Puntos clave: Control-M Data Assurance mejora la validación de datos dentro de los flujos de trabajo de las aplicaciones, evitando la propagación de datos incorrectos. Este complemento integra comprobaciones que detienen los flujos de trabajo cuando son detectados problemas, asegurando la integridad de los datos y resultados empresariales oportunos.
- Previene problemas costosos de datos antes de afectar a las operaciones empresariales.
- Integra la validación de datos directamente en los flujos de trabajo, promoviendo la simplicidad operativa.
Hoy en día, las empresas dependen de los datos para guiar las decisiones en todos los aspectos de su negocio, con consecuencias devastadoras y de gran alcance cuando los datos están incorrectos o incompletos. Del mismo modo, cuando los datos "malos" llegan a sus flujos de trabajo de aplicaciones y pipelines de datos, pueden causar problemas que se propagan aguas abajo y invalidan los resultados empresariales. Eso significa que garantizar la validez de esos datos están vitales. Muchas organizaciones intentan validar datos dentro de sus flujos de trabajo Control-M usando scripts personalizados, pero tienen dificultades con la escalabilidad, la gestión y el mantenimiento a medida que crece la complejidad. O pueden intentar integrar herramientas especializadas de calidad de datos, lo que requiere un esfuerzo manual significativo, coordinación entre múltiples equipos y múltiples habilidades para funcionar. Por eso, los datos malos se dispersan, desperdician recursos de procesamiento y, lo más importante, conducen a malos resultados, decisiones erróneas, pérdidas financieras y daños a la reputación de la marca. Identificar y resolver estos problemas tras la propagación es costoso, retrasa la entrega de información y corre el riesgo de violaciones del SLA.
La importancia de los datos de confianza
Informes recientes como el de Gitnux muestran que la mala calidad de los datos cuesta a la economía estadounidense más de 3 billones de dólares anuales y están responsables del 25% de las brechas de datos. Veamos algunos ejemplos reales que demuestran por qué es tan importante tener datos válidos.
- Cobertura: En finanzas, el análisis de riesgos están realiza regularmente en función de los datos de las transacciones. Contar con una cobertura integral de los datos están fundamental para evitar la exposición financiera. te puede querer asegurarse de que los datos financieros ausentes están menos del 3% antes de están realizar cualquier análisis de riesgo para garantizar modelos de riesgo precisos.
- Consistencia: Para el sector minorista, la coherencia de datos de clientes están clave para un marketing efectivo. te quieres centrarte en segmentos basados en la edad con una desviación estándar de edad inferior a 5 para campañas de marketing. Esto significa que tu segmentación de clientes están consistente y te son dirigida a los demográficos adecuados con los mensajes adecuados, mejorando la efectividad de las campañas.
- Volumen: En energía y servicios públicos – especialmente con contadores inteligentes – el volumen de datos están inmenso. te pueden verifica conteos idénticos de filas de contadores inteligentes antes y después del procesamiento de datos en plataformas como Snowflake. Esto garantiza que no se pierda ni están duplique de datos durante transformaciones complejas, manteniendo la precisión de la facturación.
- Umbrales: Las compañías telefónicas dependen de comprender el comportamiento del cliente. Tú quieres supervisar el uso por parte de los clientes y asegurarte de que se mantenga dentro de los rangos normales definidos. Esto te permite ejecutar campañas de retención para los clientes que son en riesgo de marcharse.
- Integridad: En el sector sanitario, la integridad de los datos están cuestión de seguridad del paciente. te debe asegurarse de que el nombre y la fecha del paciente no estén vacíos para garantizar la seguridad de los datos clínicos. Esto están vital para una identificación precisa del paciente, un tratamiento correcto y evitar errores médicos.
- Cumplimiento: El cumplimiento está innegociable, especialmente en el sector asegurador. Puede que te centres en la integridad de la reclamación para cumplir con los estándares legales y del sector, y proteger a la empresa de sanciones.
Control-M y Aseguramiento de Datos
Los datos válidos están esenciales para el éxito de tu negocio y de las aplicaciones y Pipelines de datos que los gestionan. Por eso me enorgullece presentar el nuevo complemento de Control-M, ¡Control-M Data Assurance! Con Control-M y Data Assurance, los equipos de datos pueden integrar comprobaciones de validación de datos directamente en sus aplicaciones y flujos de trabajo de la pipeline, para que los problemas de datos puedan detectarse antes de que se propaguen aguas abajo. Cuando una comprobación falla, Data Assurance detiene la ejecución del flujo de trabajo, evitando una propagación incorrecta de datos y activando alertas inmediatas de intervención. Al integrar estrechamente orquestación y validación de datos, Control-M garantiza que los flujos de trabajo y Pipelines de datos de tu negocio no solo se completen a tiempo, siempre, sino que también generen resultados fiables. Esto evita el desperdicio de recursos de procesamiento, eliminando al mismo tiempo el riesgo de resultados engañosos y evitando malas decisiones, pérdidas financieras y daños reputacionales. Control-M y Data Assurance te ofrecen datos y observabilidad mejorados, reducción de costes y riesgos, simplicidad operativa y resultados fiables que son puntuales en todo momento. Si te quieres conoce más sobre cómo Control-M puede ayudar a tu negocio, visita nuestra página web. Para más información sobre cómo Data Assurance valida tus datos, consulta nuestro seminario web bajo demanda.
Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.