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SAS® Data Quality para empresas en Crecimiento

Obtenga datos precisos, confiables y consistentes

SAS Data Quality para Empresas en Crecimiento ayuda a evaluar, mejorar, monitorear y gestionar la calidad de todos sus datos, estructurados y no estructurados. Como resultado, podrá confiar en ellos para tomar decisiones estratégicas y mejorar procesos operativos básicos. Esta solución diseñada y presupuestada para las empresas en crecimiento es de fácil uso y administración tanto para usuarios de TI como de negocio. Es altamente flexible y está disponible para aplicaciones locales y  ambientes de arquitectura compartida de cliente/servidor. Lo que le permite comenzar con lo que necesita hoy y crecer a medida que su negocio avanza.

Beneficios

  • Obtenga una visión completa, precisa y unificada de los datos.
  • Tome mejores decisiones de manera más rápida.
  • Libere al personal de TI para que puedan enfocarse en actividades estratégicas del negocio.
  • Mitigue los riesgos y reduzca los costos.
  • Elija una solución que crece con usted.

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Características

  • Data profiling
  • Data monitoring
  • Data quality
  • Entity resolution
  • Data exploration
  • Data integration
  • Master data management foundation

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Data profiling


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¿Qué hace diferente a SAS®?

  • SAS Data Quality para Empresas en Crecimiento es una solución de Data Quality líder en la industria, que incluye tecnología de matching, rutinas de transformación y lógica de identificación patentadas y reglas de estandarización de datos que le ayudarán a corregir fácilmente problemas en todo tipo de datos provenientes de cualquier área de su empresa.
  • A diferencia de las soluciones de la competencia, nuestra solución se vincula fácilmente a cualquier fuente de datos. De esta manera, no se verá limitado a los datos a los que tiene acceso y no tendrá que invertir dinero adicional en servicios o hardware de integración.
  • Esta solución extensible permite añadir nuevas definiciones de datos e incluye una interfaz personalizable que permite enseñarle al software a analizar, combinar y estandarizar cualquier tipo de datos: nombres de productos, descripciones, información numérica y mucho más.
  • Al permitir a las empresas en crecimiento adoptar un enfoque por fases hacia una gestión de datos más amplia e iniciativas MDM, la solución aumenta sus probabilidades de éxito y proporciona un ROI paso a paso para mantener el apoyo de la dirección del negocio.

Beneficios

  • Obtenga una visión completa, precisa y unificada de los datos.

    La solución se conecta a cualquier sistema tecnológico y transfiere la información al usuario de manera precisa y completa, ya sean datos estructurados o no estructurados. Cuenta con un sistema automatizado de alertas tempranas para datos fuera del margen de tolerancia.

  • Tome mejores decisiones de manera más rápida.

    A través de una interfaz compartida, todos los usuarios colaboran para definir las reglas de negocio, las definiciones y estándares de datos gestionados de manera centralizada. TI supervisa y valida los datos para mantener así la información actualizada, consistente y confiable.

  • Libere al personal de TI para que puedan enfocarse en actividades estratégicas del negocio.

    A través de una plataforma centralizada y de estándares uniformes, se libera al personal de TI de las tareas repetitivas de mantenimiento. La solución permite guardar y reutilizar tanto los flujos de trabajo como los proyectos de Data Integration y Data Quality. Los usuarios de TI y de negocio pueden usar la interfaz de "apunta y haz clic" (point-and-click) para explorar los datos visualmente, identificar problemas de calidad y  crear flujos de trabajo.

  • Mitigue los riesgos y reduzca los costos.

    Industry-leading data profiling, data quality and entity resolution technologies help users assess the scope and nature of data quality problems across multiple systems and sources. Consistent standards and business rules reduce or eliminate costs of duplicate or incorrect data storage and administration. A consolidated portfolio of capabilities from one vendor minimizes licensing, integration, maintenance, training and support costs.Las tecnologías líderes en el mercado de Data Profiling, Data Quality y Entity Resolution, ayudan a los usuarios a evaluar la amplitud y la naturaleza de los problemas de calidad de sus datos en diversos sistemas y fuentes. Los estándares y reglas de negocio consistentes reducen o eliminan los costos de almacenamiento y administración de datos duplicados o incorrectos. Un conjunto consolidado de funciones de un solo proveedor minimiza los costos de licenciamiento, integración, mantenimiento, capacitación y soporte.

  • Elija una solución que crece con usted.

    Esta solución flexible y extensible está disponible para entornos locales  y de arquitectura compartida cliente/servidor. Esto le permite incrementar la calidad de sus datos desde documentos localizados en un pc hasta las bases de datos de la Compañía.

