Data Quality Engineering in Financial Services: Applying Manufacturing Techniques to Data

کیفیت داده‌ها یا شما را در صنعت خدمات مالی می‌سازد یا شما را شکست می‌دهد. از دست رفتن قیمت‌ها، ارزش‌های بازار نادرست، تخلفات تجاری، ارائه مجدد عملکرد مشتری و پرونده‌های نظارتی نادرست همگی می‌توانند منجر به مجازات‌های سخت، مشتریان از دست رفته و فاجعه مالی شوند. این راهنمای عملی به تحلیلگران داده، دانشمندان داده و دست اندرکاران داده در شرکت های خدمات مالی چارچوبی را ارائه می دهد تا اصول تولید را برای مدیریت داده های مالی به کار گیرند، ابعاد داده ها را درک کنند و تحمل کیفیت داده ها را در سطح مبنا مهندسی کنند و آنها را در پردازش داده شما ادغام کنند. خطوط لوله

توصیه های ارزشمندی در مورد نحوه انجام موارد زیر دریافت خواهید کرد:

• ارزیابی ابعاد داده و نحوه آنها برای انواع مختلف داده و موارد استفاده اعمال شود
• تحمل کیفیت داده را برای مشخصات کیفیت داده خود تعیین کنید
• نقاطی را در امتداد خط لوله پردازش داده انتخاب کنید که در آن کیفیت داده‌ها باید ارزیابی و اندازه‌گیری شود
• استفاده از حاکمیت داده‌های مناسب چارچوب‌ها در یک کسب‌وکار یا عملکرد فنی یا در سراسر یک سازمان
• تراز دقیق داده‌ها با برنامه‌ها و خطوط لوله پردازش داده‌ها < /li>
• و موارد دیگر

Data quality will either make you or break you in the financial services industry. Missing prices, wrong market values, trading violations, client performance restatements, and incorrect regulatory filings can all lead to harsh penalties, lost clients, and financial disaster. This practical guide provides data analysts, data scientists, and data practitioners in financial services firms with the framework to apply manufacturing principles to financial data management, understand data dimensions, and engineer precise data quality tolerances at the datum level and integrate them into your data processing pipelines.

You'll get invaluable advice on how to:

• Evaluate data dimensions and how they apply to different data types and use cases
• Determine data quality tolerances for your data quality specification
• Choose the points along the data processing pipeline where data quality should be assessed and measured
• Apply tailored data governance frameworks within a business or technical function or across an organization
• Precisely align data with applications and data processing pipelines
• And more