Cuestiones de calidad de los datos

Mantener datos de alta calidad es un aspecto crucial para dirigir una organización con éxito, independientemente del sector. Sin embargo, las empresas a menudo se enfrentan a problemas persistentes de calidad de datos que dificultan el análisis, distorsionan la información y conducen a costosos errores empresariales.

Este artículo examina la naturaleza de los problemas de calidad de los datos, sus causas subyacentes, los retos habituales y las estrategias para que las organizaciones los gestionen de forma proactiva, garantizando así la integridad y fiabilidad de los datos.

¿Qué es un problema de calidad de datos?

Los problemas de calidad de los datos surgen cuando éstos son inexactos, incompletos, incoherentes, obsoletos o duplicados, lo que reduce su valor y fiabilidad. Estos problemas pueden deberse a errores humanos, incompatibilidad de sistemas, problemas de integración o prácticas obsoletas. Ya se trate de un nombre mal escrito en la base de datos de un cliente o de formatos de fecha incoherentes en los distintos departamentos, incluso los pequeños fallos pueden provocar graves trastornos en la empresa. Por ejemplo, los nombres mal escritos pueden dar lugar a entradas de clientes duplicadas, lo que a su vez puede generar registros incompletos de la actividad de los clientes. Los formatos de fecha incoherentes pueden crear confusión entre equipos globales o dificultar la búsqueda de la información que los equipos necesitan.

La buena calidad de los datos suele medirse por dimensiones como:

• Precisión: Mide hasta qué punto los datos reflejan los valores/hechos del mundo real que pretenden representar.
• Exhaustividad: Mide si todos los datos requeridos están presentes y totalmente capturados sin que falten campos o elementos.
• Coherencia: Mide si los datos permanecen uniformes en diferentes sistemas, formatos y plazos sin información contradictoria.
• Puntualidad: Mide si los datos están actualizados y disponibles cuando se necesitan para la toma de decisiones o las operaciones.
• Singularidad: Mide si cada registro de datos es singular, sin duplicados involuntarios entre conjuntos de datos.
• Validez: Mide si los datos se ajustan a los formatos, reglas y restricciones definidos (como el tipo de datos o el rango).

Cualquier desviación en estas áreas puede dar lugar a decisiones tomadas sobre supuestos erróneos, causando impactos más allá de la cadena de datos.

Por qué es importante la calidad de los datos

La calidad de los datos es importante porque las empresas dependen de datos precisos para tomar decisiones críticas, como prever los ingresos, dirigirse a grupos demográficos de clientes específicos, detectar el fraude y gestionar las cadenas de suministro. La mala calidad de los datos puede:

• Conducen a percepciones incorrectas y a errores estratégicos.
• Reducir la eficiencia operativa.
• Dañar las relaciones con los clientes.
• Crear riesgos de cumplimiento y reglamentación.
• Aumento de los costes debido a las repeticiones y correcciones manuales.

Según Gartner, la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de 12,9 millones de dólares al año. Cuanto antes reconozcan y solucionen las empresas estos problemas, más resistentes y centradas en los datos estarán.

Retos comunes de la calidad de datos

Los problemas de calidad de los datos suelen manifestarse de varias formas predecibles. Comprender estos problemas comunes es el primer paso para solucionarlos.

Entradas duplicadas

Los registros duplicados se producen cuando la misma entidad de datos se introduce varias veces, ya sea debido a integraciones de sistemas, errores humanos o falta de validación. Por ejemplo, un cliente puede aparecer dos veces en un CRM con ligeras variaciones en su nombre, lo que da lugar a métricas de marketing sesgadas y comunicaciones duplicadas.

Cómo resolverlo

• Utiliza programas de desduplicación: Estas herramientas identifican y fusionan las entradas duplicadas.
• Establezca identificadores únicos: Asigne una clave primaria o un identificador único a cada registro.
• Formar al personal de introducción de datos evitar la duplicación en origen mediante una formación adecuada y protocolos normalizados de introducción de datos.

Información inexacta e incompleta

La inexactitud se refiere a los valores incorrectos de los datos, mientras que el carácter incompleto indica los valores que faltan. Cualquiera de las dos cuestiones puede causar problemas importantes a las organizaciones. Por ejemplo, un registro de clientes en el que falte un número de teléfono válido o una dirección incorrecta puede afectar a la comunicación y la entrega.

Cómo resolverlo

• Implemente campos obligatorios: Utiliza la validación de formularios para asegurarte de que se rellenan los campos obligatorios.
• Integre herramientas de verificación externas: Por ejemplo, los servicios de verificación de correo electrónico o direcciones pueden cotejar los datos en tiempo real.
• Utilice desplegables y entradas controladas: Minimice los campos de texto libre para reducir los errores humanos.

Formatos de datos incoherentes

Los formatos incoherentes pueden producirse cuando distintos sistemas o equipos utilizan convenciones variadas para las fechas, las monedas o las entradas de texto. Esto dificulta la agregación y el análisis de los datos y aumenta la probabilidad de errores.

