Perfiles y calidad de los datos: Lo que hay que saber

Los datos son la savia de las empresas. Impulsan la prise de décision, permiten el análisis y la predicción y pueden ayudar a aumentar los ingresos. Pero los datos también pueden ser su peor enemigo: pueden paralizar el análisis, dar lugar a predicciones inexactas e incluso burocratizar los procesos.

Ahí es donde entran en juego el perfil y la calidad de los datos. El perfil de datos es el proceso de comprender la estructura de los datos, así como su contenido semántico y numérico.

La calidad de los datos, por otro lado, es el proceso de garantizar que sus datos están libres de errores para que las operaciones puedan racionalizarse y mejorarse.

Los dos están estrechamente relacionados y a menudo se aplican juntos: con una base sólida en uno, es más probable que tenga éxito en el otro. Veamos cada una de ellas por separado.

¿Qué es la elaboración de perfiles de datos?

La elaboración de perfiles de datos es el proceso de analizar los datos, examinar su estructura y contenido para comprender mejor su pertinencia y utilidad, qué les falta y cómo pueden mejorarse.

Uno de los primeros puntos en los que hay que fijarse a la hora de elaborar perfiles de datos es su estructura, así como sus características, como su tamaño y el número de valores que contiene.

También puede buscar posibles anomalías, como grandes valores atípicos o agrupaciones anómalas, que podrían indicar que su estructura es incorrecta o que la distribución de valores dentro de su estructura es defectuosa.

El perfilado de datos también puede examinar el contenido semántico y numérico de los datos, e incluso su formato. Por ejemplo, si todos sus datos salariales se almacenan en dólares y céntimos, en lugar de redondearse, pero sus informes muestran los salarios redondeados al dólar más cercano, eso podría indicar que sus datos no están formateados correctamente y que no se están importando adecuadamente en su sistema o se están utilizando en los informes.

¿Qué es la calidad de los datos?

La calidad de los datos es el proceso de identificar errores en los datos y corregirlos para que sean lo más precisos posible. Algunos errores, como los valores incorrectos, pueden ser detectados y corregidos por la persona que introdujo los datos, pero otros pueden ser más difíciles de identificar.

La calidad de los datos es importante porque una mala calidad de los datos puede dar lugar a una prise de décision incorrecta, una menor eficiencia operativa y una pérdida de ingresos debido a una mala orientación del marketing. Hay muchas formas de mejorar la calidad de los datos, como contratar a un ingeniero o científico de datos para implementar herramientas de software, realizar auditorías de datos periódicas, implementar comprobaciones de la integridad de los datos a escala o crear un modelo de gouvernance para la calidad de los datos. Para mejorar la calidad de sus datos, también puede realizar un inventario de datos para determinar de qué datos dispone y cuál es su grado de precisión.

¿Cómo ayuda la elaboración de perfiles a la calidad de los datos?

La elaboración de perfiles de datos y la calidad de los datos van de la mano, ya que ambas se engloban en el concepto de aseguramiento de la calidad de los datos. La elaboración de perfiles de datos es una herramienta utilizada para identificar la estructura, el contenido y el formato de los datos, así como a las personas responsables de su creación, de modo que pueda evaluarse y mejorarse la calidad de los datos. La elaboración de perfiles es el primer paso para mejorar la calidad de los datos.

El perfilado y la calidad de los datos son dos caras de la misma moneda: con datos precisos, se puede evaluar mejor su calidad, y con datos mejores, se puede perfilar mejor.

La calidad de los datos es un proceso de evaluación continua de la calidad de los datos y de trabajo para mejorarla. Comienza con la recogida inicial de los datos y continúa con la revisión posterior del proceso de recogida de datos. Los principales objetivos de la calidad de los datos son la precisión, la integridad y la pertinencia. La calidad de los datos es una consideración importante para todas las empresas, pero especialmente para las que dependen de decisiones basadas en datos. La calidad de los datos variará en función del tipo de datos y del sector en el que se utilicen.

Automatización de la calidad de los datos

La automatización de los procesos de datos hace que prácticamente no tenga que intervenir, lo que puede ayudar a aumentar la calidad de los datos. Por ejemplo, si tiene que introducir muchos formularios de clientes potenciales en su base de datos, configure un sistema que importe automáticamente la información en cuanto se envíe. Así ahorrará tiempo y reducirá la posibilidad de cometer errores al introducir los datos manualmente.

La automatización de la ingesta puede ayudar a reducir los errores, pero con el volumen de datos empresariales es casi imposible detectar todos los problemas de calidad en el momento de la ingesta, por lo que la automatización de la calidad de los datos es fundamental. Al establecer perfiles de datos y reglas de calidad en una plataforma como DataConnect, puede identificar y corregir automáticamente los errores antes de que afecten a su negocio.

La calidad de los datos es un reto para todas las organizaciones que recopilan y procesan datos, pero es esencial para que las empresas tengan éxito. Muchas empresas luchan por mejorar la calidad de sus datos y comprender la raíz del problema. Pero, con un poco de investigación y planificación, puede asegurarse de que sus datos son precisos, fiables y útiles para su negocio.

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. 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.