Als je uit een data gestuurde organisatie komt, is datakwaliteit waarschijnlijk een integraal onderdeel van je bedrijfsprocessen. Maar hoe duurzaam en efficiënt zijn je processen voor datakwaliteit?
Als je in een dynamische omgeving werkt waar regelmatig nieuwe data of databronnen worden toegevoegd, dan is handmatig beheer van datakwaliteit via spreadsheets en codering gewoon geen optie. Het is traag, inefficiënt en duur. Automatisering is de toekomst van datamanagement en metadata speelt daarbij een cruciale rol. Of je nu een geavanceerd datamanagementsysteem bouwt, zoals een Data Fabric of een Data Mesh, of net begint met Data Quality Management, het gebruik van een metadata-gestuurd Data Quality systeem is de meest praktische aanpak.
Download de whitepaper voor een uitgebreid overzicht van AI-gestuurd, metadata-gestuurd Data Quality Management en begrijp de essentie van geautomatiseerd datakwaliteitsbeheer:
• Drie redenen waarom handmatige datakwaliteit niet schaalbaar is in hedendaagse data-intensieve bedrijfsomgevingen.
• Hoe geautomatiseerde Data Quality werkt en wat de voordelen ervan zijn.
• De vier componenten van een metadata-gedreven DQ-systeem.
• Waarom het combineren van actieve metadata met een uniform datamanagementplatform de DQ-processen van je organisatie toekomstbestendig kan maken.
• De belangrijkste punten die je kunt delen met relevante belanghebbenden in je organisatie.
