9 formas de mantener la calidad de los datos

Summary

Este blog hace hincapié en la importancia de la calidad de los datos para la toma de decisiones informadas y la eficiencia operativa, y ofrece estrategias prácticas para garantizar la integridad de los datos en diversos procesos organizativos.

• Aplicar perfiles de datos: Utilizar herramientas para analizar las fuentes de datos, identificando anomalías, incoherencias y errores para mejorar la calidad de los datos antes de su integración. 
• Establecer normas de calidad de datos: Defina y aplique reglas de validación, limpieza y enriquecimiento de datos para mantener la precisión y coherencia entre los conjuntos de datos. 
• Supervisar continuamente la calidad de los datos: Emplee sistemas de supervisión en tiempo real para detectar y resolver rápidamente los problemas de calidad de los datos, garantizando su fiabilidad permanente.

9 formas de garantizar la calidad de los datos

La calidad de los datos es esencial para fundamentar las decisiones, predecir y resolver problemas, y posibilitar los resultados deseados, pero ¿sabe cómo mantener y ofrecer la calidad que necesitan sus analistas y otros usuarios de datos? Una estrategia de gestión de datos es un componente esencial para garantizar que los datos cumplen sus normas de calidad. Asimismo, es importante comprender y abordar los factores comunes que reducen la calidad de los datos.

En Actian, definimos la gestión de la calidad de los datos como "los procesos maduros, las herramientas y el conocimiento profundo de los datos que necesita para tomar decisiones o resolver problemas con el fin de minimizar el riesgo y el impacto para su organización o sus clientes." Los datos deben ser precisos, actuales, completos, fiables y utilizables por los distintos equipos que los necesitan.

He aquí 9 formas de mejorar y mantener la calidad de los datos:

1. Determine la norma de calidad de datos que necesita

Tendrá que definir su norma de calidad de datos. Esta norma debe ajustarse a sus objetivos empresariales y usos previstos para garantizar que los datos satisfacen sus necesidades. La norma también debe cumplir los requisitos de conformidad y gouvernance los datos. Realizar una evaluación de la calidad de los datos le permite determinar el estado actual de sus datos y, a continuación, identificar qué debe mejorarse para alcanzar su estándar de calidad de datos. Cuando sus datos sean fiables y cumplan la norma para el uso previsto, los analistas y otras personas confiarán en los datos y en las perspectivas analíticas.

2. Crear un marco de gouvernance datos

gouvernance datos establece los protocolos y el marco para mantener la calidad de los datos. Asigna políticas, procesos y funciones dentro de la organización para garantizar que los datos cumplen las normas de calidad en materia de integridad, disponibilidad y seguridad. El marco también garantiza que sus datos cumplen las normas de conformidad de los sectores regulados y de los datos personales de los individuos. Un marco de gouvernance sólido proporciona datos de calidad a todos los usuarios, cuando y donde los necesitan.

3. Implantar herramientas de calidad de datos  

Las herramientas adecuadas ofrecen un enfoque moderno para mejorar la calidad de los datos mediante la automatización de los procesos de evaluación de datos e identificación de problemas de calidad. Las herramientas de gestion des données varían enormemente en cuanto a sus capacidades, por lo que debe buscar productos que puedan proporcionar una visión rápida de la calidad de los datos en función de las reglas que haya establecido. Estas herramientas también pueden integrarse en los procesos pipeline de données para automatizar las comprobaciones de calidad de los datos a medida que se ingieren.

4. Datos de perfil para identificar problemas

La elaboración de perfiles de datos consiste básicamente en realizar una auditoría para detectar problemas de calidad. Como señala Gartner, "la elaboración de perfiles de datos es una tecnología para descubrir e investigar problemas de calidad de los datos, como la duplicación, la falta de cohérence y la falta de precisión e integridad". Las herramientas de perfilado de datos también examinan las fuentes de datos y métadonnées para descubrir errores en los datos. El proceso permite solucionar problemas de calidad antes de que los datos se analicen o se integren con otros, y también permite resolver problemas para evitar que vuelvan a producirse.

5. Depuración de datos para corregir incoherencias

Los conjuntos de datos pueden presentar lagunas e incoherencias que afectan a la calidad. Los datos incorrectos, incompletos o con campos omitidos no proporcionarán los resultados detallados y fiables que necesitan los usuarios. nettoyage des données es un proceso crítico que permite encontrar y corregir imprecisiones, completar la información que falta e identificar datos incoherentes. Un enfoque adecuado de la limpieza de datos ayuda a garantizar que los conjuntos de datos sean precisos, fiables y completos.

6. Normalizar los datos en el formato correcto

La normalización de datos puede considerarse parte del nettoyage des données. Este proceso garantiza que los datos estén en el formato requerido por los usuarios. También garantiza que se utiliza un formato común para todos los datos con el fin de facilitar la cohérence y la integración. Del mismo modo, la normalización de los datos facilita la realización de análisis de datos y su almacenamiento, ya que se encuentran en el formato más óptimo para su organización. Transformar los datos en un formato utilizable, accesible y compartible garantiza que los analistas y otras personas puedan aprovecharlos para obtener el máximo valor.

