Completezza & integrità
Campi obbligatori, valori mancanti, vincoli di univocità, integrità referenziale e dataset di riferimento.
Un dato affidabile non nasce per caso.
MDQA governa il percorso del dato dalla sorgente al reporting, controllandone qualità, coerenza, trasformazioni, responsabilità e risultati.
IL VIAGGIO DEL DATO
Dal dato grezzo all'informazione affidabile.
MDQA mette in relazione acquisizione, normalizzazione, riconciliazione, controllo, trasformazione e reporting, mantenendo governance, lineage, remediation e supervisione come dimensioni trasversali.
01SorgentiFile, database e flussi.
02NormalizzazioneFormati e regole condivise.
03RiconciliazioneConfronto tra fonti e chiavi.
04Data QualityControlli e anomalie.
05DatamartComposizione dei flussi.
06ReportingDashboard, KPI e sintesi.
DATA QUALITY
La qualità ha più di una dimensione.
MDQA permette di verificare presenza, integrità, coerenza, congruità e comportamento nel tempo dei dati.
Coerenza & congruità
Compatibilità tra campi, relazioni logiche, confronti tra dataset e anomalie.
Controlli andamentali
Variazioni temporali, trend, stagionalità, distribuzioni e outlier.
LINEAGE & REMEDIATION
Capire da dove arriva il dato. Agire quando qualcosa non torna.
Il lineage ricostruisce i passaggi dalla sorgente al reporting. La remediation trasforma un'anomalia rilevata in un processo operativo da assegnare, correggere e verificare.
GOVERNANCE CONTINUARilevare → assegnare → correggere → verificare
CONTROLLO & MANAGEMENT
Dalla singola anomalia alla vista di governo della qualità del dato.
MDQA rende osservabili sia i processi tecnici sia i risultati dei controlli. Il management può leggere qualità, volumi, trend, anomalie, remediation, stato delle elaborazioni e indicatori per dominio, con drill-down fino alla regola o al dato che ha generato l'esito.
Process control
Stato delle elaborazioni, schedulazioni, errori, dipendenze, esiti e ripartenze rendono governabili i processi di Data Quality e integrazione.
Quality dashboard
KPI, scorecard, trend, distribuzioni e viste per dominio consentono di misurare la qualità e distinguere criticità episodiche da problemi strutturali.
Governance & remediation
Anomalie, responsabilità, priorità, azioni correttive ed esiti vengono collegati per consentire al management di seguire il problema fino alla sua risoluzione.
COMPONENTI
Un ecosistema integrato per governare il dato.
Ogni componente affronta una fase diversa dello stesso processo informativo e ora ha una scheda di approfondimento dedicata, con attenzione sia all'operatività sia alle funzioni di controllo.
REAL TIME
Normalizer
Acquisisce file e dati da fonti differenti, li formatta secondo il catalogo e rende visibili gli esiti dei controlli iniziali.
Approfondisci →REAL TIMEReconciler Tool
Confronta flussi e tabelle anche con chiavi e cardinalità differenti, evidenziando scostamenti e casi da approfondire.
Approfondisci →REAL TIMEData Quality & Glossary
Esegue controlli di qualità, governa regole e significato del dato e supporta l'analisi delle anomalie.
Approfondisci →BATCHData Composer
Compone i flussi di output e alimenta la Data Platform mantenendo tracciabili trasformazioni e dipendenze.
Approfondisci →BATCHProcess Orchestrator
Gestisce sequenza, schedulazione, esito e corretta esecuzione dei processi con funzioni di monitoraggio operativo.
Approfondisci →REAL TIMEDashboard & Report
Costruisce KPI, report, grafici, tabelle, trend e drill-down per il controllo e il management della qualità del dato.
Approfondisci →La qualità del dato non è una verifica finale. È parte del processo e del suo governo.
DOMANDE FREQUENTI
Domande frequenti su MDQA
Le risposte principali su Data Quality, lineage, remediation e governo dei processi informativi.
Che cos'è MDQA?
MDQA è la piattaforma Micra per Data Integration, Data Quality e Data Governance. Governa il percorso del dato dalla sorgente al reporting collegando normalizzazione, riconciliazione, controlli, lineage, remediation, orchestrazione e dashboard.
Quali controlli di Data Quality può gestire?
MDQA può applicare controlli di completezza, integrità, coerenza e congruità, oltre a verifiche andamentali su variazioni temporali, trend, distribuzioni e outlier.
Che cosa significa Data Lineage in MDQA?
Il lineage ricostruisce il percorso del dato e le trasformazioni che lo portano dalla sorgente agli output e al reporting, rendendo più comprensibile l'origine di un'informazione e il processo che l'ha prodotta.
Come viene gestita la Data Remediation?
Un'anomalia può diventare un workflow operativo con responsabilità, assegnazione, correzione e verifica dell'esito. In questo modo la qualità del dato non resta una semplice segnalazione tecnica.
MDQA offre dashboard e KPI per il management?
Sì. Dashboard, scorecard, trend, distribuzioni e viste per dominio permettono di leggere qualità, anomalie, remediation e stato delle elaborazioni, con drill-down fino alla regola o al dato che ha generato l'esito.
MDQA può gestire processi sia real time sia batch?
L'architettura comprende componenti orientati a controlli e servizi real time e componenti batch per composizione e orchestrazione dei processi, mantenendo una governance comune degli esiti.
MDQA
Trasforma la Data Quality in un processo governato e misurabile.
Approfondiamo fonti, controlli, KPI, lineage, remediation e strumenti manageriali.
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