Los datos son la columna vertebral de los negocios modernos. Son el combustible que impulsa tu organización y la ayuda a crecer, por eso es tan importante la calidad de los datos. Pero ¿qué sucede si tus datos no son tan precisos o útiles como podrían ser?
La calidad de los datos es importante porque afecta cada aspecto de tu negocio: desde el servicio al cliente hasta la gestión de inventario y más. Cuando tienes datos de alta calidad, puedes tomar mejores decisiones más rápidamente, y esas decisiones llevarán a mejores resultados para todos los involucrados.
En esta guía revisaremos seis dimensiones diferentes de la calidad de los datos (precisión, integridad, consistencia/validez/confiabilidad, etc.) para que entiendas lo que cada una significa en la práctica, de modo que cuando alguien pregunte: «¿Cómo mejoro mis datos?«, ¡sepas exactamente cómo hacerlo!
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Las 6 dimensiones de la calidad de los datos: una visión general
Las 6 dimensiones de la calidad de los datos son un conjunto de criterios utilizados para evaluar la calidad de los datos. Son:
Precisión
Integridad
Consistencia
Oportunidad
Validez
Relevancia
Cada una de estas dimensiones es importante por derecho propio y contribuye a la calidad general de los datos. Veamos cada una más de cerca.
1. Precisión
La precisión es el grado en que los datos coinciden con la realidad. Es importante porque te ayuda a tomar mejores decisiones, pero también es difícil de medir.
La precisión no es lo mismo que la precisión o la integridad: la precisión se refiere a si la información es correcta en relación con su contexto y propósito, mientras que la precisión se refiere a qué tan cerca están dos o más mediciones, y la integridad se refiere a si se ha capturado todos los datos relevantes.
Por ejemplo, si estás midiendo tu peso en una báscula que solo se mueve en incrementos de 100 gramos a la vez (y por lo tanto no puede distinguir entre 100g y 101g), entonces tu lectura puede ser precisa pero no precisa; por otro lado, si hay un error al registrar tu altura en una tarjeta de identificación que dice «5’11» en lugar de 6 pies de altura», esto se consideraría impreciso aunque ambos números representan exactamente lo que se midió en ese momento (es decir, 5 pies y 11 pulgadas).
2. Completitud
La completitud se refiere al grado en que un conjunto de datos contiene toda la información relevante necesaria para el análisis. Es un aspecto crítico de la calidad de los datos que impacta la validez y precisión de las conclusiones y decisiones.
Para medir la completitud, un enfoque es evaluar la presencia de valores faltantes o puntos de datos nulos. Además, evaluar el porcentaje de datos disponibles en un conjunto de datos puede proporcionar información sobre su completitud.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que no todos los datos faltantes son problemáticos, y en algunos casos, puede ser intencional o irrelevante para el análisis. En tales casos, documentar por qué faltan los datos y cómo se manejan en el proceso de análisis es crucial.
En última instancia, asegurar la completitud no es solo un problema técnico, sino que también requiere una cuidadosa consideración del contexto y el propósito del análisis de datos.
3. Consistencia
La consistencia es el grado en que los elementos de datos tienen el mismo significado y se utilizan de la misma manera en todos los registros. Es importante porque le permite comparar diferentes piezas de información y, por lo tanto, tomar mejores decisiones sobre su negocio.
Por ejemplo, si hay dos personas llamadas «John Smith» en su base de datos, pero una tiene un número de teléfono y la otra no, no puede saber qué John Smith es más probable que le compre algo porque ambos tienen valores diferentes para ese campo.
La consistencia se puede medir comparando valores de diferentes registros utilizando medidas como el porcentaje de acuerdo o fuzzy matching (una medida de confiabilidad entre evaluadores).
4. Oportunidad
La oportunidad se refiere a la velocidad con la que se actualizan los datos y es una dimensión importante de la calidad de los datos. Hay varias razones por las que la oportunidad es importante:
Asegura que tenga información actualizada sobre sus clientes y sus necesidades. Esto puede ayudarlo a atenderlos mejor, lo que puede llevar a aumentar las ventas o la lealtad del cliente con el tiempo.
Si los datos no se actualizan regularmente, pueden ser inútiles para tomar decisiones sobre qué productos o servicios se deben ofrecer el próximo año o incluso mañana.
