Data Lake Architecture – Modern Strategies & ApproachesDATAVERSITY
Data Lake or Data Swamp? By now, we’ve likely all heard the comparison. Data Lake architectures have the opportunity to provide the ability to integrate vast amounts of disparate data across the organization for strategic business analytic value. But without a proper architecture and metadata management strategy in place, a Data Lake can quickly devolve into a swamp of information that is difficult to understand. This webinar will offer practical strategies to architect and manage your Data Lake in a way that optimizes its success.
Where Data Architecture and Data Governance CollideDATAVERSITY
While collide is perhaps a strong term to use to describe the key area where Data Architecture and Data Governance interact, it does provide motivation to perhaps calm the traffic and avoid further collisions. In order to harmoniously interact, architecture and governance must literally be working from the same diagram (singing from the same sheet of music). The worst time to try to accomplish this is on a short-term decision. Better still to educate each group to the function of the other and major issues upcoming. A shared Data Literacy exercise can provide a good starting point.
Learning objectives:
- Gaining a good understanding of both important topics, each’s relationship to the other, and what is required for each to be successful
- Not to have the first conversation be the important one
- Coordination is key requiring necessary interdependencies and sequencing
- Integration challenges can be valued, assisting shared priority development
Asegurando la calidad del dato en mi entorno de business intelligenceMary Arcia
El aseguramiento de la calidad de datos es el proceso que más demanda tiempo, gente y dinero dentro de nuestros proyectos de BI. Entendiendo el efecto clave en el proceso de la toma de decisiones que genera el” business intelligence”, no puede tratarse la calidad de los datos como un proceso tardío. En esta sesión vamos a conocer cómo tras una metodología de calidad de datos, los servicios de Data Quality Services de Microsoft SQL Server nos ayuda en este proceso de ahorrar tiempo y garantizar datos sanos y correctos para nuestros sistemas de BI.
Data Quality: A Raising Data Warehousing ConcernAmin Chowdhury
Characteristics of Data Warehouse
Benefits of a data warehouse
Designing of Data Warehouse
Extract, Transform, Load (ETL)
Data Quality
Classification Of Data Quality Issues
Causes Of Data Quality
Impact of Data Quality Issues
Cost of Poor Data Quality
Confidence and Satisfaction-based impacts
Impact on Productivity
Risk and Compliance impacts
Why Data Quality Influences?
Causes of Data Quality Problems
How to deal: Missing Data
Data Corruption
Data: Out of Range error
Techniques of Data Quality Control
Data warehousing security
Most Common Data Governance Challenges in the Digital EconomyRobyn Bollhorst
Todays’ increasing emphasis on differentiation in the digital economy further complicates the data governance challenge. Learn about today’s common challenges and about the new adaptations that are required to support the digital era. Avoid the pitfalls and follow along on Johnson & Johnson’s journey to:
- Establish and scale a best in class enterprise data governance program
- Identify and focus on the most critical data and information to bolster incremental wins and garner executive support
- Ensure readiness for automation with SAP MDG on HANA
DAS Slides: Data Quality Best PracticesDATAVERSITY
Tackling data quality problems requires more than a series of tactical, one off improvement projects. By their nature, many data quality problems extend across and often beyond an organization. Addressing these issues requires a holistic architectural approach combining people, process and technology. Join Nigel Turner and Donna Burbank as they provide practical ways to control data quality issues in your organization.
Data Lake Architecture – Modern Strategies & ApproachesDATAVERSITY
Data Lake or Data Swamp? By now, we’ve likely all heard the comparison. Data Lake architectures have the opportunity to provide the ability to integrate vast amounts of disparate data across the organization for strategic business analytic value. But without a proper architecture and metadata management strategy in place, a Data Lake can quickly devolve into a swamp of information that is difficult to understand. This webinar will offer practical strategies to architect and manage your Data Lake in a way that optimizes its success.
Where Data Architecture and Data Governance CollideDATAVERSITY
While collide is perhaps a strong term to use to describe the key area where Data Architecture and Data Governance interact, it does provide motivation to perhaps calm the traffic and avoid further collisions. In order to harmoniously interact, architecture and governance must literally be working from the same diagram (singing from the same sheet of music). The worst time to try to accomplish this is on a short-term decision. Better still to educate each group to the function of the other and major issues upcoming. A shared Data Literacy exercise can provide a good starting point.
Learning objectives:
- Gaining a good understanding of both important topics, each’s relationship to the other, and what is required for each to be successful
- Not to have the first conversation be the important one
- Coordination is key requiring necessary interdependencies and sequencing
- Integration challenges can be valued, assisting shared priority development
Asegurando la calidad del dato en mi entorno de business intelligenceMary Arcia
El aseguramiento de la calidad de datos es el proceso que más demanda tiempo, gente y dinero dentro de nuestros proyectos de BI. Entendiendo el efecto clave en el proceso de la toma de decisiones que genera el” business intelligence”, no puede tratarse la calidad de los datos como un proceso tardío. En esta sesión vamos a conocer cómo tras una metodología de calidad de datos, los servicios de Data Quality Services de Microsoft SQL Server nos ayuda en este proceso de ahorrar tiempo y garantizar datos sanos y correctos para nuestros sistemas de BI.
Data Quality: A Raising Data Warehousing ConcernAmin Chowdhury
Characteristics of Data Warehouse
Benefits of a data warehouse
Designing of Data Warehouse
Extract, Transform, Load (ETL)
Data Quality
Classification Of Data Quality Issues
Causes Of Data Quality
Impact of Data Quality Issues
Cost of Poor Data Quality
Confidence and Satisfaction-based impacts
Impact on Productivity
Risk and Compliance impacts
Why Data Quality Influences?
Causes of Data Quality Problems
How to deal: Missing Data
Data Corruption
Data: Out of Range error
Techniques of Data Quality Control
Data warehousing security
Most Common Data Governance Challenges in the Digital EconomyRobyn Bollhorst
Todays’ increasing emphasis on differentiation in the digital economy further complicates the data governance challenge. Learn about today’s common challenges and about the new adaptations that are required to support the digital era. Avoid the pitfalls and follow along on Johnson & Johnson’s journey to:
- Establish and scale a best in class enterprise data governance program
- Identify and focus on the most critical data and information to bolster incremental wins and garner executive support
- Ensure readiness for automation with SAP MDG on HANA
DAS Slides: Data Quality Best PracticesDATAVERSITY
Tackling data quality problems requires more than a series of tactical, one off improvement projects. By their nature, many data quality problems extend across and often beyond an organization. Addressing these issues requires a holistic architectural approach combining people, process and technology. Join Nigel Turner and Donna Burbank as they provide practical ways to control data quality issues in your organization.
Who Should Own Data Governance – IT or Business?DATAVERSITY
The question is asked all the time: “What part of the organization should own your Data Governance program?” The typical answers are “the business” and “IT (information technology).” Another answer to that question is “Yes.” The program must be owned and reside somewhere in the organization. You may ask yourself if there is a correct answer to the question.
Join this new RWDG webinar with Bob Seiner where Bob will answer the question that is the title of this webinar. Determining ownership of Data Governance is a vital first step. Figuring out the appropriate part of the organization to manage the program is an important second step. This webinar will help you address these questions and more.
In this session Bob will share:
- What is meant by “the business” when it comes to owning Data Governance
- Why some people say that Data Governance in IT is destined to fail
- Examples of IT positioned Data Governance success
- Considerations for answering the question in your organization
- The final answer to the question of who should own Data Governance
The enterprise marketer's playbook: Building an integrated data strategy.
An integrated data strategy can help any business see customer journeys more clearly ― and then give customers more relevant ads and experiences that get results. So why doesn't everyone have such a strategy? We look at what sets the marketing leaders apart.
Let marketing data be your guide
If you've ever felt too swamped by data to find the customer insights you need, you're not alone. But there's a new and better approach to gaining deeper audience insights: building an integrated data strategy.
Read this report to learn how:
86% of senior executives agree that eliminating organizational silos is critical to expanding the use of data and analytics in decision-making.
75% of marketers agree that lack of education and training on data and analytics is the biggest barrier to more business decisions being made based on data insights.
