Explicación del control de la calidad de los datos

A medida que aumentan los volúmenes y las fuentes de datos, también lo hacen los riesgos de errores, inconsistencias e imprecisiones. Por lo tanto, la supervisión de la calidad de los datos es una disciplina fundamental que ayuda a garantizar que los datos sigan siendo precisos, completos y fiables a lo largo de su ciclo de vida. Este artículo ofrece un análisis en profundidad de la supervisión de la calidad de los datos, incluyendo sus principios, su importancia y cómo las empresas pueden implementarla de manera eficaz.

¿Qué significa supervisar la calidad de los datos?

El control de la calidad de los datos es el proceso continuo de evaluar y valorar los datos para garantizar que cumplen con los estándares de calidad predefinidos. Esto implica realizar un seguimiento de diversas métricas, identificar anomalías e iniciar acciones correctivas para mantener conjuntos de datos de alta calidad.

La importancia del control de la calidad de los datos radica en su capacidad para prevenir problemas antes de que se agraven. Con sistemas automatizados y análisis en tiempo real, las organizaciones pueden detectar discrepancias de forma temprana, evitar la degradación de los datos y mantener la integridad de los datos en todas las plataformas.

Componentes clave de los sistemas de supervisión de la calidad de los datos

Una supervisión eficaz de la calidad de los datos suele incluir los siguientes elementos clave:

• Perfilado de datos: examinar los datos para comprender sus características, patrones y anomalías, revelando posibles problemas de calidad.
• Validación de datos: aplicación de reglas predefinidas, algoritmos o métodos estadísticos para verificar la exactitud, integridad y coherencia de los datos.
• Limpieza de datos: Identificar y corregir errores, inconsistencias e imprecisiones en los datos.
• Supervisión continua de datos: Implementación de herramientas y procesos automatizados para evaluar periódicamente los parámetros de calidad de los datos y activar alertas en caso de anomalías.
• Gobernanza de datos: Establecimiento de políticas, normas, funciones y responsabilidades claras para gestionar y mantener la calidad de los datos en toda la organización.

Estos principios sientan las bases para unas prácticas de gestión de datos sostenibles.

¿Por qué supervisar la calidad de los datos?

El razonamiento detrás del control de la calidad de los datos es doble: no solo disponer de mejores datos aporta una serie de ventajas, sino que los datos de baja calidad pueden perjudicar directamente los objetivos comerciales de la empresa.

Ventajas de los datos de alta calidad

El objetivo del control de la calidad de los datos es garantizar una alta calidad de los mismos. Esto se debe a que unos datos de mejor calidad ofrecen numerosas ventajas.

• Toma de decisiones informadas: los datos limpios permiten obtener mejores conocimientos y reducen el riesgo de tomar decisiones empresariales erróneas.
• Cumplimiento normativo: los datos precisos permiten a las organizaciones cumplir con las normas legales y del sector, como el RGPD y la HIPAA.
• Mejora de la experiencia del cliente: los servicios personalizados y las comunicaciones fiables se basan en datos de clientes de calidad.
• Eficiencia operativa: los datos de alta calidad reducen los errores en la automatización y mejoran la integración del flujo de trabajo.

En última instancia, una buena supervisión de la calidad de los datos conduce a una mayor confianza en los sistemas de datos y a un mejor rendimiento empresarial, basado en datos precisos y oportunos.

Consecuencias de la mala calidad de los datos

Por otro lado, descuidar el control de la calidad de los datos puede tener las siguientes consecuencias:

• Informes y análisis inexactos.
• Posible pérdida de clientes o mal servicio al cliente debido a datos incompletos, falta de personalización o encuentros desconocidos con los clientes.
• Aumento de los costes derivados del reprocesamiento o la corrección de errores, tanto en infraestructura como en tiempo de recursos.
• Sanciones reglamentarias por el mal uso de datos.
• Pérdida de confianza de las partes interesadas.

