Calidad de Datos: ¿Ha escuchado colegas quejarse de la calidad de los datos en un informe, sistema o base de datos en particular?
La forma como a menudo describen los datos de baja calidad es como poco fiables o no confiables, y establecer exactamente como definir los datos de alta o baja calidad, por qué tienen un cierto nivel de calidad, cómo gestionarlos y mejorarlos no suele ser una tarea fácil.
Para la comunidad de gestión de datos, existe una opinión generalizada en cuanto que si se cumple con los requisitos mínimos definidos un conjunto de datos es de calidad. Estos requisitos son definidos por los gerentes a través de los resultados tales como mayores ventas, menores costos o menos defectos. Si bien esto es importante, no ayuda a los profesionales a codificar reglas y otras pruebas diseñadas para medir la calidad de un conjunto de datos. Para ello se requiere especificidad de los requisitos como los niveles de integridad o singularidad; un ejemplo de estos requisitos, podría se: dentro del CRM todos los campos de nombre y dirección deben estar diligenciados para todos los clientes.
Posibles problemas en reportes detallados, en cuanto a la calidad de los datos
Medición de la Calidad de Datos
Las dimensiones de calidad de datos a menudo son utilizadas por los profesionales para agrupar genéricamente diferentes tipos de pruebas que abarcan diferentes requisitos del proyecto. Si bien es cierto que existe desacuerdo sobre el número de dimensiones y los términos utilizados para estos, muchos profesionales usan definiciones como las siguientes:
- Calidad de Datos: La calidad de datos se refiere a la precisión, integridad, consistencia y confiabilidad de la información almacenada en una base de datos o sistema de información. La calidad de datos es esencial para garantizar que la información utilizada en una organización sea precisa y confiable. Los datos de baja calidad pueden conducir a decisiones erróneas y a una mala toma de decisiones. Los aspectos clave de la calidad de datos incluyen:
- Exactitud: Los datos deben ser correctos y estar libres de errores.
- Integridad: Los datos deben estar completos y no deben faltar valores importantes.
- Consistencia: Los datos deben ser coherentes en su formato y estructura.
- Actualidad: Los datos deben estar actualizados y reflejar la realidad en el momento actual.
La gestión de la calidad de datos implica la limpieza, el enriquecimiento y la estandarización de los datos para garantizar que cumplan con estos criterios.
- Desarrollo de Soluciones Hechas a la Medida: Las soluciones hechas a la medida, también conocidas como soluciones personalizadas o soluciones a medida, son aplicaciones de software o sistemas de información diseñados y desarrollados específicamente para satisfacer las necesidades únicas de una organización. Estas soluciones se crean teniendo en cuenta los procesos, los flujos de trabajo y los requisitos específicos de la empresa.El desarrollo de soluciones hechas a la medida puede abordar una amplia gama de necesidades empresariales, como la gestión de clientes, la automatización de procesos, la optimización de operaciones y la toma de decisiones basadas en datos. Estas soluciones pueden ser desarrolladas internamente por el equipo de TI de la organización o por proveedores de servicios de desarrollo de software.
La relación entre calidad de datos y desarrollo de soluciones hechas a la medida es la siguiente:
- La calidad de datos es fundamental para el éxito de las soluciones hechas a la medida. Si los datos en los que se basa una solución son de baja calidad, la eficacia y la utilidad de la solución se verán comprometidas. Los datos de calidad garantizan que las soluciones personalizadas funcionen de manera efectiva y produzcan resultados precisos.
- Cuando se desarrolla una solución a medida, es importante comprender los requisitos específicos de los datos y la calidad de datos necesaria para la aplicación. Esto implica definir cómo se capturarán, procesarán y almacenarán los datos, así como establecer reglas para garantizar la calidad de los mismos.
- Durante el proceso de desarrollo, se pueden incluir características para mejorar la calidad de datos, como validaciones de entrada, reglas de negocio para la corrección de datos erróneos y mecanismos de auditoría para rastrear cambios en los datos.
En resumen, la calidad de datos y el desarrollo de soluciones personalizadas van de la mano, ya que los datos de calidad son esenciales para que estas soluciones sean efectivas y cumplan con los objetivos de la organización. Ambos aspectos deben abordarse de manera conjunta para lograr el éxito en la implementación de soluciones tecnológicas adaptadas a las necesidades de la empresa
Las dimensiones a menudo se usan no solo como una lista de verificación, para comprobar que se haya implementado la mejor combinación de reglas en cuanto a la validez en la calidad de un conjunto de datos, sino que también se usan para agregar puntajes de calidad que rastrean tendencias y MIS. También existen muchos métodos de medición más complejos que ayudan a traducir los resultados individuales de aprobación/reprobación en cálculos de costos, riesgos e ingresos más amigables para el negocio.
Mejora de la Calidad de Datos
Frecuentemente se utiliza un conjunto diferente de habilidades y herramientas para mejorar la calidad de los datos después ser medidas. Un buen analista de calidad de datos tiende a exhibir una combinación de habilidades que generalmente se encuentran en analistas de datos, científicos de datos y analistas de negocios, entre otros.
A nivel estratégico, una buena comprensión de la cultura corporativa, la arquitectura, la tecnología y otros factores es importante. Sin embargo, también se requieren una serie de habilidades técnicas esenciales cuando se trata de los datos en sí. Estos incluyen el análisis, la estandarización, la vinculación/coincidencia de registros, la depuración/limpieza, la elaboración de perfiles de datos y la auditoría/monitoreo de los mismos. Estas habilidades en muchas ocasiones se utilizan ampliamente cuando se llevan a cabo proyectos como migraciones de datos donde las mejoras en la calidad de los datos deben lograrse en escalas de tiempo exactas.
Procesos de Calidad de Datos
- Análisis sintáctico: determinar si una cadena de datos se ajusta a uno o pocos patrones principales. El análisis es un proceso fácil de automatizar si un conjunto de datos tiene un formato reconocible o predecible.
- Estandarización: una vez se reconocen los formatos principales y el análisis es finalizado, el siguiente paso es estandarizar el conjunto de datos. Esto se hace corrigiendo los datos de una manera predefinida que sea consistente y clara en todo el conjunto de datos.
- Vinculación/coincidencia de registros (fuzzy matching): es el proceso de identificación y vinculación de registros duplicados que pertenecen a una misma entidad del mundo real, pero que pueden no ser completamente idénticos en los conjuntos de datos. Por ejemplo, tener el mismo producto ingresado como «Silla de cuero – negro» y «Silla, Blk. – Cuero».
- Depuración/limpieza de datos: describe el proceso de modificación o eliminación de datos incorrectos, incompletos, con formato incorrecto o duplicados. Por lo general, una herramienta de software utiliza reglas y algoritmos para enmendar errores específicos, ahorrando al profesional de la calidad de los datos una cantidad significativa de tiempo.
- Elaboración de perfiles de datos, auditoría y supervisión: es el proceso de análisis y recopilación de información sobre los datos. Esta se puede utilizar para métricas de calidad de datos específicas y ayudar a determinar si los metadatos/atributos describen con precisión los datos de origen. Este perfil es una de las principales herramientas utilizadas para la auditoría de datos, puesto que ayuda a evaluar el ajuste de los datos para un propósito específico, que a su vez se vincula con el monitoreo de datos que a largo plazo ayuda a prevenir problemas graves.
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