Leading marketers are 59% more likely to use digital analytics to optimize the user experience in real time.
This document discusses data quality and data profiling. It begins by describing problems with data like duplication, inconsistency, and incompleteness. Good data is a valuable asset while bad data can harm a business. Data quality is assessed based on dimensions like accuracy, consistency, completeness, and timeliness. Data profiling statistically examines data to understand issues before development begins. It helps assess data quality and catch problems early. Common analyses include analyzing null values, keys, formats, and more. Data profiling is conducted using SQL or profiling tools during requirements, modeling, and ETL design.
Data Governance and Data Science to Improve Data QualityDATAVERSITY
Data Science uses systematic methods, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from structured and unstructured data. Data Science requires high-quality data that is trusted by the organization and data scientists. Many organizations focus their Data Governance programs on improving Data Quality results. These three concepts (governance, science, and quality) seem to be made for each other.
In this RWDG webinar, Bob Seiner and his special guest will discuss how the people focusing on Data Governance and Data Science must work together to improve the level of confidence the organization has in its most critical data assets. Heavy investments are being made in Data Science but not so much for Data Governance. Bob will talk about how Data Governance and Data Science must work together to improve Data Quality.
This document discusses data governance and data architecture. It introduces data governance as the processes for managing data, including deciding data rights, making data decisions, and implementing those decisions. It describes how data architecture relates to data governance by providing patterns and structures for governing data. The document presents some common data architecture patterns, including a publish/subscribe pattern where a publisher pushes data to a hub and subscribers pull data from the hub. It also discusses how data architecture can support data governance goals through approaches like a subject area data model.
The document discusses data governance and why it is an imperative activity. It provides a historical perspective on data governance, noting that as data became more complex and valuable, the need for formal governance increased. The document outlines some key concepts for a successful data governance program, including having clearly defined policies covering data assets and processes, and establishing a strong culture that values data. It argues that proper data governance is now critical to business success in the same way as other core functions like finance.
Este documento habla sobre la calidad de los datos y la importancia de administrarlos de manera adecuada. Explica que lograr y mantener un alto nivel de calidad de datos requiere un esfuerzo planificado y constante. También describe los procesos clave para mejorar la calidad de los datos, como el perfilamiento de datos, la limpieza de datos y el monitoreo continuo de la calidad. El objetivo final es obtener datos más precisos y confiables que permitan una mejor toma de decisiones en las organizaciones.
Building a Data Strategy – Practical Steps for Aligning with Business GoalsDATAVERSITY
Developing a Data Strategy for your organization can seem like a daunting task – but it’s worth the effort. Getting your Data Strategy right can provide significant value, as data drives many of the key initiatives in today’s marketplace – from digital transformation, to marketing, to customer centricity, to population health, and more. This webinar will help demystify Data Strategy and its relationship to Data Architecture and will provide concrete, practical ways to get started.
This document discusses data quality and its importance for businesses. It provides a case study of how British Airways improved data quality which increased efficiency and decision making. An insurance case study shows how improving data quality led to better customer understanding and risk assessment. Finally, the document outlines key drivers of data quality including regulatory compliance, business intelligence, and customer-centric models.
Data-Ed Webinar: Data Quality EngineeringDATAVERSITY
Organizations must realize what it means to utilize data quality management in support of business strategy. This webinar will illustrate how organizations with chronic business challenges often can trace the root of the problem to poor data quality. Showing how data quality should be engineered provides a useful framework in which to develop an effective approach. This in turn allows organizations to more quickly identify business problems as well as data problems caused by structural issues versus practice-oriented defects and prevent these from re-occurring.
Takeaways:
Understanding foundational data quality concepts based on the DAMA DMBOK
Utilizing data quality engineering in support of business strategy
Data Quality guiding principles & best practices
Steps for improving data quality at your organization
This document summarizes an overview presentation on SQL Server basics for non-database administrators. It covers SQL Server 2005 platform features, managing databases, database maintenance and protection, securing SQL Server, and managing database objects. The document provides high-level information on these SQL Server administration topics in less than 3 sentences.
Data Governance Best Practices, Assessments, and RoadmapsDATAVERSITY
When starting or evaluating the present state of your Data Governance program, it is important to focus on best practices such that you don’t take a ready, fire, aim approach. Best practices need to be practical and doable to be selected for your organization, and the program must be at risk if the best practice is not achieved.
Join Bob Seiner for an important webinar focused on industry best practice around standing up formal Data Governance. Learn how to assess your organization against the practices and deliver an effective roadmap based on the results of conducting the assessment.
In this webinar, Bob will focus on:
- Criteria to select the appropriate best practices for your organization
- How to define the best practices for ultimate impact
- Assessing against selected best practices
- Focusing the recommendations on program success
- Delivering a roadmap for your Data Governance program
You Need a Data Catalog. Do You Know Why?Precisely
Data catalog has become a more popular discussion topic within data management and data governance circles. “What is it?” and “Do I need one?” are two common questions; along with “How does a catalog relate to and support the data governance program?”
The data catalog plays a key role in the governance process; How well information can be managed, aligned to business objectives and monetized depends in great part to what you know about your data.
In this webinar you will learn about:
- The role of the data catalog
- What kinds of information should be in your data catalog
- Those catalog items that can be harvested systemically versus those that require stewardship involvement
- The role of the catalog in your data quality program
We hope you’ll join this on-demand webinar and learn how a data catalog should be part of your governance and data quality program!
How does the Modern Data Stack enable collaboration for data teams? Collaboration works like a flywheel that harnesses the collective energy of a data team and directs it towards new opportunities and innovation. Outstanding achievements emerge when teams collaborate to integrate and leverage their strengths towards a common goal. We’ll walk through some of the approaches that successful teams employ at Amazon, AWS, and Netflix to succeed on these fronts. We’ll also walk through what we called the Data Collaboration Stack, from DataOps to MLOps.
Data Vault Modeling and Methodology introduction that I provided to a Montreal event in September 2011. It covers an introduction and overview of the Data Vault components for Business Intelligence and Data Warehousing. I am Dan Linstedt, the author and inventor of Data Vault Modeling and methodology.
If you use the images anywhere in your presentations, please credit http://LearnDataVault.com as the source (me).
Thank-you kindly,
Daniel Linstedt
LDM Slides: Conceptual Data Models - How to Get the Attention of Business Use...DATAVERSITY
Achieving a ‘single version of the truth’ is critical to any MDM, DW, or data integration initiative. But have you ever tried to get people to agree on a single definition of “customer”? Or to get Sales, Marketing, and IT to agree on a target audience?
This webinar will discuss how a conceptual data model can be used as a powerful communication tool for data-intensive initiatives. It will cover how to build a high-level data model, how the core concepts in a data model can have significant business impact on an organization, and will provide some easy-to-use templates and guidelines for a step-by-step approach to implementing a conceptual data model in your organization.
Data Architecture Best Practices for Advanced AnalyticsDATAVERSITY
Many organizations are immature when it comes to data and analytics use. The answer lies in delivering a greater level of insight from data, straight to the point of need.
There are so many Data Architecture best practices today, accumulated from years of practice. In this webinar, William will look at some Data Architecture best practices that he believes have emerged in the past two years and are not worked into many enterprise data programs yet. These are keepers and will be required to move towards, by one means or another, so it’s best to mindfully work them into the environment.
Data Quality Management - Data Issue Management & Resolutionn / Practical App...Burak S. Arikan
One of the key stepping stones to turn the theoretical Data Governance concept to reality is the implementation of data issue management and resolution (IMR) process which includes tools, processes, governance and most importantly persistence to get to the bottom of the each data quality issue.
This presentation lays down the basic components of IMR process and tries to guide practitioners. This process was applied along with an in-house configured SharePoint management tool with workflows.
Tekslate.com is the Industry leader in providing Informatica Data Quality Training across the globe. Our online training methodology focus on hands on experience of Informatica Data Quality.
