- Obszary rozwiązań
- Produkty
- Usługi
- Firma
- Wiedza
- Kontakt
Koncepcja zarządzania danymi na każdym etapie ich obecności w firmie, od procesu pozyskiwania, poprzez przetwarzanie, zidentyfikowanie przepływu danych, aż po odpowiednie zadbanie o ich bezpieczeństwo
i prywatność. Data Governance ma na celu sprawowanie ciągłej kontroli kluczowych danych, m.in. pod kątem
ich jakości, przydatności w działaniach biznesowych oraz bezpieczeństwa przechowywania.
Rosnące wciąż zasoby danych, co raz to nowsze systemy i aplikacje niezbędne w codziennej pracy, a także rosnące wymagania użytkowników biznesowych i klientów, to najważniejsze wyzwania każdej firmy, która decyduje
się wejść na ścieżkę świadomej digitalizacji swoich procesów biznesowych. Sprawowanie skutecznego nadzoru nad danymi w przedsiębiorstwie staje się fundamentalną koniecznością, nie tylko w celu budowanie przewagi konkurencyjnej, ale także zminimalizowania ryzyk i sprostania wymaganiom coraz bardziej uregulowanego świata, zanim zaczną się problemy (błędne decyzje, nieuzasadnione wydatki, kary RODO, ryzyka wynikające z AML, restrykcje KNF, etc.).
Przepisy i zasady
Rozwiązanie umożliwia analizę, filtrowanie i drążenie wielowymiarowych raportów w czasie rzeczywistym.
Model Informacyjny
Podział zasobów informacyjnych na poszczególne Obszary Danych Biznesowych i Podobszary oraz przypisanie własności danych.
Role i odpowiedzialności
Szczegółowe określenie ról i obowiązków poszczególnych osób i Jednostek Organizacyjnych w procesie zarządzania jakością danych.
Procesy zarządzania danymi
Struktura głównych procesów, określenie metod operacyjnych zarządzania danymi oraz implementacja odpowiednich narzędzi wspierających główne procesy.
Wyspecjalizowane narzędzie do monitorowania i analizy jakości danych w obszarze istotnych procesów biznesowych przedsiębiorstwa, takich jak: weryfikacja poprawności, kompletności, spójności i adekwatności danych.
biDQM zapewnia zautomatyzowane mechanizmy kontroli i oceny jakości danych w organizacji. Pozwala także gromadzić i prezentować wyniki analiz w postaci dedykowanych raportów.
Usystematyzowane i powtarzalne procesy monitorowania jakości danych.
Automatyzacja w zakresie uruchamiania, alertowania i raportowania procesów weryfikacji danych.
Monitorowanie status procesów przetwarzania danych pozwala na szybką detekcję nieprawidłowości.
Rozwiązanie informatyczne do konsolidacji, synchronizacji i ujednolicenia danych podstawowych, przetwarzanych w różnych systemach organizacji.
Zaawansowane algorytmy łączenia i poprawy jakości danych automatyzują proces ich integracji.
Efektem jest scentralizowane repozytorium stanowiące wiarygodne źródło informacji niezbędnych do efektywnego prowadzenia biznesu.
Zapewnienie skonsolidowanego źródła kluczowych danych podstawowych.
Poprawa widoczności i kontroli działań biznesowych.
Wzbogacanie i zautomatyzowane synchronizowanie danych podstawowych w oparciu o zasoby wewnętrzne oraz rejestry zewnetrzne.
Inteligentne narzędzia do odkrywania, profilowania i wykrywania zawartości informacyjnej danych tekstowych/metadanych, np. identyfikacji danych osobowych według wymagań RODO.
Rozwiązanie wydobywa niezbędne informacje o klientach z nieuporządkowanych tekstów i wykorzystuje je do spersonalizowanego marketingu, kategoryzacji treści, analizy nastrojów, analizy lojalności, informacji zwrotnych od klientów, wykrywania oszustw czy analizy ryzyka.
Pełny i aktualny obraz jakości danych.
Łatwy w użyciu interfejs dla użytkowników biznesowych.
Możliwość wykorzystania katalogu danych dla kolejnych projektów.
Moduł zarządzania metadanymi, automatycznie zapisujący i przechowujący dane dotyczące zasobów informacyjnych firmy.
Pozwala kategoryzować i katalogować dane według określonego modelu, zarówno na poziomie technicznym jak i biznesowym.
Przechowuje definicje i powiązania wszystkich danych, a także pozwala przypisać właścicielstwo danych i pojęć biznesowych.
Możliwość dzielenia się informacjami z katalogu danych w całej organizacji.
Inwentaryzacja zasobów informacyjnych całej organizacji.
Kategoryzacja danych pod względem ich przeznczenia biznesowego, krytyczności i wymagań regulacyjnych, np. dane osobowe (RODO).
Efektywne zarządzanie zasobami informacyjnymi w celu poprawy procesów biznesowych, budowania nowych aplikacji i raportów.
Monetyzacja danych poprzez zaawansowane analizy statystyczne, predykcję i wnioskowanie, w oparciu o algorytmy AI i ML.
Możliwość zidentyfikowania danych w wielu różnych źródłach.