erwin Data Quality
Los datos confiables exigen visibilidad organizativa de la información de la calidad de los datos y herramientas de calidad de datos aumentadas y correctamente integradas para garantizar que la calidad de los datos se mantenga alta. erwin Data Quality garantiza que las empresas tengan una mejor visión y comprensión de la calidad de los datos, así como las capacidades para mejorarla a través de la creación automatizada de perfiles de datos y la puntuación de la calidad de los datos, el descubrimiento de la calidad de los datos para el consumidor y la observabilidad de los datos entre plataformas y la clasificación de alertas. Asegúrese de que sus datos sean confiables y estén preparados para la IA con erwin.
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La IA exige datos confiables y modelos de confianza
Vea cómo la calidad y la observabilidad integradas de los datos pueden respaldar la gestión de la IA
Genere confianza en los datos y garantice que estén preparados para la IA
erwin Data Quality, parte de erwin Data Intelligence, ofrece visibilidad integrada y automatizada de la calidad de los datos, y las herramientas de calidad de datos aumentadas para apoyar la gestión de los datos y la IA, fomentar la confianza en los datos y mantener la calidad de las fuentes de datos críticos confiables. Basada en la plataforma de calidad de datos aumentada DQLabs, reconocida en el Magic Quadrant 2024 de Gartner para soluciones de calidad de datos aumentada, erwin Data Quality aprovecha los metadatos almacenados en erwin Data Catalog para automatizar la creación de perfiles de datos y la evaluación de la calidad de los datos, y produce puntuaciones de calidad de datos compartidas ampliamente en todo erwin Data Intelligence. Las funciones de observabilidad de datos entre plataformas, la clasificación de alertas y la plataforma de autoaprendizaje, combinadas con la detección de la calidad de los datos y la gestión de problemas de calidad fáciles de usar, permiten que los ingenieros de calidad de datos, los equipos de gestión y las partes interesadas de la empresa trabajen en conjunto de forma eficiente para garantizar pipelines de datos de gran calidad.
Elija la automatización de la calidad de datos integrada en inteligencia
Impulse la inteligencia de datos y administre todo el ciclo de vida de la calidad de los datos con erwin Data Quality. Combine la inteligencia de datos, la automatización y una plataforma integrada, moderna y aumentada de calidad de datos con herramientas accesibles de calidad de datos para automatizar la creación de perfiles de datos, la calificación de calidad, el monitoreo continuo de calidad, la respuesta a problemas y la corrección de datos de sus fuentes de datos más críticas. Asegure datos confiables para el uso de IA, mejore la calidad de los datos, reduzca los costos y riesgos operativos, y amplíe la visibilidad de la calidad de los datos en toda su empresa para orientar la toma de decisiones en torno al uso de los datos y fomentar la confianza en los datos.
Evaluación de la calidad de los datos basada en metadatos
Inicie la evaluación de calidad de una fuente de datos a nivel de entorno, tabla o columna desde los metadatos dentro de erwin Data Catalog.
Descubrimiento y creación de perfiles de datos automatizados
Utilice capacidades de descubrimiento habilitadas para IA y aprendizaje automático dentro de erwin Data Quality para detectar patrones de datos y crear automáticamente reglas comerciales para la evaluación de la calidad de los datos. Cree perfiles automáticos basados en reglas comerciales y genere automáticamente puntuaciones de calidad de datos.
Visibilidad de la calidad de los datos para todos
Las puntuaciones de calidad de datos aparecen no solo en erwin Data Quality, sino en todo erwin Data Intelligence, junto con los metadatos del catálogo de datos, dentro del linaje de datos, del análisis de impacto y de las visualizaciones de mapas mentales, y se pueden utilizar como un componente ponderado dentro de la puntuación automatizada del valor de los datos dentro de erwin Data Marketplace.
Observabilidad de los datos entre plataformas
Observe la calidad de los datos en toda su empresa e implemente un monitoreo continuo de las fuentes de datos clave y los conjuntos de datos críticos que admiten el uso de IA para alertarle si la calidad de los datos se desvía más allá de los umbrales aceptables, de modo que pueda tomar medidas. Aproveche las capacidades de autoaprendizaje de la plataforma para hacer evolucionar las medidas de calidad de los datos en función de la respuesta a las alertas.
Descubrimiento de la calidad de los datos fácil para el consumidor
Explore la calidad de los datos mediante funciones de descubrimiento similares a las de los sitios de compras en línea actuales. Acceda a activos, tablas, vistas, atributos, informes y mucho más filtrando por puntuaciones de calidad de datos, alertas, dominios, aplicaciones y otros criterios.
Análisis de comportamiento de datos
Aproveche el análisis de comportamiento a través de las capacidades de observabilidad de datos para rastrear las tendencias de datos en un tiempo anterior y pronosticar tendencias de datos futuras para uso operativo comercial.
