Nesse sentido, há uma busca crescente por estratégias e técnicas para as quais os dados valiosos nos processos de negócios possam se tornar visíveis, disponíveis e interpretáveis.
Além disso, os requisitos legais, no contexto dos Requisitos de Conformidade BCBS 239, Basileia II e III, SOX e Solvência II, exigem um nível mínimo de qualidade dos dados e processos na elaboração de relatórios e planejamentos. Por conseguinte, o desenvolvimento de uma gestão de dados a nível da empresa continua a ser um dos principais desafios que a TI e a gestão terão de enfrentar nos próximos anos.
A questão da qualidade dos dados é um fator chave de sucesso para estabelecer uma infraestrutura de informação ideal. Um estudo de 2002 realizado pelo" Data Warehousing Institute " (TDWI) estimou os custos da má qualidade dos dados nos EUA em cerca de 622 bilhões de dólares.
Em retrospecto, a crise financeira e econômica global de 2007 também pode ser considerada uma crise da qualidade dos dados. Apesar dos requisitos de conformidade abrangentes, muitas empresas do setor de serviços financeiros foram e ainda não conseguem em 2017 agregar e processar seus dados de risco em um tempo razoável, de modo que a controlar adequadamente seus riscos. Além de fatores como entendimento homogêneo dos termos, arquitetura modernizada de processos e sistemas e governança de dados; o gerenciamento adequado e abrangente da qualidade dos dados, assim como o gerenciamento mais integrado possível de metadados, também desempenham um papel decisivo no gerenciamento confiável e eficiente dos dados.
Na era do Big Data, em que os dados são entendidos como o novo petróleo e a quantidade de dados disponíveis em todo o mundo está se multiplicando a cada ano, os requisitos para a transparência e a qualidade dos fluxos de dados aumentarão ainda mais; pois constituirão a base para casos de uso completamente novos (não apenas de apoio à tomada de decisão).
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