Por ejemplo, si está utilizando cifras históricas de ventas del año pasado como parte de su proceso de toma de decisiones hoy y esas cifras no reflejan las tendencias actuales, puede tomar malas decisiones basadas en información antigua (como decidir no invertir en marketing).
5. Validez
La validez se refiere al grado en que los datos representan con precisión la realidad. En otras palabras, es lo que puedes confiar de tus datos. Si tu negocio recopila información sobre sus clientes y productos, la validez es importante porque impacta cuánto valor puedes obtener de esos registros. Por ejemplo:
Si tu equipo de ventas está usando los datos de los clientes para dirigir sus esfuerzos de alcance y hacer mejores ofertas con los clientes, pero esa información no es lo suficientemente precisa o completa para que puedan hacerlo de manera efectiva (es decir, si hay falencias en el registro del cliente), entonces esto podría significar oportunidades de ingresos perdidos para ambas partes involucradas en cada transacción.
O tal vez haya algún problema con la rapidez con que se procesan los nuevos pedidos de clientes que realizan pedidos en línea; si esos pedidos no se están procesando lo suficientemente rápido debido a problemas técnicos en cualquiera de los lados (es decir, el sitio web o la aplicación no funcionan correctamente), entonces nuevamente nos encontramos con problemas para hacer las cosas de manera eficiente.
6. Relevancia
La relevancia es una medida de qué tan cerca se encuentra tus datos del mundo real. Si tus clientes están buscando «camisas azules» y solo tienes fotos de camisas rojas en tu inventario, eso no es muy relevante.
La relevancia es importante porque puede ayudarte a tomar mejores decisiones y evitar costosos errores. Si un cliente busca «camisas azules» pero todo lo que tienes son camisas rojas, es posible que no compre nada en absoluto.
Para medir la relevancia en tu organización, comienza por hacerte estas preguntas:
¿Estamos recopilando los tipos correctos de datos? Por ejemplo, si intentamos vender ropa en línea, nuestro catálogo de productos debería incluir fotos y descripciones de cada artículo disponible para la venta, no solo su tamaño o color (que podrían ser útiles en otros contextos).
¿Es esta información precisa? Los clientes esperan que empresas como la tuya no solo sepan qué productos existen, sino también dónde se encuentran esos productos para que puedan comprarlos rápidamente sin tener que esperar mientras alguien trata de ubicar algo en algún lugar dentro de algún almacén en otra parte.
Los datos precisos son esenciales para proporcionar una experiencia positiva al cliente, y pueden ayudarte a construir confianza y credibilidad con tu audiencia. Una forma de garantizar la precisión de los datos es establecer políticas y procedimientos de gobernanza de datos, como controles de validación de datos y evaluaciones regulares de calidad de datos.
Además, invertir en herramientas y tecnologías de gestión de datos puede ayudar a automatizar estos procesos y asegurarse de que tus datos sigan siendo precisos y actualizados.
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Mejorar la calidad de los datos es un desafío constante para las organizaciones, y requiere prácticas efectivas y un enfoque holístico en la gestión de datos. Aquí hay algunas prácticas y desafíos adicionales para abordar la calidad de los datos:
Desafíos en la calidad de los datos
Enorme volumen de datos: En la era digital, las empresas están generando grandes cantidades de datos a diario. Gestionar y garantizar la calidad de todos estos datos puede ser abrumador.
Fuentes de datos diversas: Los datos provienen de diversas fuentes como clientes, proveedores, sistemas internos, redes sociales y más. Integrar y validar datos de múltiples fuentes puede ser complejo.
Datos desestructurados: Con el crecimiento de datos no estructurados, como imágenes, videos o texto libre, validar y asegurar la calidad de estos datos se convierte en un desafío adicional.
Cambios en el tiempo: Los datos pueden cambiar con el tiempo, lo que requiere actualizaciones regulares y seguimiento de su calidad.
Datos duplicados: La presencia de datos duplicados en una base de datos puede afectar negativamente la calidad de los datos y dificultar la toma de decisiones precisas.
Prácticas para mejorar la calidad de los datos
Establecer políticas y procedimientos: Implementar políticas claras de gobernanza de datos que aborden la recopilación, almacenamiento y gestión de datos. Establecer procedimientos para asegurar la precisión y completitud de los datos.
