Nyhed -

Affecto Data Quality Assessment: Er din indsigt og beslutning baseret på validt data?

Affectos Data Quality Assessment (DQA) er en effektiv måde at vurdere tilstanden af din data kvalitet. Analog til det medicinske samfund, hvor gennemprøvede værktøjer som X-ray giver et indblik til at diagnosticere, hvis noget går i stykker, bruger Affecto eading datakvalitets værktøjer til at lave en"X-ray" af dine data for at identificere, hvis nogle oplysninger er "knækket", i hvilket omfang og hvorfor. Dette kan være yderst relevante for sundheden for din virksomhed.

Læs mere om Affecto Data Quality Assessment her: Affecto DQA Datasheet

Kontakt affecto hvis du vil have mere infomation på mail: info.dk@affecto.com

Beskrivelse på engelsk:

The Affecto Data Quality Assessment (DQA) is an efficient way to assess the state of your data quality. Analogue to the medical society where proven tools like X-ray provides an insight to diagnose if something is broken, Affecto uses eading data quality tools to make an “X-ray” of your data to identify if some information is “broken”, to what extent and why. This may be highly relevant to the health of your business.

Related links

Emner

  • Data, Telekommunikation, IT

Kategorier

  • datasikkerhed
  • data kvalitet
  • data insight
  • data warehouse
  • business intelligence
  • information lifecycle management
  • bi
  • dw
  • ilm

Kontakt

Relateret materiale

  • Affecto Denmark tilhører nu toppen af landets bedste IT-arbejdspladser

    Det går rigtig godt for Affecto Denmark A/S, der er Nordens største BI-konsulenthus. Tidligere på året afleverede konsulenthuset sit bedste årsregnskab nogensinde, og nu har Great Place to Work (GPTW) placeret Affecto Denmark i eliten af de bedste it-arbejdspladser i Danmark som 4. bedste IT arbejdsplads. En fremgang på 5 pladser siden sidste år.

  • Data Masking - Information Lifecycle Management (ILM) fra Affecto

    Med Informatica Persistent Data Masking software får IT-afdelingen en enkel, skalerbar løsning til data masking, der både gør det nemt at maskere data og hjælper hele organisationen med at styre adgangen til de mest følsomme data.

  • Data Archive / Application Retirement

    En del af information lifecycle management er administrering af databasen - også kendt som Data Archive - samt pensionering af applikationer, som ikke længere skal bruges. Med Informatica Data Archive kan IT-organisationen identificere og flytte inaktive data til en anden database eller til en sikker, højt komprimeret fil, der ikke modificeres.

  • SAPPHIRE: Nyt på teknologifronten fra SAP

    På SAPs årlige SAPPHIRE-konference i Orlando, Florida, løftede softwareleverandøren sløret for en række annonceringer indenfor In-Memory teknologien, cloud-computing og mobile-løsninger. Derudover blev en række samarbejder med førende virksomheder indenfor cloud-computing annonceret. Nye tal fra en Oxford undersøgelse viser, at mange virksomheder allerede har taget realtids-systemer i anvendelse.

  • Få et Data Warehouse (DW) review hos Affecto

    Dit Data Warehouse (DW) er kernen i din Business Intelligence (BI)-løsning, men er det egnet til formålet? Opfylder det dine behov i dag og vil det klare fremtidens udfordringer? Få et Data Warehouse review hos Affecto, og få aklaret om dit DW er fremtidssikret.

  • Interesseret i SAP Business Objects?

    Hvad adskiller Top Performers fra hinanden? Lad Affecto vise dig, hvordan SAP BusinessObjects, Planning og Consolidation kan hjælpe din virksomhed til at fremskynde planlægningen af ​​cykler, øge nøjagtigheden, forbedre agility, træffe bedre beslutninger og øge brugernes produktivitet. Vi byder dig velkommen til at læse mere om det her.

  • Data Subset - Information Lifecycle Management fra Affecto

    De fleste IT-organisationer laver fulde kopier af produktionssystemer til brug i systemer, der ikke bruges i produktion. Det er dyrt og ineffektivt, fordi hvert ikke-produktionssystem kræver mere tid til håndtering af testdata. Læs om en fleksibel løsning til enterprise data growth, som automatiserer processen med at skabe mindre, målrettede databaser ud fra større og mere komplekse databaser.