LDM Slides: How Data Modeling Fits into an Overall Enterprise ArchitectureDATAVERSITY
Enterprise Architecture (EA) provides a visual blueprint of the organization, and shows key interrelationships between data, process, applications, and more. By abstracting these assets in a graphical view, it’s possible to see key interrelationships, particularly as it relates to data and its business impact across the organization.
Join this webinar for a discussion on how a data model can be combined with an overall enterprise architecture for enhanced business value and success.
Master Data Management - MDM - Pasos para implementar MDMJose Pla
¿Qué es MDM?
¿Qué consideraciones tener para implementar MDM?
¿Cómo implementar MDM?
Relación de MDM en el área de Inteligencia de Negocios - BI
Casos de Estudio
Exposición sobre el tema Master Data Management (Administración de Datos Maestros) realizada por Adriana Rodriguez y Luis Fernando Ortiz para la clase de Modelado y Gestión de Información en la Especialización en Proyectos Informáticos de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá, Colombia. Noviembre de 2010.
Who Should Own Data Governance – IT or Business?DATAVERSITY
The question is asked all the time: “What part of the organization should own your Data Governance program?” The typical answers are “the business” and “IT (information technology).” Another answer to that question is “Yes.” The program must be owned and reside somewhere in the organization. You may ask yourself if there is a correct answer to the question.
Join this new RWDG webinar with Bob Seiner where Bob will answer the question that is the title of this webinar. Determining ownership of Data Governance is a vital first step. Figuring out the appropriate part of the organization to manage the program is an important second step. This webinar will help you address these questions and more.
In this session Bob will share:
- What is meant by “the business” when it comes to owning Data Governance
- Why some people say that Data Governance in IT is destined to fail
- Examples of IT positioned Data Governance success
- Considerations for answering the question in your organization
- The final answer to the question of who should own Data Governance
The enterprise marketer's playbook: Building an integrated data strategy.
An integrated data strategy can help any business see customer journeys more clearly ― and then give customers more relevant ads and experiences that get results. So why doesn't everyone have such a strategy? We look at what sets the marketing leaders apart.
Let marketing data be your guide
If you've ever felt too swamped by data to find the customer insights you need, you're not alone. But there's a new and better approach to gaining deeper audience insights: building an integrated data strategy.
Read this report to learn how:
86% of senior executives agree that eliminating organizational silos is critical to expanding the use of data and analytics in decision-making.
75% of marketers agree that lack of education and training on data and analytics is the biggest barrier to more business decisions being made based on data insights.
Leading marketers are 59% more likely to use digital analytics to optimize the user experience in real time.
This document discusses data quality and data profiling. It begins by describing problems with data like duplication, inconsistency, and incompleteness. Good data is a valuable asset while bad data can harm a business. Data quality is assessed based on dimensions like accuracy, consistency, completeness, and timeliness. Data profiling statistically examines data to understand issues before development begins. It helps assess data quality and catch problems early. Common analyses include analyzing null values, keys, formats, and more. Data profiling is conducted using SQL or profiling tools during requirements, modeling, and ETL design.
Data Governance and Data Science to Improve Data QualityDATAVERSITY
Data Science uses systematic methods, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from structured and unstructured data. Data Science requires high-quality data that is trusted by the organization and data scientists. Many organizations focus their Data Governance programs on improving Data Quality results. These three concepts (governance, science, and quality) seem to be made for each other.
In this RWDG webinar, Bob Seiner and his special guest will discuss how the people focusing on Data Governance and Data Science must work together to improve the level of confidence the organization has in its most critical data assets. Heavy investments are being made in Data Science but not so much for Data Governance. Bob will talk about how Data Governance and Data Science must work together to improve Data Quality.
This document discusses data governance and data architecture. It introduces data governance as the processes for managing data, including deciding data rights, making data decisions, and implementing those decisions. It describes how data architecture relates to data governance by providing patterns and structures for governing data. The document presents some common data architecture patterns, including a publish/subscribe pattern where a publisher pushes data to a hub and subscribers pull data from the hub. It also discusses how data architecture can support data governance goals through approaches like a subject area data model.
The document discusses data governance and why it is an imperative activity. It provides a historical perspective on data governance, noting that as data became more complex and valuable, the need for formal governance increased. The document outlines some key concepts for a successful data governance program, including having clearly defined policies covering data assets and processes, and establishing a strong culture that values data. It argues that proper data governance is now critical to business success in the same way as other core functions like finance.
Este documento habla sobre la calidad de los datos y la importancia de administrarlos de manera adecuada. Explica que lograr y mantener un alto nivel de calidad de datos requiere un esfuerzo planificado y constante. También describe los procesos clave para mejorar la calidad de los datos, como el perfilamiento de datos, la limpieza de datos y el monitoreo continuo de la calidad. El objetivo final es obtener datos más precisos y confiables que permitan una mejor toma de decisiones en las organizaciones.
Building a Data Strategy – Practical Steps for Aligning with Business GoalsDATAVERSITY
Developing a Data Strategy for your organization can seem like a daunting task – but it’s worth the effort. Getting your Data Strategy right can provide significant value, as data drives many of the key initiatives in today’s marketplace – from digital transformation, to marketing, to customer centricity, to population health, and more. This webinar will help demystify Data Strategy and its relationship to Data Architecture and will provide concrete, practical ways to get started.
This document discusses data quality and its importance for businesses. It provides a case study of how British Airways improved data quality which increased efficiency and decision making. An insurance case study shows how improving data quality led to better customer understanding and risk assessment. Finally, the document outlines key drivers of data quality including regulatory compliance, business intelligence, and customer-centric models.
Data-Ed Webinar: Data Quality EngineeringDATAVERSITY
Organizations must realize what it means to utilize data quality management in support of business strategy. This webinar will illustrate how organizations with chronic business challenges often can trace the root of the problem to poor data quality. Showing how data quality should be engineered provides a useful framework in which to develop an effective approach. This in turn allows organizations to more quickly identify business problems as well as data problems caused by structural issues versus practice-oriented defects and prevent these from re-occurring.
Takeaways:
Understanding foundational data quality concepts based on the DAMA DMBOK
Utilizing data quality engineering in support of business strategy
Data Quality guiding principles & best practices
Steps for improving data quality at your organization
This document summarizes an overview presentation on SQL Server basics for non-database administrators. It covers SQL Server 2005 platform features, managing databases, database maintenance and protection, securing SQL Server, and managing database objects. The document provides high-level information on these SQL Server administration topics in less than 3 sentences.
Data Governance Best Practices, Assessments, and RoadmapsDATAVERSITY
When starting or evaluating the present state of your Data Governance program, it is important to focus on best practices such that you don’t take a ready, fire, aim approach. Best practices need to be practical and doable to be selected for your organization, and the program must be at risk if the best practice is not achieved.
Join Bob Seiner for an important webinar focused on industry best practice around standing up formal Data Governance. Learn how to assess your organization against the practices and deliver an effective roadmap based on the results of conducting the assessment.
In this webinar, Bob will focus on:
- Criteria to select the appropriate best practices for your organization
- How to define the best practices for ultimate impact
- Assessing against selected best practices
- Focusing the recommendations on program success
- Delivering a roadmap for your Data Governance program
You Need a Data Catalog. Do You Know Why?Precisely
Data catalog has become a more popular discussion topic within data management and data governance circles. “What is it?” and “Do I need one?” are two common questions; along with “How does a catalog relate to and support the data governance program?”
The data catalog plays a key role in the governance process; How well information can be managed, aligned to business objectives and monetized depends in great part to what you know about your data.
In this webinar you will learn about:
- The role of the data catalog
- What kinds of information should be in your data catalog
- Those catalog items that can be harvested systemically versus those that require stewardship involvement
- The role of the catalog in your data quality program
We hope you’ll join this on-demand webinar and learn how a data catalog should be part of your governance and data quality program!
How does the Modern Data Stack enable collaboration for data teams? Collaboration works like a flywheel that harnesses the collective energy of a data team and directs it towards new opportunities and innovation. Outstanding achievements emerge when teams collaborate to integrate and leverage their strengths towards a common goal. We’ll walk through some of the approaches that successful teams employ at Amazon, AWS, and Netflix to succeed on these fronts. We’ll also walk through what we called the Data Collaboration Stack, from DataOps to MLOps.
