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.