차례:
적절한 경우 통합 분석 플랫폼을 구현하려는 아이디어는 빠르게 신뢰를 얻고 있습니다. 조직이 통합 분석 플랫폼의 중요성을 인식함에 따라 많은 사람들이 하나를 구현하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 그 과정에서 데이터 품질 문제는 충분히 주목을받지 못했습니다. 데이터 품질은 분석 플랫폼이 제공하는 분석의 관련성과 품질을 결정하는 가장 중요한 요소라는 점에 유의해야합니다. 이러한 맥락에서 데이터 품질은 의미있는 분석을 제공 할 수 있도록 올바른 형식의 올바른 데이터를 통합 분석 플랫폼에서 사용할 수 있어야합니다. 그러나 시스템 비 호환성, 데이터 구조 문제 및 인적 비효율 성과 같은 몇 가지 문제로 인해 고품질 통합 분석 플랫폼조차도 품질 분석을 제공 할 수 없습니다.
데이터 품질 문제를 해결하지 않으면 통합 분석 플랫폼의 ROI (투자 수익률)가 예상 수준에 미치지 못할 것입니다. 여기서는 데이터 품질이 좋지 않은 최악의 섹터 중 하나 인 건강 관리 부문의 예를 통해 분석 플랫폼의 데이터 품질에 영향을 미치는 문제를 살펴 봅니다.
분석 플랫폼 성능을 방해하는 데이터 품질 문제
데이터 품질 문제는 다음과 같이 요약 할 수 있습니다. 잘못된 데이터 형식 기록 및 캡처, 분석 플랫폼이있는 업스트림 시스템의 비 호환성 및 부정확 한 분석.
