Разбираем, как качество данных влияет на результаты BI-аналитики и почему ошибки в данных приводят к искаженным дашбордам и неверным управленческим решениям.
BI-проекты часто не дают ожидаемого эффекта не из-за инструментов, а из-за качества данных: неподготовленная информация приводит к искаженной аналитике и ошибочным выводам.
Традиционные проблемы данных — дубликаты, пропуски, несогласованные справочники, ошибки агрегации и несоответствие бизнес-логике — возникают из-за разрозненных источников, ручной обработки и отсутствия единых правил качества данных. В результате аналитика начинает отражать не реальность, а ее искажение.
На вебинаре, совместно с AW BI, показали, как построить процесс подготовки и очистки данных в аналитической платформе Loginom и почему это критически важно для корректной работы BI.
Отдельно разобрали практический кейс ритейла: сравнили дашборды на сырых и подготовленных данных в системе AW BI и показали, как качество данных влияет на итоговые управленческие решения.
Спикеры:
Директор компании Loginom
Аналитик данных, эксперт по визуализации в AW BI
Другие материалы по теме:
