Muito de fala de uma técnica chamada "data cleansing" ou "limpeza de dados" - em BI isso consiste em eliminar inconsistências entre dados carregados para o data warehouse, muito embora na realidade apenas levante um problema muito maior - o da falta de planejamento de informações para os sistemas da empresa, da pressa em ter tudo para "anteontem" o que leva a soluções paliativas de gestão das informações, que por sua vez resultam em inúmeros(e caros) esforços de manutenção. Com as aplicações de BI e EDW fazemos um esforço de saneamento nas bases de produção, quando mapeadas para um novo banco de dados - ao invés de corrigirmos o problema na origem.
Resultado: Temos bases de suporte à decisão mais confiáveis mas as bases de produção continuam problemáticas, ou seja, nenhuma ação real foi tomada e todo o esforço de consultoria em geral é gasto com fontes de dados inconsistentes, dados omissos, incorretos e incompatíveis com as necessidades de negócio.
Solução: "Um passo para trás, dez passos para a frente" - Ao corrigirmos as fontes de dados nos sistemas de produção instauramos padrões de qualidade em nossos projetos de BI/EDW - bases de dados unificadas, estruturadas e confiáveis permitem que consigamos aquilo que é de fato o sonho de muitos gestores: Um banco de dados que permita o "auto-serviço" de informações gerenciais, totalmente sob demanda - essa simples atitude pode reduzir em até 40% o custo dos sistemas de BI.
Converse com suas equipes de TI sobre o assunto e veja os resultados imediatos que uma simples revisão dos seus acervos de informação pode gerar. Mais barato, eficiente e de melhor custo-beneficio que serviços caros (e nem sempre eficientes) de consultoria "especializada" em BI.
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