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

Data is the lifeblood of business. It drives decision-making, allows for analysis and prediction, and can help drive revenue. But data can also be its own worst enemy: it can lead to analysis paralysis, lead to inaccurate predictions, and even make processes more bureaucratic. That’s where a data profile and data quality come in.

Data profiling is the process of understanding the structure of your data, as well as its semantic and numerical content.

Data quality, on the other hand, is the process of ensuring that your data is free from errors so that operations can be streamlined and improved.

The two are closely related and often implemented together: with a solid foundation in one, you’re more likely to find success in the other. Let’s take a look at each side separately.

¿Qué es la elaboración de perfiles de datos?

Data profiling is the process of analyzing data, looking at its structure and content so that you can better understand how your data is relevant and useful, what it’s missing, and how it can be improved.

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?

Data quality involves identifying errors within your data, and then correcting those errors, so that your data is as accurate as possible. Some errors, such as incorrect values, can be detected and then corrected by the person who entered the data, but some might be more difficult to identify.

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.

How Does Profiling Data Help Data Quality?

Data profiling and data quality go hand in hand, as they both fall under the umbrella of data quality assurance. Data profiling is a tool used to identify the structure, content, and formatting of your data, as well as the people responsible for its creation, so that data quality can be assessed and improved. Think of profiling as the first step in enhancing the quality of your data.

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.

Automating ingestion can help reduce errors, but with the volume of business data, it’s nearly impossible to catch all quality issues at ingestion, which is why automated data quality is critical.

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: How We Help You Ensure Data Quality, Continuously

Actian Data Observability provides organizations with comprehensive visibility into the health, reliability, and performance of their data ecosystems. As data environments grow more complex—spanning cloud platforms, on-premises systems, and hybrid architectures—maintaining trusted, analytics-ready data requires continuous monitoring and proactive issue detection.

End-to-End Pipeline Visibility

Actian Data Observability tracks data across the entire lifecycle, from ingestion and transformation to downstream analytics and reporting. This end-to-end transparency enables teams to quickly identify where data issues originate and understand their potential business impact.

Proactive Anomaly Detection

The platform automatically detects schema changes, volume fluctuations, distribution shifts, and other anomalies that may signal data quality problems. Early detection reduces the risk of flawed dashboards, inaccurate reports, and compromised machine learning models.

Comprehensive Data Lineage

Built-in lineage capabilities map data dependencies across systems and workflows. This allows organizations to assess the downstream impact of changes, streamline root cause analysis, and support compliance efforts with clear audit trails.

Automated Data Quality Controls

Teams can define business-aligned rules and thresholds to validate accuracy, completeness, consistency, and timeliness. Continuous validation ensures that data remains reliable as it moves across systems.

Faster Incident Resolution and Collaboration

Centralized alerts, diagnostics, and contextual metadata empower data engineers, analysts, and governance teams to collaborate efficiently. By reducing time to detection and resolution, organizations minimize operational disruptions and maintain confidence in their data assets.

Together, these capabilities help enterprises shift from reactive troubleshooting to proactive data reliability management—strengthening governance, reducing risk, and enabling more confident, data-driven decision-making.

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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.