A medida que los bancos modernizan sus arquitecturas de datos para manejar mayores volúmenes de datos que cambian y se utilizan en tiempo real, necesitan asegurarse de que las anomalías de los datos se identifican y corrigen lo antes posible en el proceso. Si no se controla, da lugar a una mala calidad de los datos que perjudica la toma de decisiones, lo que puede dar lugar a costosos errores.
Para mitigar este riesgo, las empresas de servicios bancarios y financieros deben adoptar estrategias y soluciones que capten las anomalías de datos lo antes posible y las corrijan antes de que los datos anómalos entren en otros sistemas posteriores.
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