Co się dzieje, gdy sprzedaż, finanse i operacje patrzą na ten sam biznes, ale każda z tych części organizacji pracuje na innej wersji danych? Niespójne, niekompletne lub nieaktualne informacje mogą prowadzić do błędnych decyzji i podważać zaufanie do analiz. Zanim firma zacznie wykorzystywać AI do podejmowania decyzji, musi odpowiedzieć sobie na podstawowe pytanie:
Czy może ufać jakości swoich danych?
Podczas sesji porozmawiamy o tym, jak zapewnić wysoką jakość, spójność i wiarygodność danych w dużej organizacji. Przyjrzymy się temu, gdzie powinna leżeć odpowiedzialność za ich jakość, jak budować ją już u źródła, tworzyć wspólne standardy między biznesem i IT oraz mierzyć kompletność, poprawność i aktualność informacji.
Na koniec zmierzymy się z pytaniem, które coraz częściej wraca przy projektowaniu nowoczesnych platform danych: czy organizacja nadal potrzebuje centralnego źródła prawdy, czy przyszłość należy do federacyjnego modelu, w którym odpowiedzialność za jakość danych jest rozproszona?
.png)