Data Vault Modeling and Methodology introduction that I provided to a Montreal event in September 2011. It covers an introduction and overview of the Data Vault components for Business Intelligence and Data Warehousing. I am Dan Linstedt, the author and inventor of Data Vault Modeling and methodology.
If you use the images anywhere in your presentations, please credit http://LearnDataVault.com as the source (me).
Thank-you kindly,
Daniel Linstedt
LDM Slides: Conceptual Data Models - How to Get the Attention of Business Use...DATAVERSITY
Achieving a ‘single version of the truth’ is critical to any MDM, DW, or data integration initiative. But have you ever tried to get people to agree on a single definition of “customer”? Or to get Sales, Marketing, and IT to agree on a target audience?
This webinar will discuss how a conceptual data model can be used as a powerful communication tool for data-intensive initiatives. It will cover how to build a high-level data model, how the core concepts in a data model can have significant business impact on an organization, and will provide some easy-to-use templates and guidelines for a step-by-step approach to implementing a conceptual data model in your organization.
Data Architecture Best Practices for Advanced AnalyticsDATAVERSITY
Many organizations are immature when it comes to data and analytics use. The answer lies in delivering a greater level of insight from data, straight to the point of need.
There are so many Data Architecture best practices today, accumulated from years of practice. In this webinar, William will look at some Data Architecture best practices that he believes have emerged in the past two years and are not worked into many enterprise data programs yet. These are keepers and will be required to move towards, by one means or another, so it’s best to mindfully work them into the environment.
Data Quality Management - Data Issue Management & Resolutionn / Practical App...Burak S. Arikan
One of the key stepping stones to turn the theoretical Data Governance concept to reality is the implementation of data issue management and resolution (IMR) process which includes tools, processes, governance and most importantly persistence to get to the bottom of the each data quality issue.
This presentation lays down the basic components of IMR process and tries to guide practitioners. This process was applied along with an in-house configured SharePoint management tool with workflows.
Tekslate.com is the Industry leader in providing Informatica Data Quality Training across the globe. Our online training methodology focus on hands on experience of Informatica Data Quality.
LDM Slides: How Data Modeling Fits into an Overall Enterprise ArchitectureDATAVERSITY
Enterprise Architecture (EA) provides a visual blueprint of the organization, and shows key interrelationships between data, process, applications, and more. By abstracting these assets in a graphical view, it’s possible to see key interrelationships, particularly as it relates to data and its business impact across the organization.
Join this webinar for a discussion on how a data model can be combined with an overall enterprise architecture for enhanced business value and success.
Master Data Management - MDM - Pasos para implementar MDMJose Pla
¿Qué es MDM?
¿Qué consideraciones tener para implementar MDM?
¿Cómo implementar MDM?
Relación de MDM en el área de Inteligencia de Negocios - BI
Casos de Estudio
Exposición sobre el tema Master Data Management (Administración de Datos Maestros) realizada por Adriana Rodriguez y Luis Fernando Ortiz para la clase de Modelado y Gestión de Información en la Especialización en Proyectos Informáticos de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá, Colombia. Noviembre de 2010.
Este documento trata sobre la importancia de la calidad de datos para las empresas. Muchas empresas ignoran los problemas con sus datos, como datos personales incorrectos de clientes, direcciones incorrectas y números de teléfono erróneos. La calidad de datos ofrece ventajas como información precisa para la toma de decisiones y ahorros de costos. Sin embargo, las empresas generalmente no logran eliminar la no calidad de datos por sí solas debido a mitos como que es demasiado caro o complejo. Se recomienda elegir un especialista local en calidad de datos.
La calidad de los datos es fundamental en todas las etapas del ciclo de vida de la información, desde la captura de datos hasta la toma de decisiones basadas en el conocimiento generado a partir de esos datos. La gobernabilidad de datos ayuda a garantizar la calidad de los datos a lo largo de este ciclo.
Este documento habla sobre auditorías de calidad. Define una auditoría como una evaluación sistemática y objetiva para verificar si las actividades y resultados de calidad cumplen con los planes y si estos planes están implementados de manera efectiva. Explica los roles de auditor, cliente y auditado. También describe diferentes tipos de auditorías, objetivos, responsabilidades y cómo llevar a cabo una auditoría.
El documento describe los pasos del proceso de calidad de datos, incluyendo el perfilamiento, la estandarización, la correspondencia y la consolidación. El perfilamiento identifica problemas en los datos mediante algoritmos para investigar campos de texto, fecha, números de teléfono y otros. La estandarización elimina inconsistencias aplicando reglas. La correspondencia identifica registros duplicados o relacionados. La consolidación integra registros duplicados o relacionados en una sola base de datos.
El documento presenta 10 claves para el éxito de un proyecto de Master Data Management (MDM). Estas incluyen: 1) definir claramente el proyecto MDM, 2) distinguir MDM de datos almacenados, 3) establecer gobierno de datos, 4) asegurar acceso a todos los datos, 5) descubrir metadatos, 6) limpiar datos, 7) crear registros maestros únicos, 8) entregar datos maestros correctos, 9) gestionar el cambio organizacional, y 10) calcular el retorno de la invers
El documento describe la jerarquía de productos y materiales para diferentes escenarios de fabricación en SAP. Incluye la estructura de productos para fabricación contra pedido con configuración de variantes, fabricación contra stock en industrias de procesos y fabricación discreta, así como la clasificación y características de los datos maestros relacionados con estos escenarios.
Este documento proporciona una introducción a la gestión del ciclo de vida del producto (PLM). Explica que PLM es una estrategia empresarial basada en tecnología que gestiona procesos, mejora productos y asegura la calidad a lo largo de todo el ciclo de vida del producto, desde la planificación hasta la eliminación. También describe varias herramientas y soluciones de software PLM como SolidWorks, CATIA y SIMULIA, así como los sectores que utilizan PLM como la automoción, aeroespacial
Este documento discute el rol de las incubadoras de empresas en el desarrollo económico territorial. Argumenta que la construcción de ventajas competitivas dinámicas a través de la innovación es clave para la competitividad de un territorio. Las incubadoras ayudan a convertir las potencialidades en capacidades efectivas mediante programas de emprendimiento e incentivos a la innovación empresarial. Se requiere una política de desarrollo productivo y empresarial público-privada de carácter sistémico para fomentar la adquisición de competencias y
This document provides an overview of an experimental design in psychology course. The course aims to teach students the principles and methods of experimental research, including formulating hypotheses, experimental designs, validity, generalization, and ethics. It covers 14 units over 45 hours of instruction, including both classroom and independent work. Students will learn about research design options, developing research projects, and applying scientific methodology rigorously. Assessment includes papers, projects, exams, and presentations. The course prepares students for competencies in research design, conducting projects, communicating results, and maintaining ethical standards.
Internacionalización: Nuevas oportunidades de negocio en China y LATAMMarta Blasco Camacho
Este documento describe un curso sobre oportunidades de negocio internacional en China y América Latina. El curso cubrirá las oportunidades y modelos de gran consumo en esos mercados, incluyendo barreras comerciales y canales de entrada. Se llevará a cabo en dos sesiones los días 28 de noviembre y 4 de diciembre de 17:30 a 21:30 en Madrid. El ponente es un experto en internacionalización de negocios. El costo del curso es de 200 euros.
Este documento ofrece información sobre cómo inscribir una pequeña empresa en el Estado de México. Proporciona los datos de contacto de la organización SICAAP, los requisitos para la inscripción que incluyen tener una Clave Única de Registro de Población y presentar documentación que muestre que la empresa opera en el Estado de México, e invita a los interesados a comunicarse con ellos para confirmar su asistencia a una capacitación y recibir asesoría gratuita.
El documento resume los riesgos identificados en diferentes áreas de una casa ubicada en Cartago, Valle del Cauca. Se identificaron riesgos locativos y físicos en la sala de la casa, un riesgo de ruido en la sala, riesgos físico-químicos en la cocina, y riesgos locativos en una habitación. La información fue elaborada por Angela Beatriz Jaramillo López en agosto de 2012.
