MDQA
Data Integration, Data Quality, Data Governance, Data Lineage e Data Remediation in un unico processo governato.
Scopri MDQA →Rendere il dato utilizzabile significa governarne l'intero percorso.
Origine, trasformazioni, qualità, responsabilità e anomalie devono essere comprensibili prima che il dato alimenti reporting, processi decisionali e automazione.
Risk Data
Qualità, tracciabilità, aggregazione e reporting assumono particolare rilevanza nei contesti regolamentati e nei processi di Risk Management.
Approfondisci →CINQUE PILASTRI
Il controllo del dato diventa un processo aziendale.
MDQA non si limita a trovare errori: acquisisce e trasforma i dati, li controlla, ne ricostruisce il percorso e può attivare workflow di correzione.
01Data IntegrationAcquisizione, normalizzazione e trasformazione.
02Data QualityCompletezza, integrità, coerenza e andamento.
03Data GovernanceRuoli, responsabilità e processi.
04Data LineageRicostruzione del percorso del dato.
05Data RemediationCorrezione governata delle anomalie.
BUSINESS + IT
Più autonomia dove serve. Più controllo dove conta.
La Data Governance funziona quando il Business può vedere e gestire la qualità del dato senza creare processi paralleli rispetto all'IT.
Controlli leggibili
Esiti di Data Quality, riconciliazioni e anomalie diventano consultabili attraverso front-end, dashboard e drill-down.
Processi configurabili
Nuove lavorazioni, regole, report e sequenze possono essere governati all'interno della piattaforma senza moltiplicare catene applicative separate.
Remediation governata
L'anomalia non resta un ticket: può diventare un workflow con responsabilità, correzione e verifica dell'esito.
DAL CONTROLLO ALLA FIDUCIA
Un dato è davvero utilizzabile quando sai da dove arriva e cosa gli è successo.
Lineage, regole di qualità, riconciliazione e remediation costruiscono una catena di evidenze utile a Risk, Business, Data Office, Compliance e IT.
Entra nell'architettura MDQA →DATA GOVERNANCESorgente → controllo → lineage → remediation → reporting
Qualityregole e anomalie
Lineagepercorso del dato
Actionworkflow di correzione
Un dato affidabile non nasce per caso. Nasce da un processo governato.
DOMANDE FREQUENTI
FAQ Data Governance e Data Quality
Le risposte essenziali per distinguere controllo del dato, governance, lineage e remediation.
Che cosa comprende la Data Governance secondo l'approccio Micra?
La Data Governance collega origine, trasformazioni, qualità, responsabilità, anomalie e azioni correttive. L'obiettivo è rendere comprensibile e governabile il percorso del dato prima che alimenti reporting, decisioni e automazione.
Qual è il ruolo di MDQA nella Data Governance?
MDQA è la piattaforma Micra che unisce Data Integration, Data Quality, Data Governance, Data Lineage e Data Remediation in un processo coordinato, con componenti operative e strumenti di controllo.
Data Quality e Data Governance sono la stessa cosa?
No. La Data Quality riguarda la verifica della qualità e della coerenza dei dati. La Data Governance aggiunge ruoli, responsabilità, processi, tracciabilità e modalità con cui le anomalie vengono gestite e risolte.
Come collaborano Business e IT?
Il Business deve poter leggere esiti, anomalie e indicatori in modo comprensibile; l'IT deve poter governare regole, processi, trasformazioni e integrazioni. La piattaforma crea un punto comune senza richiedere processi paralleli.
Perché lineage e remediation sono importanti?
Il lineage aiuta a capire da dove arriva un dato e come è stato trasformato. La remediation collega invece l'anomalia a una responsabilità e a un'azione correttiva verificabile, chiudendo il ciclo tra controllo e miglioramento.
DATA GOVERNANCE
Porta qualità, lineage e remediation dentro il lavoro quotidiano.
Partiamo dalle sorgenti e dai controlli che già esistono, poi costruiamo il modello di governance intorno al processo reale.
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