Financial Data Quality Management

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In questi ultimi anni i temi di affidabilitAn e tempestivitAn nella gestione delle informazioni aziendali sono stati oggetto di un interesse crescente, specie in ambito bancario ed assicurativo. Sono infatti chiarissime le forti ed innumerevoli spinte, sia interne che esterne, in questa direzione. Da una parte, il governo aziendale prevede di adottare modelli di analisi sempre piA¹ sofisticati riferiti ai temi di Marketing, Risk Management e ProfittabilitAn (analisi della redditivitAn e dei costi). Tali modelli richiedono oggigiorno una considerevole mole di dati i quali, se errati, incompleti o non aggiornati, portano inevitabilmente ad enormi e pericolose inefficienze. Da€™altra parte tutte le autoritAn di vigilanza hanno incrementato sensibilmente il volume, il dettaglio e la tempestivitAn delle disclosure che i gruppi bancari e assicurativi devono produrre in modo affidabile e controllato (in molte disposizioni di vigilanza e controllo sono espressamente richiesti controlli sulla qualitAn dei dati forniti). La tecnologia sta rispondendo ad alcune esigenze con particolari nuove offering, come le a€œappliancea€ che gestiscono il tema dei a€œBig Dataa€, che devono perA² essere inserite alla€™interno di modelli complessi e strutturati per non rischiare, paradossalmente, di aggravare piuttosto che di migliorare la gestione della qualitAn del dato (Au facile immaginare che se non opportunamente indirizzato il tema del Data Quality non potrAn che peggiorare al crescere del volume dei dati, specie se destrutturati). Tali aspetti, affiancati dal riscontro di un notevole ritardo in termini di sviluppo di metodologie, adozione di strumenti ed entitAn degli investimenti rispetto al mondo anglosassone, hanno portato alla stesura di questo libro, il quale vuole avere principalmente una connotazione di manuale operativo. Nella trattazione si riportano aspetti peculiari ed innovativi relativi alla€™impostazione e alla realizzazione dei modelli di determinazione della qualitAn dei dati, ai processi di gestione ed agli strumenti di controllo e di monitoraggio. STRUTTURA La€™importanza ed il valore del DQM (Data Quality Management) La€™approccio globale ed una sperimentata best practice Lesson Learned, commenti ed esperienze - Casi di successo AppendiceSpringer a€cHandbook on Data Quality Assessment Methods and Tools, 2007, European Commission a€“ Eurostat a€c IBM InfoSphere DataStage Enterprisescale data integration, transformation anddelivery, 2011, IBM a€cIMFa#39;sData Quality ... Loshin David, The Practitionera#39;s Guide to Data Quality Improvement, 2010, Morgan Kaufmann Publishers a€cLoshin David, Enterprise ... Monitoring Data Quality Performance Using Data Quality Metrics (White Paper), 2006, Informatica a€c Maydanchik Arkady, anbsp;...


Title:Financial Data Quality Management
Author: Massimo Tomasi
Publisher:IPSOA - 2014-03-10
ISBN-13:

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