La qualità dei dati non è magica

La qualità dei dati non è magica
Squadra IMS Sandro Oldenburg
Contributo di: Sandro Oldenburg

Sandro è uno degli specialisti di database dell'IMS. Se Sandro non ottimizza i database dei clienti, guida la sua piccola Fiat 500 con altrettante cose sul treno - dopo tutto, la velocità è una buona risposta in molti casi.

I database sono elementari per lavorare in Facility e gestione della rete, Crescono nel corso degli anni e con loro la zavorra inutile che portano con sé. Ciò include duplicati, dati obsoleti e parametri modificati come nuove posizioni dei dispositivi.

con IMSWARE tali corpi di file possono essere facilmente identificati e corretti.

Primo: nomenclatura!

Una buona nomenclatura è essenziale per una buona qualità dei dati. I dati possono essere gestiti, corretti e aggiornati in modo affidabile solo se le descrizioni sono coerenti e rigorose. La nomenclatura dovrebbe anche tenere conto di altri due punti: i processi interni e i requisiti di conformità. Un punto importante nella definizione della nomenclatura è quello di tenere d'occhio lo scopo dell'uso dei dati. Ciò dovrebbe anche chiarire che dovrebbe essere concesso abbastanza tempo per lo sviluppo della nomenclatura, poiché più complessa è la struttura del contenuto e dei compiti, più complessa deve essere la nomenclatura.

Strutturazione e monitoraggio ...

Una struttura chiara è essenziale affinché i dati siano affidabili e facili da controllare. La logica conclusiva è la migliore guida qui, perché quindi le query possono anche essere eseguite in modo sicuro. Una volta definito, il concetto deve essere implementato in modo vincolante e coerente all'interno dell'azienda. Le interpretazioni dei colleghi devono essere evitate.

A proposito: se il database viene utilizzato in più lingue, tutte le query devono essere definite in più lingue e ovviamente anche testate.

Cerca e trova?

Una volta che il database è stato impostato correttamente, il lavoro può iniziare. Un esempio potrebbe essere quello di trovare duplicati. Con i database in forma tabellare, è spesso sufficiente ordinarli in base ai criteri pertinenti. Nel caso di set di dati estesi come in FM, è necessaria una query mirata. Se si trovano duplicati fuzzy, ad esempio voci con errori di battitura, solo gli strumenti speciali come DeduplicationWizard o DataQualityTools aiutano. Ad esempio, alcune ricerche di dispositivi IT potrebbero utilizzare criteri univoci come l'indirizzo MAC. Per le stanze o il loro arredamento, i marcatori di stanza unici aiutano a restringere il set di risultati.

E ora: tieni d'occhio le cose.

I database crescono e cambiano costantemente. È quindi importante effettuare controlli regolari sulla coerenza dei dati e aggiornare costantemente le scorte di dati. Quindi puoi tenere d'occhio il futuro.

In questo senso ...

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Questo post sul blog si basa sull'articolo più dettagliato "Garantire la qualità dei dati tramite software", pubblicato in LANline 03/2017.

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