Las organizaciones pierden millones cada año debido a la mala calidad de los datos. La supervisión periódica mitiga estos riesgos al mantener la coherencia y la precisión de los datos en todos los sistemas.

Métricas clave para la calidad de los datos

El control de la calidad de los datos implica el seguimiento de varios indicadores clave de rendimiento (KPI). Algunos de los más importantes son los siguientes.

Análisis de la tasa de error

Esta métrica mide el porcentaje de registros de datos que contienen inexactitudes, como nombres mal escritos, valores incorrectos o problemas de formato. Una tasa de error más alta indica la necesidad de controles de entrada de datos o mecanismos de validación más estrictos.

Detección de datos duplicados

Los registros duplicados pueden generar confusión entre los clientes, comunicaciones redundantes y desperdicio de recursos. Los sistemas de supervisión deben buscar y fusionar los duplicados periódicamente para mantener la integridad de la base de datos.

Comprobaciones de validez y exactitud

Las comprobaciones de validez garantizan que los datos se ajustan a los formatos, reglas o rangos especificados (por ejemplo, las fechas deben seguir el formato AAAA-MM-DD). Las comprobaciones de exactitud van un paso más allá y garantizan que la información de la base de datos refleja correctamente las entidades del mundo real, como la coincidencia de la dirección de un cliente con los registros postales o la confirmación de información identificativa como los números de la seguridad social (SSN).

Técnicas para una supervisión eficaz de la calidad de los datos

A continuación, enumeramos algunas técnicas comunes para ayudar a garantizar que los procedimientos de supervisión de la calidad de los datos de una organización sean eficaces y útiles.

Perfiles de datos

El perfilado de datos consiste en analizar conjuntos de datos para comprender su estructura, contenido y calidad. Ayuda a identificar anomalías como valores atípicos, valores perdidos o anomalías.

Auditoría

La auditoría, a diferencia del perfilado de datos, se refiere a revisiones periódicas de los procesos y estándares de datos para garantizar el cumplimiento. Ayuda a garantizar que los datos se ajusten a las políticas externas exigidas por la ley, como el RGPD.

Soluciones de monitorización en tiempo real

Las empresas modernas suelen necesitar un control en tiempo real de la calidad de los datos. Las soluciones equipadas con análisis de streaming y alertas automáticas pueden identificar y señalar anomalías como parte del flujo de datos. Este enfoque es crucial para sectores como el financiero o el comercio electrónico, donde la precisión inmediata de los datos es fundamental.

Estrategias de limpieza de datos

La limpieza de datos, también conocida como depuración de datos, consiste en corregir, eliminar o enriquecer los datos para mejorar su calidad. Las estrategias más comunes incluyen:

• Eliminar duplicados.
• Estandarización de valores en todos los sistemas.
• Completar la información que falta utilizando servicios de enriquecimiento.
• Verificación de datos con fuentes externas fiables.

Las herramientas de limpieza automatizadas pueden integrarse con los sistemas de supervisión de datos para mantener continuamente canales de datos de alta calidad.

Obstáculos comunes para la supervisión de la calidad de los datos

Las organizaciones suelen enfrentarse a varios retos a la hora de implementar la supervisión de la calidad de los datos. Estos obstáculos pueden degradar la calidad de los datos si no se abordan.

Soluciones y mejores prácticas

Para superar estos retos, las empresas deben tomar medidas similares a las siguientes.

• Establecer una gobernanza de datos con funciones claramente definidas.
• Utilice herramientas automatizadas para la creación de perfiles, la limpieza y las alertas en tiempo real.
• Implementar programas de formación para fomentar una cultura de gestión responsable de los datos.
• Estandarizar las definiciones de datos y las reglas de calidad en toda la organización.
• Integra la supervisión de la calidad de los datos en el ciclo de vida más amplio de los datos.

La coherencia, la automatización y la responsabilidad son fundamentales para superar barreras arraigadas.