Este documento resume la dermatitis atópica. Define la dermatitis atópica y discute su epidemiología e inmunopatogenia. Explica los criterios diagnósticos, la clínica, los diagnósticos diferenciales y el tratamiento. También cubre la genética, las células y citoquinas involucradas, los desencadenantes y los mecanismos celulares y de estrés subyacentes a la dermatitis atópica.
International conventions and agreements form
an important backdrop to the issues surrounding
biodiversity and the oil and gas industry, and they are
a significant pressure driving the development of a
strong business case for biodiversity conservation.
This document will assist users of the EBI’s Framework
for Integrating Biodiversity into the Site Selection Process
(the Framework) in considering the implications of
international conventions.
Este documento presenta una introducción al capítulo 1 del libro "Sistema de Información Gerencial". Explica brevemente la importancia de los sistemas de información para los negocios modernos y cómo las empresas invierten grandes cantidades en tecnología para lograr ventajas competitivas y objetivos estratégicos como mejorar la eficiencia operacional y la toma de decisiones. También describe los componentes básicos de un sistema de información y cómo procesan datos para generar información útil para las organizaciones.
Calidad de datos: La base del éxito para la modernización de sistemas de información
La ponencia tratará los aspectos más importantes a considerar para llevar a cabo una exitosa migración de datos de una organización en la modernización de los sistemas de información o la adquisición de nuevos sistemas o aplicaciones. Se cubren aspectos como la metodología, buenas prácticas y el proceso para la migración de bases de datos, haciendo énfasis en el análisis de la calidad de los datos.
Ponente; Magda Meléndez
Cap 1 los sistemas de información en los negocios globalesalejandro831
Este documento describe los sistemas de información en los negocios globales contemporáneos. Explica que los sistemas de información son esenciales para los negocios hoy en día y cómo transforman las empresas a través de la excelencia operacional, nuevos productos y servicios, mayor intimidad con clientes y proveedores, y mejor toma de decisiones. También discute cómo los sistemas de información proporcionan ventajas competitivas y son cruciales para la supervivencia de las empresas en la era digital.
Presentacion Ejecutiva DDoS - Gestion de Incidencias.pdfssuser4c6b29
El documento presenta una propuesta para implementar una solución de Web Application Firewall (WAF) en una empresa de e-commerce para proteger sus aplicaciones web y datos confidenciales de amenazas cibernéticas. Explica los riesgos actuales, las ventajas de un WAF, los requisitos, el plan de implementación en 4 meses, y un presupuesto de $390,841.90 para la solución tecnológica, capacitación y soporte durante 3 años. La implementación de un WAF mejoraría significativamente la seguridad de la empresa y el cumpl
Este documento presenta 10 claves para el éxito de un proyecto de Master Data Management (MDM). Estas incluyen: 1) definir claramente el proyecto MDM, 2) distinguir MDM de datos almacenados, 3) establecer el gobierno de datos, 4) asegurar el acceso a todos los datos, 5) descubrir los datos existentes, 6) limpiar efectivamente los datos, 7) crear registros maestros únicos, 8) entregar los registros correctos a los sistemas, 9) gestionar el cambio organizacional, y
Este documento describe la implementación de un Plan de Continuidad del Negocio (BCP) para el área de Contabilidad de una empresa dedicada a la comercialización de maquinarias y repuestos. El BCP analiza los procesos críticos de la empresa, identifica posibles amenazas y cuantifica sus impactos financieros. Luego, determina los tiempos objetivos de recuperación para los sistemas y recursos críticos de la empresa ante cualquier interrupción del negocio.
Este documento describe la implementación de un Plan de Continuidad del Negocio (BCP) para el área de Contabilidad de una empresa dedicada a la comercialización de maquinarias y repuestos. El BCP analiza los procesos críticos de la empresa, identifica posibles amenazas y cuantifica sus impactos financieros. Luego, determina los tiempos objetivos de recuperación para los sistemas y recursos críticos a fin de mantener las operaciones en caso de una interrupción.
Este documento describe la implementación de un Plan de Continuidad del Negocio (BCP) para el área de Contabilidad de una empresa dedicada a la comercialización de maquinarias y repuestos. El BCP analiza los procesos críticos de la empresa, identifica posibles amenazas y cuantifica sus impactos financieros. Luego, determina los tiempos objetivos de recuperación para los sistemas y recursos críticos a fin de mantener las operaciones en caso de una interrupción.
Este documento habla sobre el comercio electrónico y sus efectos. Brevemente describe que el comercio electrónico es una nueva forma de hacer negocios usando Internet, mejora las relaciones comerciales y requiere un marco legal. También menciona que aumentará la productividad, promoverá el intercambio de bienes y servicios y creará nuevos sectores de actividad.
Este documento describe las bases de datos y herramientas de mercadeo directo. Explica cómo las bases de datos segmentadas contienen información demográfica y psicográfica sobre consumidores y empresas que pueden usarse para campañas de mercadeo directo a través de canales como correo, teléfono, email y redes sociales. También presenta ejemplos exitosos de campañas de mercadeo directo en Venezuela.
Este documento describe los sistemas de información gerencial y su rol en los negocios globales actuales. Explica que las inversiones de capital en tecnología de información han crecido significativamente en las últimas décadas y que los sistemas de información ayudan a las empresas a lograr objetivos estratégicos como la excelencia operativa, el desarrollo de nuevos productos y servicios, mejores relaciones con clientes y proveedores, una mejor toma de decisiones, ventajas competitivas y la supervivencia de la empresa. Finalmente, señala
El documento describe los sistemas de información en los negocios contemporáneos. Explica que los sistemas de información son fundamentales para los negocios actuales y transfoman las operaciones. También cubre temas como los objetivos estratégicos de los sistemas de información, las dimensiones organizacionales, administrativas y tecnológicas de los sistemas, y metodologías contemporáneas.
Los sistemas de información de mercadeo (SIM) proveen información continua sobre precios, ventas, competencia y tendencias del mercado para ayudar a la toma de decisiones de la gerencia de mercadeo. Los SIM ofrecen ventajas como la reducción de costos, disponibilidad inmediata de información y mayor eficiencia, pero también tienen desventajas como la confusión con la investigación de mercados y costos elevados de instalación y mantenimiento.
Este documento presenta una propuesta de auditoría de sistemas de información para la Cámara de Comercio del Estado Lara. Actualmente, la empresa usa el sistema DataPro Versión 2.0, el cual presenta errores constantes y falta de soporte técnico. La propuesta se enfoca en auditar el proceso de integración de los módulos (compra, venta y bancos) a la contabilidad, que genera errores y duplicidad de trabajo. Se recomienda actualizar el sistema o migrar a uno nuevo con soporte, implementar controles de seguridad
Organizaciones exitosas gobernando sobre los datosIT-NOVA
Un estudio de Beg y Mussain en 2008 asegura que “Los problemas con la mala calidad de los datos pueden costar alrededor del 10% de los beneficios de una compañía”.
En este webinario conocerá la importancia del análisis de los datos traducidos en el aprovechamiento de estos como un activo empresarial, y la seguridad que sus decisiones estén basadas en fuentes confiables y reales. Aprenderá cómo podrá ayudar a su empresa a reducir costos, incrementar utilidades y minimizar riesgos.
Este documento presenta información sobre el comercio electrónico como modelo económico y la relevancia de los sistemas de información. Explica las definiciones, orígenes y tipos de comercio electrónico, así como su estructura y aplicación en Venezuela. Además, destaca los beneficios económicos del comercio electrónico como aumento de ventas, reducción de costos y acceso a nuevos mercados globales.
El documento describe cómo la transformación digital puede mejorar la experiencia del cliente a través de un enfoque omnicanal e integrado. Al reunir datos sobre clientes de múltiples canales y sistemas, las empresas pueden ofrecer comunicaciones personalizadas y consistentes que aumentan la satisfacción y retención de clientes. El video interactivo en tiempo real es identificado como una poderosa herramienta de comunicación personalizada.
