Guía para la gestión de la calidad de los datos #3 - Principales características de las herramientas de gestión de la calidad de los datos

La calidad de los datos se refiere a la capacidad de una organización para mantener la calidad de sus datos a lo largo del tiempo. Si tomáramos la palabra a algunos profesionales de los datos, mejorar la Calidad de los Datos es la panacea para todos nuestros males empresariales y, por tanto, debería ser la máxima prioridad.

Creemos que hay que matizar esto: la calidad de los datos es un medio, entre otros, para reducir las incertidumbres a la hora de alcanzar los objetivos corporativos.

En esta serie de artículos, repasaremos todo lo que los profesionales de los datos necesitan saber sobre la gestión de la calidad de los datos (DQM):

1. Las nueve dimensiones de la calidad de los datos
2. Retos y riesgos asociados a la calidad de los datos
3. Principales características de las herramientas de gestión de la calidad de los datos
4. Contribución del Catálogo de Datos a DQM

Una forma de comprender mejor los retos de la calidad de datos es examinar las soluciones de calidad de datos existentes en el mercado.

Desde un punto de vista operativo, ¿cómo identificamos y corregimos los problemas de Calidad de Datos? ¿Qué funciones ofrecen las herramientas de gestión de la calidad de los datos para mejorarla?

Sin entrar en demasiados detalles, vamos a ilustrar las ventajas de una herramienta de gestión de calidad de datos a través de los principales criterios de evaluación del Cuadrante Mágico de Gartner para soluciones de calidad de datos.

Conectividad

Una herramienta de gestión de la calidad de los datos debe ser capaz de recopilar y aplicar normas de calidad a todos los datos de la empresa (internos, externos, locales, en la nube, relacionales, no relacionales, etc.). La herramienta debe poder conectarse a todos los datos pertinentes para aplicar reglas de calidad.

Perfiles de datos, medición de datos y visualización de datos

No se pueden corregir los problemas de calidad de los datos si antes no se detectan. El perfilado de datos permite a los usuarios de TI y de negocio evaluar la calidad de los datos para identificar y comprender los problemas de Calidad de Datos.

La herramienta debe ser capaz de llevar a cabo lo que se describe en Las Nueve Dimensiones de la Calidad de los Datos para identificar los problemas de calidad en todas las dimensiones clave para la organización.

Supervisión

La herramienta debe poder seguir la evolución de la calidad de los datos y avisar a la dirección en un momento dado.

Normalización y limpieza de datos

A continuación viene la fase de limpieza de datos. El objetivo aquí es proporcionar funcionalidades de limpieza de datos con el fin de promulgar normas o reglas de negocio para alterar los datos (formato, valores, diseño de página).

Comparación y fusión de datos

El objetivo es identificar y eliminar los duplicados que puedan existir dentro de los conjuntos de datos o entre ellos.

Validación de direcciones

El objetivo es normalizar las direcciones que puedan estar incompletas o ser incorrectas.

Curación y enriquecimiento de datos

Las capacidades de una herramienta de gestión de la calidad de los datos son las que permiten integrar datos procedentes de fuentes externas y mejorar su exhaustividad, añadiendo así valor a los datos.

Desarrollo e implantación de normas empresariales

Las capacidades de una herramienta de gestión de la calidad de los datos son las que permiten crear, desplegar y gestionar las reglas de negocio, que luego pueden utilizarse para validar los datos.

Resolución de problemas

La herramienta de gestión de la calidad ayuda tanto a los usuarios de TI como a los de la empresa a asignar, escalar, resolver y supervisar los problemas de Calidad de Datos.

Gestión de metadatos

La herramienta también debe ser capaz de capturar y conciliar todos los metadatos relacionados con el proceso de Calidad de Datos.

Facilidad de uso

Por último, una solución debe ser capaz de adaptarse a los diferentes roles dentro de la empresa, y en concreto a los usuarios empresariales no técnicos.

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Acerca de Actian Corporation

Actian ayuda a las empresas a gestionar y gobernar sus datos con total confianza, incluso a gran escala. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para simplificar entornos complejos y acelerar la entrega de datos listos para la IA. Diseñadas para ser flexibles, las soluciones de Actian se integran perfectamente, funcionan de forma fiable y se adaptan a entornos locales, en la nube o híbridos. Descubra más sobre Actian, la división de datos e IA de HCL Software, en actian.com.