Comprender el papel de la calidad de los datos en gouvernance información

La capacidad de décisions éclairées depende de la calidad y fiabilidad de los datos subyacentes. A medida que las organizaciones se esfuerzan por extraer el máximo valor de sus activos de datos, la interacción crítica entre la calidad y la gouvernance los datos se ha convertido en un imperativo fundamental. La relación simbiótica entre estos dos pilares de la gestion des données puede revelar información sin precedentes, impulsar la eficiencia operativa y, en última instancia, posicionar a las empresas para un éxito sostenido.

Comprender la calidad de los datos

En el centro de cualquier iniciativa basada en datos se encuentra la necesidad fundamental de disponer de información precisa, completa y oportuna. La calidad de los datos engloba un conjunto polifacético de atributos que determinan la fiabilidad y la adecuación de los datos a su finalidad. Desde garantizar la integridad y cohérence de los datos hasta minimizar errores e incoherencias, un marco sólido de calidad de datos es esencial para liberar el verdadero potencial de los activos de datos de una organización.

Las organizaciones pueden automatizar el perfilado, la validación y la normalización de los datos aprovechando herramientas avanzadas de calidad de datos. Esto mejora la calidad general de la información y agiliza los procesos de gestion des données , liberando valiosos recursos para iniciativas estratégicas.

Relación entre calidad de datos y gobernanza de datos

La calidad de los datos es un pilar fundamental de la gobernanza de datos, ya que garantiza que los datos sean precisos, completos, coherentes y fiables para su uso empresarial. Un marco sólido de gobernanza de datos establece políticas, procesos y responsabilidades para mantener una alta calidad de los datos en toda la organización. Esto incluye la definición de normas de datos, reglas de validación, procesos de supervisión y técnicas de limpieza de datos para evitar errores, redundancias e incoherencias.

Sin una gobernanza adecuada, los problemas de calidad de los datos, como las imprecisiones, los duplicados y las incoherencias, pueden dar lugar a una mala toma de decisiones, riesgos de cumplimiento e ineficiencias. Al integrar la gestión de la calidad de los datos en la gobernanza de los datos, las organizaciones pueden garantizar que sus datos sigan siendo fiables, estén bien estructurados y optimizados para el análisis, la elaboración de informes y el éxito operativo.

Las dimensiones clave de la calidad de los datos en la gobernanza de datos

La gobernanza eficaz de los datos depende de la comprensión y el tratamiento de las dimensiones críticas de la calidad de los datos. Estas dimensiones guían el modo en que las organizaciones definen, gestionan y mantienen los datos para garantizar su utilidad, precisión y accesibilidad. A continuación se exponen los aspectos esenciales de la calidad de los datos que deben tenerse en cuenta al crear una estrategia de gobernanza de datos:

• Exactitud: Los datos deben reflejar con exactitud las entidades del mundo real que representan. Los datos inexactos conducen a conclusiones erróneas, por lo que es crucial que las políticas de gobernanza verifiquen y mantengan la corrección durante todo el ciclo de vida de los datos.
• Exhaustividad: Los datos deben capturar todos los atributos necesarios para la toma de decisiones. La falta de información o la información incompleta pueden comprometer las perspectivas y los análisis, por lo que las prácticas de gobernanza deben garantizar una cobertura completa de los datos en todos los sistemas y procesos pertinentes.
• Coherencia: Los datos deben presentarse de manera uniforme en las distintas plataformas y departamentos. Los datos incoherentes pueden crear confusión y dificultar la integración, por lo que la gobernanza debe imponer normas de formato y estructuras de datos.
• Actualidad: El valor de los datos disminuye con el tiempo, por lo que es esencial que estén actualizados y sean pertinentes para el análisis en curso. Los esfuerzos de gobernanza deben garantizar actualizaciones en tiempo real y programas de actualización periódica de los datos para mantener su utilidad.
• Conformidad: Los datos deben cumplir reglas sintácticas predefinidas y satisfacer requisitos específicos de lógica empresarial. Sin conformidad, los datos podrían dar lugar a errores en los procesos, por lo que la gobernanza debe centrarse en mantener la conformidad con las reglas de validación y los formatos predefinidos.
• Unicidad: Para evitar redundancias, los datos deben estar libres de entradas duplicadas o registros redundantes. Un marco sólido de gobernanza de datos ayuda a establecer procesos que garanticen la integridad de los datos y evita duplicaciones innecesarias que podrían sesgar los análisis.
• Facilidad de uso: Los datos deben ser fácilmente accesibles, comprensibles y procesables para los usuarios. Los marcos de gobernanza deben dar prioridad a interfaces fáciles de usar, documentación clara y sistemas eficientes de recuperación de datos para garantizar que los datos no solo sean precisos, sino también utilizables para las necesidades empresariales.

Abordar estas dimensiones clave a través de un marco integral de gobernanza de datos ayuda a las organizaciones a mantener datos de alta calidad que sean fiables, coherentes y procesables, garantizando que los datos se conviertan en un activo estratégico para la toma de decisiones informadas.

Cómo lograr la calidad de los datos en la gobernanza de datos

Lograr una alta calidad de los datos dentro de un marco de gobernanza de datos es esencial para tomar decisiones informadas y fiables y mantener la conformidad. Implica implantar procesos, herramientas y funciones estructurados para garantizar que los datos sean precisos, coherentes y accesibles en toda la organización.

Exploremos las estrategias clave para garantizar la calidad de los datos, como la definición de normas, el uso de técnicas de perfilado de datos y el establecimiento de procesos de supervisión y validación.