El documento presenta conceptos básicos sobre sistemas de información. Define un sistema de información como un conjunto de componentes interrelacionados que recolectan, procesan, almacenan y distribuyen información para apoyar la toma de decisiones y el control en una organización. Explica que los sistemas de información tienen como objetivo proveer información de calidad a las personas adecuadas en el momento oportuno.
Presentación de un enfoque para administrar eficientemente los riesgos e impacto en las capacidades de su compañía trabajando fuertemente en los estilos de inteligencia de negocio predominantes y las técnicas para monitorizar y gestionar la calidad de datos de principio a fin
El documento describe las aplicaciones del geomarketing y la minería de datos espaciales. 1) El geomarketing permite definir zonas de influencia, segmentar clientes por ubicación, analizar empresas por zonas y adecuar planes comerciales a zonas geográficas. 2) La información georreferenciada y la cartografía actualizada son fundamentales para estas aplicaciones. 3) El análisis espacial puede identificar oportunidades de negocio y mejorar la eficacia de las acciones comerciales.
Similar a Powerdata: "la calidad de datos como motor de negocio" (20)
WhitePaper PowerData - Informatica Intelligent Data Management CloudPowerData
El documento describe la evolución de los datos desde Data 1.0 hasta Data 4.0, donde los datos inteligentes impulsados por IA son fundamentales para la transformación digital de las organizaciones. Explica que Data 4.0 requiere escala, automatización y confianza logradas solo mediante capacidades de IA/ML. Recomienda que PowerData puede guiar a las organizaciones en su camino hacia Data 4.0 e Intelligent Data Management Cloud de Informatica, que ofrece las soluciones líderes en la industria necesarias para aprovechar completamente los datos.
White paper powerdata snowflake data cloudPowerData
El documento describe los beneficios de los datos y la nube para las empresas, así como los desafíos de la transición a la nube. Señala que las empresas deben desarrollar una estrategia integral para la migración a la nube que les permita ser más ágiles, mejorar la eficiencia y adaptarse a un mundo digital cambiante. PowerData puede ayudar a las empresas a elegir el camino correcto hacia la innovación y la transición a la nube de datos.
PowerData presenta su partnership con SnowflakePowerData
PowerData GTM Business Plan FY23 outlines key goals and strategies for partnering with Snowflake including:
- Revenue targets of $200K closed won business and $800K pipeline in FY23 growing to $300K in FY24
- Focus on enabling 6 Snowflake sales professionals and 4 Snowflake Snowpro Core certifications
- Marketing plans target leads, opportunities, and pipeline through webinars, workshops, content marketing and demand generation
"MDM: Cómo adquirir y retener más clientes" Master Data ManagementPowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/master-data-management-como-adquirir-retener-mas-clientes
Verás por qué es fundamental contar con una visión centrada en el cliente de su negocio para atraer, retener y desarrollar relaciones rentables y sostenibles con clientes, agentes y socios.
MDM: Atraer y retener cliente
Clientes: ¿Los conocemos?
Una estrategia MDM
Visión 360º de una estrategia MDM
MDM y Data Governance. ¿Qué es el customer golden record?
Ejemplo del sector seguro
Iniciativa de MDM alto nivel
Informatica
Contenido descargable gratuito
governance-1
El Data Governance supone un activo estratégico para su organización, así como una ventaja competitiva para obtener un valor económico real. Como ocurre con muchos otros conceptos, son necesidades que han existido siempre en las organizaciones y que se presentan en la actualidad con más fuerza, por la madurez tecnológica y el creciente impacto que la tecnología tiene en los sistemas de gestión.
Principales retos en la integración de informatica cloud con salesforce versi...PowerData
WEBINAR; http://landings.powerdata.es/webinar-data-integration-informatica-cloud-con-salesforce
Debido al aumento del uso de aplicaciones en la nube, también crecen los problemas de integración. Actualmente, constituye un gran reto al que han de enfrentarse las organizaciones que quieren optimizar la gestión de datos de negocio sin renunciar a las nuevas oportunidades de gestión y de ahorro de costes que brindan las nuevas tecnologías.
Durante este Seminario, de manos de un experto, podremos ver los principales retos que nos encontramos en un proyecto de integración en la nube con sistemas como Salesforce. También podremos conocer la principal herramienta usada en el mercado para ello, la herramienta de integración de Informatica y sus capacidades. Situada en una posición de liderazgo en el cuadrante mágico de Gartner.
¿Qué veremos durante el Seminario Online?
Principales retos de la integración en la nube
¿Cómo abordar un proyecto de integración en cloud?
Herramientas de integración de datos para Salesforce
"Protege los datos sensibles de tu compañía y cumple las normativas vigentes"PowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-enmascaramiento-datos-16-12-15
Los datos son uno de los activos más importantes de la empresas y poder mantenerlos seguros es uno de los principales retos que tienen la compañías de hoy día.
Conocer los tipos de enmascarmientos y entender su funcionalidad y beneficios es básico para los responsables de la seguridad de los datos.
Durante el Seminario Online veremos los diferencias entre enmascaramiento dinámico y persistente y un especialista de PowerData nos mostrará una DEMO de cómo se realiza un enmascaramiento persistente con PowerCenter de Informatica
¿Qué veremos durante el Seminario?
Cómo proteger tus datos
Diferencias entre enmascaramiento persistente y dinámico
DEMO de enmascaramiento persistente
Cómo afrontar un proyecto para asegurar tus datos
Como la Buena Gestión de sus Metadatos Beneficia a las áreas de IT y de negocioPowerData
Este documento describe los beneficios de gestionar los metadatos y los glosarios de negocio. La gestión de metadatos ayuda a mejorar la confianza en los datos, relacionar conceptos de negocio con objetos técnicos, y reducir costos. La gestión de glosarios de negocio ayuda a entender el significado y origen de los datos, mantener la coherencia de términos, y mejorar la agilidad empresarial. Los beneficios incluyen mejor visibilidad de metadatos, análisis de impacto, y un
“Hacia un correcto gobierno de datos: cómo realizar un assessment de Data Gov...PowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-data-governance-assessment
Es la gestión integral de los datos de una organización para asegurar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad en su totalidad.
En su compañía, ¿sabe quién es el responsable de los datos?, ¿existen políticas actualizadas para el gobierno de sus datos?, ¿sabe dónde está y hacia dónde ir?...
Un gran problema oculto en las compañías es un incorrecto o insuficiente gobierno de datos. Una falta de control y gobierno de los datos generará inconsistencia en los mismos que impactará de forma directa y negativa en el negocio y rumbo de la compañía. Data_governance_and_Compliance_for_Enterprise_File_Sharing.jpg
Una de los principales objetivos del Data Governance es asegurar que los datos sean siempre válidos y fiables en cada contexto empresarial, que la calidad no se pierda a lo largo del tiempo y que se creen mecanismos de control sobre los datos y responsables de los mismos. El objetivo empresarial de un correcto gobierno no es otro que los datos sean un activo importante en la compañía.
Para cumplir con dicho objetivo necesitaremos establecer un conjunto de estándares, procesos y políticas para que rijan los datos a nivel corporativo.
Un programa de Gobierno de Datos debe incluir la responsabilidad en el gobierno de los datos, procedimientos que apliquen el programa y un plan detallado para su puesta en marcha
Mejora la calidad de los datos de producto y lleva a tu negocio al siguiente ...PowerData
El webinar trata sobre mejorar la calidad de los datos de productos para impulsar el negocio. Explora problemas comunes como datos de ventas que no coinciden con catálogos o múltiples nombres para proveedores. Explica por qué datos limpios son importantes para reducir costos y explica cómo PowerData puede limpiar, normalizar y enriquecer datos para crear una única verdad de datos de alta calidad.
Transformación en una compañía DATA-DRIVEN - PowerDataPowerData
Este documento describe los pilares necesarios para que una compañía sea data-driven. Explica que se necesita más que solo nuevas tecnologías, también se requiere una cultura organizacional y un gobierno de datos que permita disponer de datos de calidad para tomar decisiones basadas en hechos. Además, destaca que el 80% del esfuerzo debe enfocarse en mejorar la calidad de los datos existentes.