Características

Data profiling
  • La validación de reglas de negocio permite autenticar los datos según medidas estadísticas estándar y reglas de negocio personalizadas.
  • El análisis de relaciones clave permite descubrir relaciones ocultas en datos de diversas tablas y bases de datos, así como en datos provenientes de diferentes sistemas de origen. Identifique registros atípicos de manera automática en una base de datos específica o en diversas bases de datos.
  • El análisis de datos redundantes identifica información innecesaria en diversas tablas o fuentes de datos. El motor funciona con redundancias de coincidencia exacta y de coincidencia parcial.
  • La validación de datos verifica que los datos de las tablas coincidan con las descripciones correspondientes.
  • El análisis estadístico establece tendencias y similitudes en la información corporativa y examina tendencias numéricas usando la media, la mediana, la moda y la desviación estándar.
  • El Data Sampling de todos los datos o de una muestra de datos de un sistema de origen, permite analizar la calidad de los datos. Los usuarios pueden especificar el intervalo de muestreo.
  • Los resultados de Data Profiling se pueden exportar a HTML, Microsoft Excel o archivos de texto y los usuarios pueden escribir informes personalizados.
Data monitoring
  • Monitoree datos para detectar anomalías tales como variaciones, valores dentro o fuera de rangos, valores que violan cálculos matemáticos, datos que varían de valores históricos y mucho más.
  • Diseñe y aplique reglas para determinar si los datos están y se mantienen dentro de límites de control adecuados y asegúrese de que los datos cumplan con las reglas de negocio predefinidas.
  • Cree alertas de datos y controles para verificar que los datos cumplen de manera permanente con políticas internas y externas.
  • Responda a problemas en los datos con rapidez antes de que los datos imprecisos  o inválidos tengan un efecto negativo.
  • Cree reglas de negocio personalizadas para validar y auditar procesos operativos.
Data quality
  • Unifique datos de diversas bases de datos y sistemas de origen. Combine múltiples archivos o registros duplicados de un solo archivo en una entidad o registro usando tecnología de coincidencia líder en el mercado e innovadora lógica de clustering.
  • Establezca jerarquías de datos y definiciones de datos de referencia para crear una visión unificada de una entidad de datos específica, tal como cliente o producto.
  • Efectúe análisis de género usando un algoritmo avanzado de análisis de género.
  • Divida campos multivalor de manera inteligente en elementos analizados, tales como dirección, ciudad, nombre y apellido, fecha, número de teléfono, etc. Estandarice datos y elimine duplicados e inconsistencias usando rutinas de estandarización avanzadas (mapping), tales como estandarización de elementos, frases y patrones. Reemplace un campo original con un nuevo valor o agregue un valor estandarizado directamente en el registro de origen. Permita el householding usando claves de coincidencia avanzadas que permiten al motor agrupar registros y asignar un identificador único basado en valores enteros. Use el análisis de lenguaje natural para separar valores según sea necesario.
Entity resolution
  • Identifique datos personales en múltiples fuentes de datos usando incluso relaciones incompletas o no obvias.
  • Gestione rutinas de resolución de la entidad a través de tecnología de coincidencia parcial avanzada.
  • Cree clusters de registros múltiples, calificaciones de confianza y diagramas de dispersión para determinar clusters potenciales.
  • Reconozca cuándo las variaciones leves sugieren una conexión entre registros.
Data exploration
  • Conéctese con fuentes de datos empresariales dispares, incluyendo sistemas de gestión de bases de datos relacionales, archivos XML, hojas de cálculo y archivos de texto.
  • Extraiga metadatos, como nombre de campo, tipo de datos y longitud.
  • Recopile, catalogue y organice metadatos.
  • Use algoritmos avanzados de correspondencia para identificar potenciales relaciones y redundancias y para comparar nombres, tipos y formatos de campo.
  • Identifique y catalogue relaciones entre tablas de bases de datos.
Data integration
  • Las funciones de data access permiten a los usuarios conectar sistemas tecnológicos dispares y agilizar las transferencias de información de negocios desde y hacia diversos recursos tecnológicos.
  • Los métodos de ETL permiten extraer, transformar y cargar datos desde múltiples fuentes a un data warehouse usando procesamiento tradicional por lotes  y métodos in-database.
  • Las técnicas de extracción de documentos permiten a los usuarios acceder e integrar automáticamente los datos no estructurados almacenados en correos electrónicos, facturas y registros antiguos, lo que elimina la necesidad de procesamiento manual, junto con las demoras y los errores asociados. Así, es posible procesar datos completos para su posterior análisis.
  • La migración de datos permite transferir datos a ubicaciones nuevas o diferentes y mejorar al mismo tiempo la precisión y consistencia de los datos durante el proyecto de migración.
  • La vinculación y coincidencia de datos permite identificar coincidencias en la información en una o varias fuentes de datos y estandarizar las diferencias de formato.
Master data management foundation
  • Integre la creación y gestión de recursos de datos maestros con prácticas integrales de gestión de datos.
  • Cree un centro de datos maestro con base en un subconjunto de los datos existentes usando un enfoque por fases.
  • Combine funciones de MDM con matching, clustering y otras iniciativas de Data Management. 
  • Realice procesamiento por lotes con una arquitectura compatible con diversas implementaciones MDM sin complejidades innecesarias.
  • Conéctese con centros MDM como si fueran cualquier otro destino de datos. 

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Data profiling

Data profiling provides immediate feedback on the accuracy and integrity of data sources.

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Entity resolution

Entity resolution allows users to review and manage identified data relationships.

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Requerimientos del sistema

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