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

Los datos son el alma de cualquier negocio. Impulsan la toma de decisiones, permiten realizar análisis y predicciones, y pueden contribuir a aumentar los ingresos. Pero los datos también pueden convertirse en su peor enemigo: pueden provocar una parálisis analítica, dar lugar a predicciones inexactas e incluso hacer que los procesos se vuelvan más burocráticos. Ahí es donde entran en juego el perfil de datos y la calidad de los datos.

La elaboración de perfiles de datos es el proceso que consiste en comprender la estructura de los datos, así como su contenido semántico y numérico.

Por otra parte, la calidad de los datos es el proceso de garantizar que los datos estén libres de errores, de modo que se puedan optimizar y mejorar las operaciones.

Ambos aspectos están estrechamente relacionados y suelen aplicarse conjuntamente: si se cuenta con una base sólida en uno de ellos, es más probable que se alcance el éxito en el otro. Analicemos cada uno de ellos por separado.

What is Data Profiling?

La elaboración de perfiles de datos es el proceso de analizar los datos, examinando su estructura y contenido, con el fin de comprender mejor su relevancia y utilidad, qué les falta y cómo se pueden mejorar.

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 consiste en identificar los errores que contienen y corregirlos, de modo que los datos 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 resultar 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 contribuyen los datos de perfilado 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 enmarcan dentro del ámbito del control de calidad de los datos. La elaboración de perfiles de datos es una herramienta que se utiliza para identificar la estructura, el contenido y el formato de los datos, así como a las personas responsables de su creación, con el fin de evaluar y mejorar la calidad de los datos. Piensa en la elaboración de perfiles como el primer paso para mejorar la calidad de tus 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, dado el volumen de datos empresariales, resulta casi imposible detectar todos los problemas de calidad en el momento de la ingesta, por lo que la gestión automatizada de la calidad de los datos es fundamental.

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.

Actian Data Observability: cómo le ayudamos a garantizar la calidad de los datos de forma continua

Actian Data Observability ofrece a las organizaciones una visibilidad completa del estado, la fiabilidad y el rendimiento de sus ecosistemas de datos. A medida que los entornos de datos se vuelven más complejos —abarcando plataformas en la nube, sistemas locales y arquitecturas híbridas—, mantener datos fiables y listos para el análisis requiere una supervisión continua y una detección proactiva de problemas.

Visibilidad completa del proceso

Actian Data Observability realiza un seguimiento de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida, desde la ingesta y la transformación hasta los análisis y la generación de informes posteriores. Esta transparencia integral permite a los equipos identificar rápidamente el origen de los problemas relacionados con los datos y comprender su posible impacto en el negocio.

Detección proactiva de anomalías

La plataforma detecta automáticamente cambios en los esquemas, fluctuaciones en los volúmenes, variaciones en la distribución y otras anomalías que pueden indicar problemas de calidad de los datos. La detección temprana reduce el riesgo de que los paneles de control contengan errores, los informes sean inexactos y los modelos de aprendizaje automático se vean comprometidos.

Registro exhaustivo del origen de los datos

Las funciones integradas de trazabilidad permiten mapear las dependencias de los datos entre sistemas y flujos de trabajo. Esto permite a las organizaciones evaluar el impacto de los cambios en las fases posteriores, agilizar el análisis de las causas raíz y respaldar las iniciativas de cumplimiento normativo con registros de auditoría claros.

Controles automatizados de calidad de los datos

Los equipos pueden definir reglas y umbrales alineados con los objetivos empresariales para verificar la precisión, la integridad, la coherencia y la puntualidad de los datos. La validación continua garantiza que los datos sigan siendo fiables a medida que se transfieren entre sistemas.

Resolución más rápida de incidencias y colaboración

Las alertas centralizadas, los diagnósticos y los metadatos contextuales permiten a los ingenieros de datos, los analistas y los equipos de gobernanza colaborar de manera eficiente. Al reducir el tiempo de detección y resolución, las organizaciones minimizan las interrupciones operativas y mantienen la confianza en sus activos de datos.

En conjunto, estas capacidades ayudan a las empresas a pasar de una resolución de problemas reactiva a una gestión proactiva de la fiabilidad de los datos, lo que refuerza la gobernanza, reduce el riesgo y permite una toma de decisiones más segura y basada en datos.

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