Struggling to maintain high data quality standards for business analysis?

From my experience with data quality maintenance, I've learned that visual representations are key for helping stakeholders quickly grasp the context and make decisions. Additionally, clear documentation is crucial for a project's success, as it prevents scope creep and miscommunication with both internal and external stakeholders.

Pode parecer preciosismo, mas esse tema demanda antes de qualquer coisa da integridade de quem manipula esses dados, da integridade de quem gere as áreas geradoras de dados, e acreditem isso muda um jogo. A partir dai sim, entra temas sobre qualidade, nível da informação que esta sendo levada a uma analise, e o grande fato é, no meio de tanta informação como construir algo simples e assertivo dentro da realidade de cada negócio.

In my experience no data for analysis is complete, simple reason most of data sources are from transaction processing systems which are meant for business transactions not for analysis, that's why I prefer python n panda library which simple to create meaningful data.. do I need to python or panda as a BA I say yes, no need anybody from dev team can help, we just have to tell clearly what we need...

Some ways to get started is to use programs like MS Excel to take large amounts of data to create dashboards to export valuable information from said data.

One of the key areas is using specific acronyms that are not generic to a domain but known within the application or company. This will hinder the next in chain to use it effectively and will end up with more decoding & there by reducing in speed at which one can achieve the end goal.

Mantener altos estándares de calidad de datos puede ser desafiante debido a la entrada inconsistente, la falta de estandarización, información obsoleta y silos de datos. Estos problemas afectan la confiabilidad del análisis. Reconocer y abordar estos desafíos desde el principio es esencial, desarrollando estrategias para mitigar su impacto en las iniciativas basadas en datos.

Desafios são eternos, quando falamos de dados um pouco mais. Se falarmos de dados numéricos esses podem ser facilmente interpretados e verificados e os que são subjetivos? Que pode ter vies de interpretação? Esse sim é o desafio

Analyse des défis liés à la qualité des données Elle met en évidence deux défis majeurs qui peuvent compromettre la qualité des données utilisées en analyse commerciale : * L'incohérence et le manque de normalisation des données: Des données saisies de manière incohérente, sans respecter des normes communes, peuvent entraîner des difficultés d'interprétation et des résultats erronés. * L'obsolescence des données et les silos de données: Des données obsolètes ne reflètent plus la réalité et peuvent conduire à des décisions basées sur des informations erronées. De plus, des données dispersées dans différents silos rendent leur accès et leur consolidation plus difficiles. Implications sur l'analyse commerciale

Establecer altos estándares de calidad de datos no solo mantiene la eficiencia, sino que también protege la integridad de las decisiones empresariales. Estos estándares aseguran datos precisos, completos y oportunos. Al establecer directrices claras, promueves una cultura de excelencia donde los datos se valoran como un activo crucial.

Para que tenha padrões é necessário ter processos… quando se sabe o que fazer, fornecer, qualificar e filtrar dados fica muito mais fácil, garantido a integridade

Data cleansing faces multiple challenges related to extraction, merger,and validation of sets of data from different sources.The main goal of data cleaning is to create sets of data .These data sets should be standardized and uniform.Then BI and data analytics tools can easily access the data along with finding the right data. 5 key concepts of data cleaning can be summarised as: Removal of duplicating and removal of non relevant observations. Structural errors should be fixed. Unwanted outliers should be filtered. Missing data should be handled. Data should be validated and subjected to QA

Data cleaning is a crucial phase in any data-driven project, It involves identifying and correcting errors, inconsistencies, and inaccuracies within a dataset, ultimately improving its quality and reliability. The key aspects of data cleaning can be remembered with the acronym M.O.D.D.I: Missing Values: Empty cells or records needing more crucial information. Outliers: Data points that deviate significantly from the norm. Duplicates: Repeated data entries. Data Format Issues: Inconsistent or incorrect data types. Inconsistencies: Contradictory or conflicting data. By addressing these five critical areas, data scientists and analysts can ensure their data is accurate, complete, and ready for analysis.

La limpieza de datos es esencial para mantener alta calidad, eliminando errores e inconsistencias para asegurar análisis precisos. Aunque puede ser laboriosa, es crucial para preservar la integridad de la información del negocio. La limpieza regular de datos mantiene estándares altos y respalda mejores decisiones empresariales.

Acredito que novos insights mudam nossa forma de agir. Sempre buscamos novas informações para que o banco de dados seja mais completo, transformando insights em realizações. As decisões são orgânicas e surgem naturalmente; devemos tomá-las com base em um banco de dados que acompanhe os movimentos do mercado, garantindo acesso a informações atualizadas.

Tema tão importante quanto a qualidade dos dados. Filtrar e fazer a limpeza, deve ser feito por profissionais qualificados de forma a manter o processo vivo e que com os dados reais possa-se fazer a melhor tomada de decisão

De nada adianta garantir todos os passos anterior se o monitoramento é o processo não seja cíclico. É importante, dependendo do negócio, estabelecer um prazo para que toda a checagem seja feita novamente e com isso garantir ou não a continuidade.

Assign clear ownership of data to specific roles within the organization. This creates accountability and ensures that someone is always responsible for data accuracy and quality. You can rotate these roles periodically to instill a broader sense of responsibility and prevent complacency.

El monitoreo continuo es crucial para detectar y resolver problemas de calidad de datos a medida que surgen. Un sistema regular de verificación de precisión, integridad y coherencia previene que errores menores se conviertan en problemas mayores. Mantenerse alerta y proactivo asegura que los datos sigan siendo una base fiable para decisiones estratégicas y análisis empresarial eficaz.

Acredito que só é possível obter informações confiáveis quando adotamos uma visão holística da empresa e nos dispomos a corrigir os erros nas fontes adequadas. É importante estar ciente de que os dados são inseridos por diversos departamentos no banco de dados, e só podemos detectar erros se compreendermos como a engrenagem funciona.

"Should I? Shouldn't I?" are two questions every Treasurer has asked themselves AT LEAST once throughout their career when facing data quality constraints. Yes, a new advanced system can be pricy and yes, a manual workaround (read: Excel sheet or alike) might still remain a cheaper alternative but: does it really? Think about it: those extra hours you and your team have to put into manually consolidating data from different sources or potential risk of a human error. Remember: wasted time, increased error rates, missed opportunities, ineffective decision-making, and increased operational costs are hidden costs as well.

Aprovechar la tecnología mejora significativamente la calidad de los datos al automatizar la recopilación, limpieza y monitoreo, ahorrando tiempo y reduciendo errores humanos. Invertir en herramientas tecnológicas para la gestión de datos es esencial para cualquier analista que busque mantener altos estándares de calidad.

Automatisation des processus: La technologie permet d'automatiser de nombreuses tâches liées à la collecte, au nettoyage et à la surveillance des données, réduisant ainsi le risque d'erreurs humaines et gagnant en efficacité. * Réduction des erreurs: En automatisant les processus, on diminue considérablement les risques d'erreurs manuelles qui peuvent compromettre la qualité des données. * Amélioration de la qualité: Les outils technologiques offrent des fonctionnalités avancées pour identifier et corriger les anomalies, les doublons et les incohérences dans les données. * Gain de temps: L'automatisation libère du temps aux analystes. * Respect des normes de qualité: :