Validación y limpieza de datos: Realizar procesos de validación y limpieza para eliminar datos duplicados, incompletos o incorrectos. Utilizar herramientas de software para detectar y corregir errores automáticamente.
Automatización de procesos: Utilizar herramientas de gestión de datos y automatización para garantizar la puntualidad y precisión en la actualización de los datos.
Uso de metadatos: Incorporar metadatos para describir y etiquetar los datos. Los metadatos pueden ayudar a mantener la integridad y relevancia de los datos.
Capacitación del personal: Capacitar al personal sobre la importancia de la calidad de los datos y cómo mantenerla. Fomentar una cultura de datos precisos y confiables.
Monitoreo continuo: Establecer un sistema de monitoreo y auditoría continua para detectar y resolver problemas de calidad de datos a tiempo.
Colaboración interdepartamental: Fomentar la colaboración entre diferentes departamentos para garantizar la consistencia y precisión de los datos en toda la organización.
Evaluación periódica: Realizar evaluaciones periódicas de la calidad de los datos para identificar áreas de mejora y medir el progreso.
Seguridad de datos: Implementar medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos de amenazas externas e internas.
Actualización de tecnología: Mantenerse actualizado con las últimas tecnologías de gestión de datos y herramientas de análisis para mejorar la calidad de los datos y su utilización.
Con datos de calidad se puede lograr inteligencia de negocios y una vista entidad 360
En resumen, la calidad de los datos es un aspecto fundamental para el éxito de cualquier negocio. Asegurarse de que los datos sean precisos, completos, consistentes, oportunos, válidos y relevantes requiere un esfuerzo continuo y una combinación de prácticas adecuadas y la implementación de tecnologías modernas. Con una sólida base de datos de alta calidad, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas, mejorar la satisfacción del cliente y alcanzar una ventaja competitiva en el mercado.
Continuando con la importancia de mejorar la calidad de los datos, es vital resaltar que la calidad de los datos es un proceso continuo y no un objetivo único. Las organizaciones deben esforzarse constantemente por mantener y mejorar la calidad de los datos a medida que evolucionan los requisitos comerciales y cambian las fuentes de datos.
Es importante tener en cuenta que la calidad de los datos no solo se refiere a la precisión y consistencia de los datos en sí, sino también a la calidad del proceso de captura, almacenamiento y gestión de los datos. Aquí hay más prácticas para garantizar la calidad de los datos:
Políticas de acceso y seguridad: Implementar políticas de acceso y seguridad de datos adecuadas para garantizar que solo las personas autorizadas tengan acceso a los datos y que la información confidencial esté protegida.
Gobernanza de datos: Establecer un marco de gobernanza de datos que defina roles, responsabilidades y procesos para la gestión, control y monitoreo de datos en toda la organización.
Integración de sistemas: Asegurar la integración efectiva de sistemas y aplicaciones para evitar la duplicación de datos y garantizar la coherencia entre diferentes fuentes.
Mantenimiento de registros de auditoría: Mantener registros de auditoría detallados para rastrear cambios en los datos y proporcionar una pista de auditoría completa para fines de seguimiento y cumplimiento.
Enfoque en la formación y cultura de datos: Fomentar una cultura empresarial centrada en los datos, donde todos los empleados comprendan la importancia de los datos precisos y sean conscientes de cómo sus acciones pueden afectar la calidad de los datos.
Uso de herramientas de calidad de datos: Utilizar herramientas de calidad de datos y software de gestión para identificar problemas de calidad, corregir errores y mantener datos precisos.
Implementación de estándares de datos: Definir y aplicar estándares de datos para la recopilación, estructuración y etiquetado de datos, lo que facilitará la validación y comparación de información en toda la organización.
Asegurar la calidad en tiempo real: En entornos donde los datos cambian constantemente, implementar procesos y tecnologías para garantizar la calidad de los datos en tiempo real.
Colaboración con proveedores de datos externos: Si se utilizan fuentes de datos externas, asegurarse de colaborar con los proveedores para garantizar la calidad de los datos y tener un mecanismo para informar problemas y recibir actualizaciones. Establecer métricas y KPIs para medir el rendimiento de la calidad de los datos y realizar análisis periódicos para identificar tendencias y áreas de mejora.