Definir normas claras

Una de las estrategias más eficaces para garantizar la calidad de los datos es definir normas claras sobre cómo deben estructurarse, procesarse y mantenerse. Las normas de datos establecen reglas y directrices coherentes que lo rigen todo, desde los formatos y definiciones de los datos hasta los procesos de recopilación e introducción de datos. Estas normas ayudan a eliminar discrepancias y garantizan que los datos de toda la organización sean uniformes y puedan integrarse fácilmente para su análisis.

Por ejemplo, las organizaciones pueden establecer normas para la exactitud de los datos, definiendo niveles aceptables de error, o para la integridad de los datos, especificando qué campos deben rellenarse siempre. Además, la creación de diccionarios o catálogos de datos permite a los equipos ponerse de acuerdo sobre la terminología y las definiciones, lo que garantiza que todos utilicen el mismo lenguaje cuando trabajen con datos. Al definir estas normas en una fase temprana del proceso de gobierno de datos, las organizaciones crean una base sólida para mantener datos coherentes y de alta calidad en los que se puede confiar para la toma de decisiones y la elaboración de informes.

Perfilar datos con precisión

El primer paso para lograr la calidad de los datos es comprender las estructuras y patrones de datos subyacentes. Las herramientas automatizadas de perfilado de datos, como las que ofrece Actian, permiten a las organizaciones analizar sus datos de forma rápida y sencilla, descubriendo posibles problemas de calidad e identificando áreas de mejora. Al aprovechar algoritmos avanzados y el reconocimiento inteligente de patrones, estas soluciones permiten a las empresas adaptar las reglas de calidad de datos a sus requisitos específicos, garantizando que los datos cumplen las normas necesarias.

Validar y normalizar datos

Con una comprensión clara de la calidad de los datos, el siguiente paso es implantar procesos sólidos de validación y normalización de datos. Las soluciones de calidad de datos proporcionan un conjunto completo de herramientas para limpiar, estandarizar y deduplicar datos, garantizando que la información sea coherente, precisa y esté lista para el análisis. Las organizaciones pueden mejorar el conocimiento de los datos y tomar decisiones más informadas y basadas en datos mediante la integración de estas capacidades.

La importancia de gouvernance datos

Mientras que la calidad de los datos es la base de una información fiable y digna de confianza, la gouvernance los datos proporciona el marco general para garantizar que los datos se gestionan, protegen y aprovechan eficazmente en toda la empresa. La gouvernance datos abarca una serie de políticas, procesos y tecnologías que permiten a las organizaciones definir la propiedad de los datos, establecer funciones y responsabilidades relacionadas con los datos, y aplicar controles y cumplimiento de la normativa.

Liberar el poder de la gestión de métadonnées

La gestión de metadatos es fundamental para una gobernanza de datos eficaz. Soluciones como Actian Data Intelligence Platform proporcionan un eje centralizado para catalogar, organizar y gestionar metadatos en todo el ecosistema de datos de una organización. Estas plataformas permiten a las empresas crear una visión completa de 360 grados de sus activos de datos y las relaciones asociadas mediante la conexión a una amplia gama de fuentes de datos y el aprovechamiento de las tecnologías avanzadas de gráficos de conocimiento.

Impulsar el cumplimiento y la mitigación de riesgos

En el panorama empresarial actual, cada vez más regulado, la gouvernance datos es fundamental para garantizar el cumplimiento de las normas del sector y la normativa sobre privacidad de datos. Los sólidos marcos de gouvernance de datos, respaldados por potentes funciones de gestión métadonnées , permiten a las organizaciones implantar controles de datos eficaces, supervisar el uso de los datos y mitigar el riesgo de fugas de datos y/o incumplimiento de la normativa.

La relación sinérgica entre calidad de datos y gouvernance datos

Aunque la calidad de los datos y gouvernance información son disciplinas distintas, están inextricablemente vinculadas y son interdependientes. Una calidad de datos sólida sustenta la eficacia de la gouvernance datos, garantizando que las políticas, procesos y controles se aplican a los datos para extraer información fiable y fidedigna. A la inversa, un marco sólido de gouvernance datos ayuda a mantener y mejorar continuamente la calidad de los datos, creando un círculo virtuoso de excelencia impulsada por los datos.

Las organizaciones pueden agilizar el proceso de découverte de données y acceso integrando la calidad de los datos y la gouvernance. Junto con el aseguramiento de la calidad de los datos, este enfoque garantiza que los usuarios puedan acceder a datos fiables y utilizarlos para décisions éclairées e impulsar el éxito empresarial.

Por qué es importante la calidad de los datos en la gobernanza de datos

A medida que las organizaciones adoptan tecnologías transformadoras como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), la necesidad de datos fiables y de alta calidad se hace aún más pronunciada. La gobernanza de datos y la calidad de datos trabajan en tándem para garantizar que los datos que alimentan estas soluciones de análisis avanzado sean precisos, completos y adecuados para su propósito, liberando todo el potencial de estas tecnologías emergentes para impulsar los resultados empresariales estratégicos.

En la era de la transformación impulsada por los datos, la relación sinérgica entre la calidad de los datos y su gouvernance es una ventaja competitiva crucial. Al integrar a la perfección estos dos pilares de la gestion des données, las organizaciones pueden obtener información sin precedentes, mejorar la eficiencia operativa y posicionarse para el éxito a largo plazo.

Acerca de Traci Curran

Traci Curran es Directora de Marketing de Producto en Actian, centrándose en la Plataforma de Datos Actian. Con más de 20 años en marketing tecnológico, Traci ha liderado lanzamientos en startups y empresas establecidas como CloudBolt Software. Está especializada en comunicar cómo la transformación digital y las tecnologías en la nube impulsan la ventaja competitiva. Conecte con Traci en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/tracicurran. Los artículos de Traci en el blog de Actian muestran cómo aprovechar la Plataforma de Datos para una innovación ágil. Explore sus publicaciones para acelerar sus iniciativas de datos.