¿Evalúa los datos con precisión? Aquí tiene 7 formas de mejorar.

La calidad de los datos es esencial para ofrecer análisis fiables en los que confíen los usuarios empresariales y los responsables de la toma de decisiones. Las organizaciones deben evaluar sus datos para asegurarse de que cumplen sus normas de calidad. La gestión de la calidad de los datos ( DQM) es la práctica de utilizar los datos para servir a los fines de una organización con flexibilidad y agilidad. Una evaluación también puede detectar lagunas en los datos, como la falta de información, que deben rellenarse para mejorar su calidad. He aquí siete formas de mejorar las evaluaciones de datos:

1. Evaluar la exhaustividad. La exhaustividad de los datos es la totalidad de un conjunto de datos. Puede medirse como el porcentaje de todos los datos necesarios que están actualmente disponibles en el conjunto de datos. Es importante tener en cuenta que puede faltar información no esencial sin que los datos estén incompletos. Por ejemplo, los datos que no contienen el número de teléfono de un cliente probablemente no afectarán a las campañas de correo electrónico. Del mismo modo, la realización de análisis sobre datos de ventas dentro de un determinado periodo de tiempo no se verá afectada por la falta de información fuera de esas fechas especificadas. Sin embargo, para que los datos estén completos, deben incluir valores para todos los campos necesarios para los análisis previstos.
2. Garantizar cohérence. Los datos deben ser los mismos en todos los usos y aplicaciones. Esto significa que, independientemente de dónde se almacenen o utilicen los datos (ensur site, en la nube, en aplicaciones o en bases de datos), deben ser coherentes. Por ejemplo, los datos de clientes en el almacén de datos deben ser los mismos que los datos de clientes en un sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Las incoherencias pueden ser el resultado de silos de datos, información obsoleta o información introducida de forma diferente por los usuarios, como el nombre de un cliente introducido con varias grafías, como "John" y "Jonathan". Probar varios conjuntos de datos ayuda a determinar cohérence.
3. Confirmar la puntualidad. Las organizaciones quieren disponer de los datos más precisos en el momento en que se utilizan. Los datos correctos también deben ser fácilmente accesibles cuando se necesiten, incluso para su uso en tiempo real o casi real. El valor y la precisión de los datos pueden depreciarse con el tiempo. Por ejemplo, los datos sobre hábitos de compra anteriores a COVID-19 pueden dejar de ser relevantes. Los datos actualizados y precisos ayudan a las partes interesadas a tomar las décisions éclairées más décisions éclairées, descubren tendencias nuevas y emergentes y automatizan los procesos. Aquí es donde la plataforma de datos adecuada aporta valor: pone los datos integrados y oportunos a disposición de todos los que los necesitan.
4. Validar la exactitud. Los datos deben ser correctos, es decir, deben contener la información correcta en todos los campos obligatorios, como los detalles del perfil del cliente o las especificaciones del producto. Los campos pueden incluir desde la fecha de nacimiento de un cliente y su ubicación geográfica hasta los números de ventas y las fechas de venta correspondientes. Los datos afectan a áreas de negocio como el marketing, la facturación y el diseño de productos. Los datos inexactos sesgan el análisis, por lo que deben ser correctos y completos. La exactitud de los datos puede validarse cotejando un conjunto de datos con una fuente verificada o auténtica. Mantener un programa eficaz de gouvernance datos ayuda a garantizar su exactitud.
5. Determinar la integridad. Los datos utilizados para el análisis deben cumplir las normas de gouvernance calidad de los datos de la organización para garantizar que mantienen su integridad, es decir, la exactitud y cohérence de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Cada vez que los datos se duplican o se mueven, la integridad puede verse comprometida por la pérdida de información o la desconexión de las relaciones entre atributos. Por ejemplo, un sistema CRM que pierde parte del perfil de un cliente, como un número de teléfono móvil o una dirección de correo electrónico, tiene datos con integridad comprometida. La integridad de los datos permite a las organizaciones rastrearlos y conectarlos. Los controles de calidad de los datos ayudan a verificar su integridad.
6. Medir la validez. Los datos deben coincidir con el uso previsto para el conjunto de datos, ya sea con fines analíticos o de otro tipo, y también deben cumplir las normas definidas por la organización para los datos. Los datos validados pueden incluir información que encaje en tipos de datos específicos, formularios, rangos numéricos o campos de datos obligatorios, como meses de nacimiento que estén comprendidos entre el 1 y el 12 o códigos postales que contengan el número correcto de dígitos. Los datos deben validarse después de una migración, como el traslado de conjuntos de datos de una infraestructura local a la nube. La aplicación de reglas de validación de datos ayuda a garantizar que los datos cumplen los requisitos de la organización.
7. Evaluar la unicidad. La unicidad ayuda a identificar los casos de duplicación de datos determinando si la misma información existe varias veces dentro del mismo conjunto de datos. Por ejemplo, si una lista de 500 clientes tiene datos de más de 500 personas, entonces los datos están duplicados. nettoyage des données y los procesos de de-duplicación ayudan a resolver este problema.

Garantizar la calidad de los datos garantiza análisis de datos fiables

Evaluar los datos es cada vez más importante a medida que los volúmenes de datos siguen creciendo y las fuentes de datos se amplían. Contar con procesos establecidos para evaluar y controlar los datos ayuda a garantizar que la empresa pueda confiar en los resultados de sus análisis de datos, incluida analytique avancée. Los datos actuales, precisos y completos también mejoran el tiempo de obtención de valor. Si se tarda un tiempo inusualmente largo en obtener resultados analíticos de un conjunto de datos, es probable que haya un problema de calidad de los datos. La auditoría y evaluación de los datos puede identificar problemas y determinar si un conjunto de datos es adecuado para un fin específico, como analytique avancée. Además, una auditoría puede identificar cuándo se realizaron cambios en los datos, como cuando se actualizó la dirección, el correo electrónico o el número de teléfono de un cliente.

Utilice una plataforma de datos moderna para garantizar la calidad de los datos

Una forma de mantener la calidad de los datos en toda la organización es reunir todos los datos en una única plataforma en la que se rijan por procesos establecidos. gouvernance los datos garantiza que cumplen las normas de conformidad y calidad. La elaboración de perfiles de datos también contribuye a la calidad de los datos, ya que identifica la estructura, el contenido y el formato de los datos para que puedan evaluarse y mejorarse.

Actian ofrece soluciones modernas y fáciles de usar para evaluar y utilizar datos. Actian Data Platform pone los datos integrados a disposición de todo aquel que los necesite. La plataforma de confianza proporciona una experiencia unificada para la ingesta, transformación, análisis y almacenamiento de datos, y garantiza que los datos estén completos y sean conformes mediante reglas de calidad de datos.

Recursos adicionales:

• ¿Qué es la gestión de la calidad de los datos?
• Tres pasos para mejorar la gestion des données en 2023
• ¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos?

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que los datos sean fáciles. Nuestra plataforma de datos simplifica el modo en que las personas conectan, gestionan y analizan los datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión de datos y análisis, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos. Actian cuenta con el reconocimiento de los principales analistas y ha recibido premios del sector por su rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de uso probados en conferencias (por ejemplo, Strata Data) y contribuyen a proyectos de código abierto. En el blog de Actian, tratamos temas que van desde la ingesta de datos en tiempo real hasta el análisis basado en IA. Conozca al equipo directivo https://www.actian.com/company/leadership-team/