisiti specifici del dominio in logica tecnica. Questo genera un collo di bottiglia: gli utenti business non hanno le competenze tecniche e i team tecnici non sempre hanno le conoscenze del dominio.
Il divario tra l'intento aziendale e l'esecuzione tecnica ha lasciato le organizzazioni in difficoltà. Anche quando le regole sono definite, distribuirle tra i sistemi e mantenerle allineate ai termini aziendali e ai requisiti di governance diventa un processo molto laborioso. E in questa equazione, la grande assente è l'automazione.
Per questo abbiamo sviluppato Auto DQ (Data Quality Automation): per colmare il divario tra il contesto aziendale e l'applicazione tecnica. Auto DQ aiuta sia i fornitori di dati che gli utenti non esperti ad automatizzare il monitoraggio della qualità dei dati con intelligence, consapevolezza del contesto e scalabilità. Riduce lo sforzo manuale fino all'80% mentre si incorporano i requisiti aziendali e di dominio direttamente nel processo.
Auto DQ è progettato non solo per migliorare l'efficienza, ma per cambiare radicalmente l'approccio delle organizzazioni sulla qualità dei dati: da reattivo e manuale, a proattivo e automatizzato.
Auto DQ introduce un nuovo modo per garantire la qualità dei dati su larga scala:
- Generazione automatica dei controlli di qualità dei dati basata sui risultati della profilazione, che consente agli utenti di esaminare, perfezionare e selezionare rapidamente i controlli da applicare.
- Collegamento diretto della qualità dei dati ai termini aziendali, in modo tale da consentire naturalmente l'applicazione dei requisiti di governance dal glossario al livello operativo.
- Semplificazione della gestione con ricerca, filtro e revisione in blocco, per offrire ai team il controllo anche su larga scala, con la possibilità di aggiungere manualmente ulteriori controlli quando necessario.
- Rilevamento automatico delle relazioni di integrità referenziale (PK—FK) e generazione di regole per mantenere la coerenza tra le fonti di dati.
- Introduzione di una nuova dimensione di omogeneità per monitorare la stabilità storica, utilizzando metriche del punteggio Z su colonne e tabelle.
Incorporando l'automazione nel cuore della qualità dei dati, Auto DQ consente alle organizzazioni di:
- Rilevare in modo proattivo i problemi prima che influiscano sull'analytics a valle e sull'AI.
- Ridurre il lavoro manuale e gli errori, permettendo ai team di concentrarsi su insight e innovazione.
- Garantire la conformità con le regole aziendali e le normative del settore.
- Costruire la fiducia in tutta l'azienda, permettendo agli stakeholder aziendali di fidarsi dei dati che utilizzano ogni giorno.
La qualità dei dati non è più solo un dettaglio tecnico, ma un fattore determinante per il business. Con Auto DQ, le aziende possono scalare i propri processi relativi alla qualità dei dati senza sacrificare l'accuratezza o l'agilità.
Ciò che distingue Auto DQ è la sua capacità di combinare l'automazione con il contesto aziendale. Sebbene molti strumenti offrano funzionalità di profilazione o creazione di regole, Auto DQ utilizza insight di profilazione, termini del glossario e relazioni rilevate per generare automaticamente controlli significativi e specifici del dominio. Non si limita ad automatizzare la creazione di regole, ma le collega direttamente al linguaggio e alle esigenze dell'azienda.
Grazie a questa convergenza di automazione, governance e intelligence, la qualità dei dati non rappresenta più un collo di bottiglia. Diventa invece una funzionalità integrata che si evolve di pari passo con i suoi dati e i requisiti di business.
In un'epoca in cui i dati affidabili costituiscono le fondamenta dell'AI, dell'analytics e della trasformazione digitale, Auto DQ rappresenta un punto di svolta. Automatizzando la qualità dei dati su larga scala, le organizzazioni possono attingere a insight più rapidi, migliorare la conformità e prendere decisioni con sicurezza.