Iniciativas de business intelligence e analytics frequentemente recebem investimento substancial em ferramentas de visualização e painéis, enquanto o trabalho de qualidade de dados subjacente—deduplicação, validação, formatação consistente e reconciliação entre sistemas de origem—recebe atenção comparativamente pequena apesar de ser o determinante real de se os relatórios resultantes podem ser confiáveis.
Qualidade como propriedade do pipeline, não um projeto de limpeza
Tratar a qualidade de dados como um projeto de limpeza único em vez de uma propriedade contínua do pipeline garante que o problema retorne, já que novos dados continuam fluindo pelos mesmos caminhos não validados que criaram a bagunça original. Verificações automatizadas de qualidade de dados incorporadas diretamente nos pipelines de ingestão—validação de esquema, verificações de intervalo, detecção de duplicatas—capturam problemas na origem.
Problemas de qualidade de dados surgem mais rápido quando usuários de negócio perdem confiança em um relatório e silenciosamente constroem sua própria solução alternativa em planilha.
A JIG ajuda organizações a incorporar práticas de qualidade de dados em seus pipelines desde o início.