Depuración de bases de datos

Requerimientos: 
  • Conocimiento del negocio y de la base de datos.
  • Acceso a los datos, sus estructuras y al personal.
Entregables: 
Reportes de inconsistencias de los datos.
Herramientas de corrección probadas.
Documentación de los cambios.

¿Cansado de buscar la aguja en el pajar?.

  • Le ayudaremos a formular las preguntas relevantes.
  • Aplicaremos tecnología de punta en la busqueda de las respuestas.
Metodología: 
  • Descubrir el modelo apropiado para la información que mejor representa las reglas de datos y los intereses del negocio.
  • Planear la estrategia de depuración adecuada para los intereses del negocio.
  • Poner a prueba los modelos de información en cuanto a reglas de consistencia y validez.
  • Utilizar tecnología relacional o semántica, según la profundidad del problema.
  • Discutir informe de anomalías y hallazgos para acordar las correcciones deseadas.
  • Implementar correcciones en una copia de la matriz de datos, para validar efectividad. También nos encargamos de la carga final, si así lo prefiere.
Credenciales: 
  • Hemos utilizando tecnología semántica para depurar bases de datos con problemas de captura de datos, deterioro histórico de datos e inconsistencias.
  • Hemos depurado bases de datos con errores históricos y ambiguedades, usando tecnología relacional, creando filtros y detectores con SQL, Pearl y otros lenguajes.
  • Hemos ayudado a depurar repositorios con millones de registros.