Datová kvalita a datové katalogy

Datový management se stal pro mnohé společnosti tématem číslo jedna, a to hlavně kvůli potřebě využívat data pro získání konkurenční výhody. Ve stejné chvíli ovšem mnoho společností trpí na nedořešenou obchodní architekturu, neefektivní obchodní procesy, či nízký integrační stupeň u IT aplikací. To vše má negativní dopad na datovou kvalitu, která determinuje, jak moc se lze spolehnout na výsledky spojené s datovou analýzou. Datová kvalita je vnímána u převážné většiny společností jako překážka ke spolehlivému využívání dat v obchodním rozhodování, a proto v dnešních dnech dochází k masivním revizím jak obchodních procesů, tak portfolia IT aplikací. V rámci této revize se ukazuje, že společnou slabinou všech dat je nejasnost v životním cyklu, tedy jak data vznikají, kde se ukládají a jak se spravují. Tento fenomén dal vzniknout novému odvětví v rámci řízení dat, a to datovým katalogům. Jedná se o platformy, které pomáhají s implementací principů datového řízení, včetně datové kvality a nabízí koncovým uživatelům (konzumentům dat) funkcionalitu k rychlému vyhledání potřebných dat, ale i pochopení kontextu, v jakém se data ve společnosti používají. Nedílnou složkou poznání kontextu je i úroveň datové kvality jednotlivých dat, tedy mírou souladu mezi požadavky na datovou kvalitu a aktuálním stavem dat. Pro stanovování požadavků datové kvality existuje nespočet norem a referenčních rámců datové kvality. Má práce nabízí inovativní pohled na to, jak implementovat některé aspekty datové kvality pomocí datového katalogu, systému LISp-Miner a konceptu obchodních pravidel. Zároveň analyzuje trh a porovnává jednotlivá řešení datových katalogů a přináší vhled do stavu v rámci velkých korporací a jejich vnímání, což je dnes z pohledu řízení dat klíčové.