Este documento describe los aspectos clave de un proyecto de enmascaramiento de datos, incluyendo la necesidad de identificar datos sensibles, sistemas y aplicaciones relevantes, y enmascarar sólo las columnas necesarias para proteger la privacidad sin afectar la funcionalidad. También recomienda involucrar a un equipo de privacidad de datos y considerar soluciones como Informatica Dynamic Data Masking e Informatica Persistent Data Masking.
AR-Un paso más allá en a seguridad de sus datos.PowerData
El documento habla sobre la importancia de enmascarar datos para proteger la información sensible de las organizaciones. Más del 50% de la información empresarial es confidencial y los incidentes de seguridad cuestan en promedio $6.6 millones. El enmascaramiento de datos permite ocultar la información sensible de forma que parezca real pero no pueda revertirse, reduciendo los riesgos de exposición de datos. Informatica ofrece soluciones de enmascaramiento de datos que aplican reglas corporativas de forma unificada y dinámica para prote
Este documento describe los aspectos clave de un proyecto de enmascaramiento de datos, incluyendo la necesidad de identificar datos sensibles, sistemas y aplicaciones relevantes, y enmascarar sólo las columnas necesarias para proteger la privacidad sin afectar la funcionalidad. También recomienda involucrar a un equipo de privacidad de datos y considerar soluciones como Informatica Dynamic Data Masking e Informatica Persistent Data Masking.
El matrimonio del cuidadano con el estadoPowerData
La Unión Europea ha acordado un embargo petrolero contra Rusia en respuesta a la invasión de Ucrania. El embargo prohibirá las importaciones marítimas de petróleo ruso a la UE y pondrá fin a las entregas a través de oleoductos dentro de seis meses. Esta medida forma parte de un sexto paquete de sanciones de la UE destinadas a aumentar la presión económica sobre Moscú y privar al Kremlin de fondos para financiar su guerra.
El documento describe el proyecto Cybersyn de Chile en la década de 1970, el cual tenía el sueño de crear una red nacional descentralizada para planificar y gestionar la economía a través de la cibernética. El proyecto buscó conectar empresas estatales mediante télex para compartir información, y crear software estadístico para predecir el comportamiento de las empresas, pero la tecnología limitada de la época impidió que el proyecto se completara. A pesar de no lograr su objetivo, Cybersyn intentó gestion
Una visión integrada para el estado de chilePowerData
Este documento propone una visión integrada para la arquitectura y el gobierno de datos del Estado de Chile, describiendo los conceptos clave, los beneficios de una gestión proactiva de los datos, y recomendaciones para establecer un modelo compartido de datos entre los servicios estatales que mejore la calidad y consistencia de la información.
El documento habla sobre la gestión del ciclo de vida de la información (ILM) para mejorar la seguridad de los datos y reducir costos. Explica que los datos inactivos ocupan mucho espacio en las bases de datos productivas y que el cumplimiento de normativas hace difícil gestionar el crecimiento de datos. También describe cómo el ILM puede archivar datos de manera transparente, enmascarar datos en entornos no productivos para proteger información confidencial, y reducir gastos en hardware y software.
El documento presenta la agenda de un evento sobre Big Data. La agenda incluye presentaciones sobre PowerData, el paso del Bit al Big Data, la asociación estratégica entre PowerData y EMC, nuevas tendencias de Big Data y EMC Greenplum. También contiene diapositivas que discuten cómo los datos pueden usarse para predecir resultados, mejorar la toma de decisiones de negocios y aumentar el rendimiento de la inversión a través de soluciones de gestión de datos.
El documento describe las ventajas de la plataforma EMC GreenPlum para el análisis de grandes volúmenes de datos heterogéneos. GreenPlum ofrece una arquitectura de base de datos paralela que permite consultas complejas rápidas, carga masiva de datos y escalabilidad hasta petabytes. La plataforma integra una base de datos relacional con Hadoop para permitir el análisis de datos estructurados y no estructurados a través de SQL, MapReduce y otras herramientas.
This document summarizes EMC's position in the data storage market and strategies for capitalizing on emerging trends in big data and cloud computing. EMC is a global leader in data storage and management, with over $21 billion in annual revenues and over 50,000 employees. It has established leadership positions in various storage segments through both organic research and acquisitions. EMC is pursuing a dual innovation strategy of internal R&D and technology acquisitions to expand its portfolio and lead the transition to cloud and big data solutions. This includes over $24 billion invested in R&D and acquisitions from 2003 to present. EMC aims to help customers address the challenges of rapidly growing data volumes and IT budget constraints by transforming
para programadores y desarrolladores de inteligencia artificial y machine learning, como se automatiza una cadena de valor o cadena de valor gracias a la teoría por Manuel Diaz @manuelmakemoney
Catalogo general tarifas 2024 Vaillant. Amado Salvador Distribuidor Oficial e...AMADO SALVADOR
Descarga el Catálogo General de Tarifas 2024 de Vaillant, líder en tecnología para calefacción, ventilación y energía solar térmica y fotovoltaica. En Amado Salvador, como distribuidor oficial de Vaillant, te ofrecemos una amplia gama de productos de alta calidad y diseño innovador para tus proyectos de climatización y energía.
Descubre nuestra selección de productos Vaillant, incluyendo bombas de calor altamente eficientes, fancoils de última generación, sistemas de ventilación de alto rendimiento y soluciones de energía solar fotovoltaica y térmica para un rendimiento óptimo y sostenible. El catálogo de Vaillant 2024 presenta una variedad de opciones en calderas de condensación que garantizan eficiencia energética y durabilidad.
Con Vaillant, obtienes más que productos de climatización: control avanzado y conectividad para una gestión inteligente del sistema, acumuladores de agua caliente de gran capacidad y sistemas de aire acondicionado para un confort total. Confía en la fiabilidad de Amado Salvador como distribuidor oficial de Vaillant, y en la resistencia de los productos Vaillant, respaldados por años de experiencia e innovación en el sector.
En Amado Salvador, distribuidor oficial de Vaillant en Valencia, no solo proporcionamos productos de calidad, sino también servicios especializados para profesionales, asegurando que tus proyectos cuenten con el mejor soporte técnico y asesoramiento. Descarga nuestro catálogo y descubre por qué Vaillant es la elección preferida para proyectos de climatización y energía en Amado Salvador.
KAWARU CONSULTING presenta el projecte amb l'objectiu de permetre als ciutadans realitzar tràmits administratius de manera telemàtica, des de qualsevol lloc i dispositiu, amb seguretat jurídica. Aquesta plataforma redueix els desplaçaments físics i el temps invertit en tràmits, ja que es pot fer tot en línia. A més, proporciona evidències de la correcta realització dels tràmits, garantint-ne la validesa davant d'un jutge si cal. Inicialment concebuda per al Ministeri de Justícia, la plataforma s'ha expandit per adaptar-se a diverses organitzacions i països, oferint una solució flexible i fàcil de desplegar.
Catalogo Refrigeracion Miele Distribuidor Oficial Amado Salvador ValenciaAMADO SALVADOR
Descubre el catálogo general de la gama de productos de refrigeración del fabricante de electrodomésticos Miele, presentado por Amado Salvador distribuidor oficial Miele en Valencia. Como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, Amado Salvador ofrece una amplia selección de refrigeradores, congeladores y soluciones de refrigeración de alta calidad, resistencia y diseño superior de esta marca.
La gama de productos de Miele se caracteriza por su innovación tecnológica y eficiencia energética, garantizando que cada electrodoméstico no solo cumpla con las expectativas, sino que las supere. Los refrigeradores Miele están diseñados para ofrecer un rendimiento óptimo y una conservación perfecta de los alimentos, con características avanzadas como la tecnología de enfriamiento Dynamic Cooling, sistemas de almacenamiento flexible y acabados premium.
En este catálogo, encontrarás detalles sobre los distintos modelos de refrigeradores y congeladores Miele, incluyendo sus especificaciones técnicas, características destacadas y beneficios para el usuario. Amado Salvador, como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, garantiza que todos los productos cumplen con los más altos estándares de calidad y durabilidad.