7. Utilizar procesos de deduplicación para eliminar redundancias

La redundancia de datos, que da lugar a múltiples versiones de los mismos datos, es un problema común. Se hacen copias de los datos para copias de seguridad, pruebas, usos específicos u otras razones. Esto puede dar lugar a silos de datos, lo que a su vez aumenta los costes al almacenar los mismos datos varias veces. La deduplicación de datos es el proceso que busca y elimina las versiones duplicadas, o redundantes, de los datos. El proceso identifica las copias sobrantes y las elimina para que sólo se almacene una única instancia del jeu de données . La deduplicación contribuye a la calidad al eliminar copias de datos que pueden quedar obsoletas rápidamente, y anima a los analistas a utilizar los datos actuales y verificados que están disponibles en una plataforma de datos centralizada.

8. Formar a los empleados para que reconozcan los problemas de calidad

Construir una cultura basada en los datos implica algo más que crear un entorno en el que todo el mundo tenga acceso a los datos y los utilice. También implica proporcionar a los empleados las herramientas adecuadas y formarles en las mejores prácticas para mantener la calidad de los datos, de modo que puedan identificar los problemas y solucionarlos o notificarlos. Muchas organizaciones tienen empleados que se centran en gestion des donnéesresponsable de la supervisión y el uso de los activos de datos. Cada departamento puede tener su propio administrador de datos para garantizar que los datos cumplen las normas de calidad y que se siguen las políticas de gouvernance datos.

9. Seguimiento continuo de los datos

Mantener la calidad de los datos es un proceso continuo. Puede agilizarlo en gran medida utilizando herramientas de supervisión automatizadas que comprueben y evalúen rutinariamente la calidad de los datos e identifiquen cualquier problema. Cuando se produce un problema, se envían alertas para notificarlo a las partes interesadas y que tomen medidas correctivas. La supervisión continua garantiza que los datos mantengan su estándar de calidad a medida que se comparten y reutilizan en toda la organización.

Cómo la observabilidad de datos de Actian ayuda a garantizar la calidad de los datos

Mantener una alta calidad de los datos es esencial para obtener análisis precisos, cumplir con la normativa y tomar decisiones con seguridad. Actian Data Observability ofrece a las organizaciones una visibilidad continua del estado, la fiabilidad y la veracidad de sus datos en entornos complejos.

Supervisión de datos de extremo a extremo

Actian Data Observability supervisa de forma continua los flujos de datos —desde la ingesta hasta la transformación y el consumo— y detecta anomalías como cambios en los esquemas, valores faltantes, cambios en la distribución y fluctuaciones inesperadas en el volumen antes de que afecten a las operaciones empresariales.

Detección automática de anomalías

Mediante la supervisión inteligente y el análisis estadístico, la plataforma identifica patrones anómalos en tiempo real. Este enfoque proactivo ayuda a los equipos de datos a detectar rápidamente las causas fundamentales y a resolver los problemas antes de que se propaguen a los paneles de control, los informes o los modelos de aprendizaje automático.

Mejora del rastreo de los datos y la transparencia

Gracias al seguimiento exhaustivo del linaje de los datos, las organizaciones pueden ver cómo fluyen los datos a través de los sistemas y las transformaciones. Esta visibilidad facilita la comprensión de las dependencias, la evaluación del impacto de los cambios y la resolución eficaz de los problemas relacionados con la calidad de los datos.

Aplicación de las normas de calidad de los datos

Los equipos pueden definir y aplicar normas de calidad de datos personalizables que se ajusten a los estándares empresariales y a los requisitos de cumplimiento. La validación automatizada garantiza que los datos sean precisos, completos, coherentes y actualizados en todos los sistemas.

Resolución más rápida de incidencias

Al reunir las alertas, los diagnósticos y los metadatos contextuales en un solo lugar, Actian Data Observability reduce el tiempo de detección (TTD) y el tiempo de resolución (TTR), lo que permite a los equipos mantener datos fiables y listos para el análisis a gran escala.

En conjunto, estas capacidades permiten a las organizaciones pasar de una gestión reactiva de los datos, centrada en la resolución de problemas, a una gestión proactiva de la fiabilidad de los datos, lo que garantiza datos de alta calidad que respaldan la toma de decisiones seguras y basadas en datos.

Facilitar el uso y el análisis de datos de alta calidad

Los analistas, los responsables de la toma de decisiones y otras personas de la empresa deben poder confiar en los datos para poder confiar en los conocimientos. Proporcionar datos de calidad es una forma de establecer esa confianza. Actian puede ayudarle. Ofrecemos herramientas y experiencia para ayudarle a identificar y corregir las anomalías de los datos y proporcionarle datos de alta calidad que mejoren la eficacia de sus iniciativas basadas en datos. También facilitamos los datos. Actian Data Platform simplifica la forma de conectar, gestionar y analizar los datos. De este modo, todos los miembros de su organización pueden acceder fácil y rápidamente a datos fiables para acelerar su crecimiento.

Additional Resources:

• Dominar sus datos con un marco de gestión de la calidad de los datos
• Perfiles y calidad de los datos: Lo que hay que saber
• El elevado coste de los datos erróneos: por qué el análisis de perfiles de datos con DataConnect versión 12 mejorará los resultados de su empresa

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