Herramientas de remediación de datos
Aproveche las herramientas de corrección de datos, como la conservación y el análisis basados en referencias o aprendizaje automático, para limpiar y enriquecer de forma inteligente los datos erróneos. Integre con herramientas de limpieza y enriquecimiento de terceros, y genere scripts de codificación para su uso en soluciones ETL (extraer, transformar y cargar) y de gestión de pipelines de datos.
Colaboración de remediación de datos
Clasifique los problemas derivados de las alertas de observabilidad de datos mediante las funciones integradas de gestión de problemas. Amplíe la comunicación de alertas y la colaboración en problemas más allá de erwin con integración en correo electrónico, Slack, Teams, Jira y ServiceNow.
Paneles de calidad de datos
Profundice en el estado detallado de la calidad de los datos, en las evaluaciones de perfiles, en las correlaciones y en el uso de la plataforma a través de paneles analíticos personalizables con erwin Data Quality. Además, podrá acceder a información general sobre la calidad de los datos en el panel de erwin Data Catalog.
Fácil conectividad de fuentes de datos
Elija entre una biblioteca lista para usar de conectores de fuentes de datos a fuentes de datos estándar de la industria, incluidos Amazon Redshift, Databricks, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse, SQL Server, Oracle, Snowflake y más.
Recorrido de erwin Data Quality
erwin Data Intelligence ofrece visibilidad organizacional y herramientas de calidad de datos y automatización para comprender y mejorar la calidad de los datos. Eche un vistazo:
Visibilidad de la calidad de los datos
Aumente la visibilidad y la comprensión de la calidad de los datos de
origen a través de paneles específicos para las partes
interesadas en la calidad de los datos y la puntuación integrada de la
calidad de los datos en todo erwin Data Intelligence. Consulte las puntuaciones
de calidad de los datos en el catálogo de datos, en el linaje de datos,
en los mapas mentales y cuando realice análisis de impacto. Las
puntuaciones de calidad de datos también se pueden aprovechar como un
componente dentro de la puntuación automatizada del valor de los datos
en erwin Data
Marketplace.
Perfilado y análisis de datos
Aproveche los metadatos del catálogo de datos para iniciar una evaluación de calidad de una nueva fuente de datos. A continuación, utilice el autodescubrimiento y la creación de perfiles habilitados por IA y aprendizaje automático dentro de erwin Data Quality para detectar patrones de datos y generar automáticamente puntuaciones de calidad de datos Compartidas en todo erwin Data Intelligence, las puntuaciones de calidad de datos comprensibles guían el uso de los datos y los esfuerzos de mejora de la calidad de datos para el área de TI, para los equipos de gestión de datos y para los usuarios comerciales.
Descubrimiento de la calidad de los datos fácil para el consumidor
Explore la calidad de los datos con funciones de búsqueda y filtro similares a las de los sitios web de compras en línea. Acceda a activos, tablas, vistas, atributos, informes y mucho más al filtrar por puntuaciones de calidad de datos, alertas, dominios, aplicaciones, etc., para localizar rápidamente la información que necesita.
Observabilidad de los datos entre plataformas
Garantice la confiabilidad de los datos con una capacidad de observación de datos entre plataformas que monitoree de forma continua las fuentes de datos clave y los conjuntos de datos críticos que respaldan el uso de la IA. Las medidas de calidad preconfiguradas y la implementación automática durante la creación de perfiles se combinan con la detección avanzada de anomalías sin código para alertarle si los datos se desvían más allá de los umbrales aceptables. De este modo, podrá clasificar rápidamente las alertas y actuar sobre los problemas en consecuencia. Las capacidades de autoaprendizaje de la plataforma hacen evolucionar las medidas de calidad en función de su respuesta a las alertas para un monitoreo eficaz en el futuro.
Remediación de datos
Aproveche las herramientas de corrección de datos, entre las que se incluyen las reglas de análisis y conservación basadas en referencias o aprendizaje automático para limpiar y enriquecer de forma inteligente los datos erróneos. Integre con otras soluciones de limpieza y enriquecimiento de terceros, según sea necesario. Genere scripts de codificación para su uso en ETL y otras herramientas de gestión de pipelines de datos para acelerar la resolución de problemas.
Colaboración de calidad de datos
Aumente los conocimientos sobre la calidad de los datos mediante puntuaciones, visualizaciones y paneles. Utilice las herramientas de conversación y el seguimiento de problemas integrado para respaldar los esfuerzos de colaboración destinados a mejorar la calidad de los datos. Envíe notificaciones de alertas y amplíe los flujos de trabajo de problemas a través del correo electrónico, de Microsoft Teams, de Slack, de Jira y de ServiceNow. Mantenga a las partes interesadas comprometidas y logre que colaboren en las iniciativas de calidad de datos.
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