Implementación de un sistema de supervisión de la calidad de los datos

La implementación de un sistema eficaz de supervisión de la calidad de los datos implica los siguientes pasos:

1. Definir los estándares de calidad de los datos y los KPI, y definir claramente quiénes son los propietarios de los datos.
2. Inventarizar los activos de datos e identificar los elementos de datos críticos.
3. Selecciona herramientas de supervisión que se adapten a tu infraestructura tecnológica.
4. Establecer políticas de gobernanza y asignar administradores de datos para garantizar el cumplimiento de las políticas.
5. Integre los flujos de trabajo de supervisión con canalizaciones de datos o comprobaciones de validación cuando los datos alcancen su destino.
6. Medir, revisar y mejorar continuamente.

Comenzar con un programa piloto puede ayudar a las organizaciones a demostrar su valor y perfeccionar su enfoque antes de ampliarlo.

Elegir las herramientas adecuadas

Al seleccionar herramientas de supervisión de la calidad de los datos, busque características como:

• Capacidades de procesamiento en tiempo real y por lotes.
• Detección de anomalías basada en reglas.
• Origen y trazabilidad de los datos.
• Integración con almacenes de datos, plataformas en la nube y herramientas ETL.
• Paneles de control y alertas fáciles de usar.

Entre las plataformas más populares se encuentran Talend, Informatica, Microsoft Purview y Actian DataConnect, cada una de las cuales ofrece ventajas únicas para diferentes casos de uso.

El papel de la IA y la automatización en los procesos de supervisión de la calidad de los datos

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están transformando la forma en que las organizaciones supervisan los datos. Estas tecnologías pueden detectar anomalías sutiles, predecir la degradación de los datos y recomendar soluciones sin intervención manual. Las herramientas de calidad de datos basadas en inteligencia artificial también pueden aprender de las correcciones anteriores, volviéndose más inteligentes con el tiempo.

Observabilidad de datos de extremo a extremo: el futuro de la supervisión de la calidad de los datos

Es una tendencia emergente que va más allá de la supervisión de la calidad a un nivel estático. Se centra en comprender el estado de los flujos de datos de principio a fin, incluyendo el linaje de los datos, las dependencias y el rendimiento del sistema. Con la observabilidad, los equipos no solo pueden detectar problemas de calidad, sino también identificar sus causas fundamentales en tiempo real.

Este enfoque holístico garantiza que las empresas puedan responder rápidamente a los problemas y mantener la confianza en su infraestructura de datos.

Actian ayuda a las organizaciones a supervisar eficazmente la calidad de los datos.

Actian, líder en soluciones de gestión de datos, ofrece herramientas robustas para ayudar a las organizaciones a supervisar y mantener la calidad de los datos en diversos entornos. Actian DataConnect y Actian Data Intelligence Platform proporcionan integración de datos avanzada, validación en tiempo real y potentes funciones de perfilado.

Con las herramientas y soluciones de Actian, las empresas pueden:

• Supervise los flujos de datos en tiempo real.
• Limpia y enriquece automáticamente los datos durante la transformación.
• Integre fuentes de datos dispares en un único repositorio con garantía de calidad.
• Establezca y aplique reglas de calidad de datos a través de una interfaz intuitiva.
• Aprovecha las arquitecturas híbridas y en la nube para obtener escalabilidad.

Al utilizar Actian, las organizaciones obtienen información útil, reducen los riesgos de cumplimiento normativo y aprovechan todo el valor de sus activos de datos.

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala, agilizando los entornos de datos complejos y acelerando la entrega de datos listos para la IA. El enfoque de inteligencia de datos de Actian combina el descubrimiento de datos, la gestión de metadatos y la gobernanza federada para permitir un uso más inteligente de los datos y mejorar el cumplimiento. Con capacidades intuitivas de autoservicio, los usuarios empresariales y técnicos pueden encontrar, comprender y confiar en los activos de datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Actian ofrece soluciones flexibles de gestión de datos a 42 millones de usuarios en empresas de Fortune 100 y otras empresas de todo el mundo, al tiempo que mantiene una puntuación de satisfacción del cliente del 95%.