Explora el catálogo completo y encuentra el refrigerador Miele perfecto para tu hogar con Amado Salvador, el distribuidor oficial de electrodomésticos Miele.
Todo sobre la tarjeta de video (Bienvenidos a mi blog personal)AbrahamCastillo42
Power point, diseñado por estudiantes de ciclo 1 arquitectura de plataformas, esta con la finalidad de dar a conocer el componente hardware llamado tarjeta de video..
2. Calidad de los datos
Los datos de la compañías crecen un 40% cada año
Sus datos están plagados de errores, repeticiones e incoherencias y se
están degradando incluso durante la realización de este webinar.
La perturbación de los datos
3. La perturbación de los datos
La perturbación de los datos cuesta a las empresas estadounidenses
600.000 millones de dólares cada año, según un informe de la
empresa de investigación TDWI.
El incremento de las fuentes de datos, sus relaciones y múltiples
combinaciones, así como las distintas tecnologías implicadas,
provocan su deterioro y su consecuente repercusión negativa en el
negocio.
Los expertos dicen que el 2% de lo registros en un fichero de clientes
están obsoletos en un mes, debido a fallecimientos, divorcios, bodas o
mudanzas.
4. La perturbación de los datos
Las empresas que no tienen en cuenta la importancia de los datos
son menos competitivas y sus ingresos crecen menos, según el
estudio “The data directive”, de The Economist Intelligence Unit.
Una pobre calidad de datos implica riesgos significativos en la
toma de decisiones y en la operación y gestión de las empresas.
Los costes de la no calidad de datos suelen estar sobre el 10% y
un 15% de los ingresos de una entidad
6. La perturbación de los datos
Consecuencias
Las estrategias de reducción de costos y de maximización de
ingresos, especialmente aquéllas que dependen de herramientas y
soluciones automatizadas, sufren importantes desviaciones y retrasos
debido a la mala calidad de los datos.
Otra consecuencia en los errores en los datos es el costoso efecto
sobre los clientes ya que producen altos niveles de insatisfacción, al
caer en errores como datos personales incorrectos, facturas con
cantidades erróneas, o direcciones incorrectas, entre otros.
7. La perturbación de los datos
Consecuencias
Existe también, un costo en tiempo y recursos para la empresa al
dedicarse a la detección y corrección de los errores, lo que provoca
problemas en la productividad.
También es considerable el efecto de los errores de los datos respecto
del éxito de nuevas aplicaciones informáticas ya que éstos deben
proporcionar una visión única y precisa, además de estar correctamente
relacionados e interrelacionadas con todas las fuentes.
¿De qué sirven tantos sistemas informáticos y tanta inversión si no te
preocupas por los datos?
8. Impacto de la Mala Calidad de Datos
Campañas de marketing
9. Agenda
Entendiendo qué es Calidad de Datos
Ciclo de Calidad de Datos
¿Dónde Aplicarlo?
Conclusiones y Preguntas
10. Calidad de datos
La calidad de datos se refiere a los
procesos y técnicas enfocadas a mejorar la
eficacia de los datos existentes en nuestras
bases de datos.
11. Entendiendo Qué es Calidad de Datos
First Name:
Last Name:
AddressL1:
AddressL2:
City:
State:
Zip Code:
First Name:
Last Name:
AddressL1: 1008 Avenues of the Americas
AddressL2: Suite 7
City: Manhattan
State:
Zip Code:
James smith
1008 6th avenue suite 7
Manhattten, newyourk 10002
First Name: James
Last Name: Smith
AddressL1: 1008 Avenues of the Americas
AddressL2: Suite 7
City: Manhattan
State: New York
Zip Code: 10018
First Name: Jim
Mid Name: J.
Last Name: Smyth
AddressL1: 1008 Avenues of the Americas
AddressL2: Suite 7
City: Manhattan
State: New York
Zip Code: 10018
Phone: (212) 755-2551
Email: jsmyth@mywork.com
First Name: Jim
Mid Name: J.
Last Name: Smyth
AddressL1: 1008 Avenues of the Americas
AddressL2: Suite 7
City: Manhattan
State: New York
Zip Code: 10018-5402
Longitude: 40.7325525
Latitude: -74.004970
Phone: (212) 755-2551
Email: jsmyth@mywork.com
C_Category: Affluent Couples & Families
C_Group: Affluent Families
Jim J. Smyth
Manhattan, NY 10018
jsmyth@mywork.com
(212) 755-2551
Perfilar
Analizar Corregir Estandarizar
Coincidencias
Consolidar
Enriquecer
CRM System
12. Usuario de
Negocio
Usuario
TI
Analista
De
Datos
Ciclo de la Calidad de Datos
Entorno Colaborativo
Data Quality
1. Descubrimiento
2. Establecer Métricas y
Objetivos
3. Diseñar e
implementar reglas de
DQ
4. Implementar Servicios
y scorecard
6. Monitoreo de las
Métricas
5. Revisar Excepciones y
redefinir reglas.
Negocios
Negocios
Negocios
Negocios
Negocios
13. Un cambio o un error introducido
en este proceso se propaga por
varias aplicaciones e impacta en
varias areas de negocio…
… y termina impactando en los
resultados de la cuenta de PyG
Un cambio introducido a partir de
este punto podría ser irrelevante
¿Dónde debemos usar calidad de datos?
En todo aquel proceso que
impacte en los Indicadores
de Negocio
14. Data Quality - Matching
Razón Social CIF CCC Dirección Teléfono Población
LABORATORIOS EVA
ESPAÑOLA SL
08070271716 SAN LUIS 90 3116311 Barcelona
Razón Social CIF CCC Dirección Teléfono Población
EVA
ESPAÑOLA,S.L
B08093577 08010271716 SANT LLUIS 9 933116311 Barcelona
EVA SANT LLUIS 90
SANT LLUIS 9EVA
933116311
933116311
{ }
SI coincide(Razón) y coindice(calle) y
coincide(teléfono) y noesdistinto(CIF)
entonces: Match positivo
80% { } 92% 50%100% 100% 100%
SI media
ponderada>90%
entonces match
positivo
92%
15. Data Quality – Consolidación y
Duplicados
Nombre Freddie Macks
Compania Macks Medical
Titulo CIO
FDN 3/21/1967
Calle 112 Medical Ave
Ciudad Hartford
Cod.
Postal
06987
Email fred@macks.org
Historia
----------------------
-------------------
-------------------
--------------------
---------------------
----------
------------
Nombre Frederick Macks
Compania Macks Medical
Phone 212-392-3928
Calle 112 Medical Ave
Ciudad Hartford
Cod. Postal 06987
Ppto. $1,000,000
Compras
Historia
--------------------
-------------------
-------------------
--------------------
--------------------
---------------------
-------------------
-------------------
--------------------
------------------------
------------
Nombre Freddy Max
Compania Max Medical
Fax 212-392-3900
Calle 112 Medical Ave
Ciudad Hartford
Cod.
Postal
06587
Soporte
Llamadas
----
-------
------------
--------------------
-------------------
--------------------
------------
---------------
Inst. Finan. Sorteos Vehicular
Nombre Freddie Macks
Compania Macks Medical
Titulo CIO
FDN 3/21/1967
Calle 112 Medical Ave
Ciudad Hartford
Cod. Postal 06987
Email fred@macks.org
Nombre Freddie Macks
Compania Macks Medical
Titulo CIO
FDN 3/21/1967
Calle 112 Medical Ave
Ciudad Hartford
Cod. Postal 06987
Phone 212-392-3928
Fax 212-392-3900
Email fred@macks.org
Ppto. $1,000,000
Historia
----------------------
-------------------
------------
Compras
Historia
--------------------
-------------------
-------------------
--------------------
------------
Soporte
Llamadas
----
-------
------------
------------
---------------
Constante cambioData DistribuidaErrores / Variaciones
16. Data Quality – Validación de Direcciones
Transcribir
Perfilamiento
Analizar, Verificar y
Corregir
Dar Formato
Enriquecer
18. • A R G E N T I N A • C H I L E • C O L O M B I A • E C U A D O R • E S P AÑ A • M É X I C O • P E R Ú • U R U G U AY •
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