Guía para garantizar la calidad de los datos

Nunca se insistirá lo suficiente en la importancia de los datos de alta calidad. Los datos son la base de la toma de decisiones, el análisis, los modelos de aprendizaje automático y los procesos operativos. Sin embargo, la utilidad de los datos depende en gran medida de su calidad. Aquí es donde el aseguramiento de la calidad de los datos (DQA) puede ayudar al garantizar que los datos utilizados por las organizaciones sean precisos, coherentes y fiables.

¿Qué es el aseguramiento de la calidad de los datos (DQA)?

El aseguramiento de la calidad de los datos es el proceso de supervisión, evaluación y mejora de la calidad de los datos para garantizar que cumplen las normas predefinidas y son adecuados para los fines previstos. Implica diversas técnicas, metodologías y herramientas que garantizan que los datos utilizados en una organización son precisos y coherentes, lo que en última instancia conduce a una mejor toma de decisiones, una mayor eficiencia y una información más fiable.

El DQA no consiste sólo en identificar y corregir errores en los datos, sino también en evitar que se produzcan. Es un proceso continuo que requiere una planificación, supervisión y evaluación proactivas en cada fase del ciclo de vida de los datos.

Elementos clave de la calidad de los datos

La calidad de los datos puede evaluarse a través de varias dimensiones clave. Entre ellas figuran:

• Precisión: Garantizar que los datos son correctos y no contienen errores. La precisión es crucial para tomar decisiones con conocimiento de causa y realizar análisis fiables.
• Consistencia: Los datos deben ser coherentes en los distintos sistemas, bases de datos y aplicaciones. Las incoherencias pueden surgir cuando los datos se introducen o actualizan en varios lugares, lo que da lugar a discrepancias.
• Completitud: Los datos deben ser completos y no debe faltar información crítica. Los datos incompletos pueden dar lugar a análisis sesgados y oportunidades perdidas.
• Puntualidad: Los datos deben estar actualizados y disponibles cuando se necesiten. Los datos obsoletos pueden dar lugar a decisiones basadas en información antigua o irrelevante.
• Validez: Los datos deben ajustarse a normas, formatos y reglas predefinidos. Los datos no válidos pueden dar lugar a análisis inexactos o incluso a fallos del sistema.
• Singularidad: Garantizar que no haya registros duplicados o entradas redundantes que puedan afectar a la calidad del conjunto de datos.
• Relevancia: Los datos deben ser pertinentes para los objetivos específicos y el contexto en el que se utilizan. Los datos irrelevantes pueden saturar los sistemas y dificultar la extracción de información valiosa.

Importancia de garantizar la calidad de los datos

Garantizar la calidad de los datos es esencial por varias razones. Veamos algunas de ellas.

Mejora de la prise de décision

Los datos de alta calidad permiten a las organizaciones tomar decisiones bien fundadas. Ya se trate de estrategia empresarial, previsiones financieras o eficiencia operativa, las decisiones basadas en datos precisos, oportunos y pertinentes tienen más probabilidades de éxito.

Eficiencia operativa

La mala calidad de los datos puede provocar ineficiencias, redundancias y un aumento de los costes operativos. Por ejemplo, el DQA puede identificar y rectificar errores en una fase temprana, evitando que se conviertan en problemas operativos de mayor envergadura. Esto reduce los costes asociados a la corrección de errores, como los de facturación o las devoluciones a clientes, y evita las ineficiencias causadas por la mala calidad de los datos.

Cumplimiento de la normativa

Muchos sectores, como la sanidad y las finanzas, deben cumplir estrictos requisitos normativos en materia de exactitud e integridad de los datos.. DQA ayuda a las organizaciones a mantener el cumplimiento y evitar costosas sanciones.

Confianza del cliente

En una época en la que los datos de los clientes son un activo fundamental, mantener una alta calidad de los datos es clave para generar confianza. Si una organización proporciona continuamente información correcta y oportuna, es más probable que los clientes confíen en la marca y se comprometan con ella.

Análisis e informes mejorados

La calidad de los datos influye directamente en la eficacia del análisis de datos y la elaboración de informes. Unos datos limpios, coherentes y precisos garantizan que los informes y las herramientas de inteligencia empresarial proporcionen información fiable para impulsar resultados positivos.

Buenas prácticas para garantizar la calidad de los datos

Para garantizar la calidad de los datos, las organizaciones deben aplicar las siguientes buenas prácticas:

Establecer una gobernanza clara de los datos

Crear un marco marco de gobernanza de datos que describa las normas, políticas y procedimientos para gestionar los datos en toda la organización. Esto garantiza que todos sigan las mismas directrices y puedan mantener la calidad de los datos durante todo su ciclo de vida.

Aplicar reglas de validación de datos

Utilice técnicas de validación en el punto de entrada de datos para garantizar que sólo se introducen en el sistema datos de alta calidad. Por ejemplo, utilice restricciones, listas desplegables y comprobaciones de formato para evitar que se registren datos no válidos o incompletos. Además, pueden añadirse soluciones de calidad de datos al canal de datos para aislar los datos no válidos y corregirlos.

Auditorías periódicas de datos

Realice auditorías de datos periódicas para identificar discrepancias, errores e incoherencias en sus datos. Las herramientas automatizadas pueden ayudar a rastrear los cambios y supervisar la calidad de los datos en tiempo real.

Utilizar herramientas de perfilado y limpieza de datos

Las herramientas de perfilado de datos ayudan a las organizaciones a evaluar la calidad de los datos en términos de estructura, patrones e integridad. Una vez identificados los problemas, las herramientas de limpieza de datos pueden eliminar duplicados, corregir errores y normalizar los datos para que sean coherentes.

Formación y sensibilización

Asegúrese de que todos los empleados que manejan datos reciben formación sobre las mejores prácticas de introducción y gestión de datos. Esto incluye comprender la importancia de la exactitud de los datos y cómo detectar posibles problemas.

Supervise continuamente la calidad de los datos

La calidad de los datos no es un esfuerzo puntual. La supervisión continua de la calidad de los datos ayuda a identificar problemas emergentes y resolverlos antes de que puedan tener un impacto significativo en la organización.

Colaboración entre departamentos

La calidad de los datos no es sólo responsabilidad de los equipos informáticos o de datos. La calidad de los datos debe ser un esfuerzo interdepartamental. Involucrar a los equipos de operaciones, finanzas, marketing y otros departamentos garantiza que las necesidades de calidad de los datos se satisfagan en toda la organización.

Garantice la precisión de los datos con la plataforma de inteligencia de datos de Actian

El aseguramiento de la calidad de los datos es esencial para que las organizaciones garanticen que sus datos son precisos, coherentes y fiables. Aplicando las mejores prácticas, utilizando las herramientas adecuadas y estableciendo un marco sólido de gobernanza de datos.

Las organizaciones pueden garantizar la exactitud de sus datos asociándose con Actian. Nuestra plataforma de inteligencia de datos plataforma de inteligencia de datos ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones de negocio al permitir a los usuarios de datos detectar rápidamente y actuar sobre la calidad de un conjunto de datos para descubrir su fiabilidad antes de que surja un problema. Benefíciese de la gestión avanzada de metadatos para simplificar la búsqueda, la exploración, la gobernanza y el cumplimiento, todo ello en una plataforma unificada.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.