Cómo resolverlo

• Definir y aplicar normas de datos: Establezca normas de formato claras para toda la organización.
• Normalizar los datos: Utiliza procesos ETL (Extract, Transform, Load) para limpiar y unificar los formatos de los datos.
• Automatizar los controles de formato: Incorpore reglas al proceso de admisión de datos para validar los formatos en el momento de la introducción.

Datos obsoletos e irrelevantes

Con el tiempo, los datos se vuelven obsoletos o irrelevantes. Un cliente puede cambiar de trabajo, mudarse de ciudad o dejar de utilizar los servicios de una organización. Basarse en datos obsoletos conduce a una segmentación ineficaz y a la pérdida de oportunidades de captación o de ventas adicionales.

Cómo resolverlo

• Programar revisiones periódicas de los datos: Audite los registros para identificar y depurar los datos obsoletos.
• Habilite las actualizaciones de autoservicio: Permita a los usuarios y clientes actualizar sus propios datos a través de portales seguros.
• Utilice fuentes de datos en tiempo real: Cuando sea posible, conéctate a fuentes de datos dinámicas que proporcionen información actualizada.

Identificación de las causas de los problemas de datos

No basta con solucionar los síntomas. Los equipos de datos deben abordar las causas subyacentes para lograr la salud de los datos a largo plazo. A continuación se exponen algunas de las causas que pueden provocar una mala calidad de los datos.

Problemas de integración del sistema

Las organizaciones operan a menudo en múltiples plataformas que no se comunican a la perfección. Los sistemas desarticulados pueden sobrescribir o duplicar datos sin una lógica clara, lo que genera incoherencias.

Solución: Invertir en sólidas plataformas de integración o middleware que garanticen flujos de datos limpios y coherentes entre sistemas.

Errores humanos en la introducción de datos

La introducción manual de datos es propensa a errores tipográficos, omisiones e incoherencias. La falta de formación o unos procedimientos poco claros no hacen sino agravar el problema.

Solución: Automatizar la introducción de datos siempre que sea posible e implantar formularios fáciles de usar con validaciones en tiempo real y sugerencias de autorrelleno.

Falta de normalización

Sin normas de datos claramente definidas (como convenciones de nomenclatura, formatos y reglas de categorización), los equipos de los distintos departamentos pueden registrar e interpretar los datos de forma diferente.

Solución: Crear y difundir una guía de normas de datos e imponer su cumplimiento utilizando marcos de gobernanza de datos.

Estrategias generales para prevenir y solucionar problemas de calidad de datos

La calidad de los datos requiere un esfuerzo constante. En las secciones anteriores, hemos expuesto algunas formas de solucionar problemas específicos de calidad de datos a medida que surgen. A continuación, consulte algunas de las mejores prácticas generales para mantener unos datos limpios y fiables.

Aplicación de técnicas de validación de datos

La validación es la primera línea de defensa de una organización. Al cotejar automáticamente los datos con reglas y patrones durante su introducción, los equipos de datos pueden evitar que surjan muchos problemas. Entre las técnicas aplicables se incluyen:

• Validación sintáctica: Asegúrese de que las entradas se ajustan al formato esperado (por ejemplo, direcciones de correo electrónico).
• Validación de rangos: Confirmar que los valores numéricos están dentro de los rangos aceptables.
• Comprobación de referencias: Referencia cruzada de las entradas con conjuntos de datos fidedignos.

Auditorías y limpieza periódicas de datos

Las auditorías de datos ayudan a evaluar la salud de los datos de una empresa, mientras que la limpieza consiste en identificar y corregir los problemas detectados durante esas auditorías.

• Programe revisiones mensuales o trimestrales.
• Utilizar herramientas de perfilado de datos para detectar anomalías.
• Despliegue scripts automatizados para marcar o eliminar entradas problemáticas.

Establecimiento de políticas de gobernanza de datos

La gobernanza de datos engloba a las personas, los procesos y las tecnologías necesarios para gestionar los datos como un recurso valioso.

• Asignar administradores de datos responsables de conjuntos de datos específicos.
• Documentar el linaje de los datos para rastrearlos desde su origen hasta su uso.
• Establecer vías de escalado para informar y resolver problemas de calidad.

Aprovechar la tecnología para mejorar la calidad de los datos

La tecnología desempeña un papel vital en el mantenimiento de una alta calidad de los datos en toda la organización. Las herramientas modernas de calidad de datos automatizan la detección, supervisión y corrección de problemas de datos, a menudo en tiempo real. Entre las funciones clave se incluyen:

• Elaboración de perfiles: Análisis de datos para descubrir patrones e irregularidades.
• Depuración: Eliminación o corrección de datos inexactos o incompletos.
• Cotejo/Deduplicación: Identificación y consolidación de registros similares.
• Supervisión: Establecimiento de reglas y alertas para detectar errores en el momento en que se producen.

Algunos ejemplos son herramientas como Informatica Data Quality, Talend Data Preparation e IBM.

La elección de la herramienta adecuada depende de factores como el volumen de datos, la complejidad, las necesidades de integración y el presupuesto.

La plataforma Actian Data Intelligence ayuda a las organizaciones a gestionar, gobernar y utilizar los datos

Para abordar y gestionar de forma proactiva los problemas relacionados con la calidad de los datos, las organizaciones pueden recurrir a la plataforma integral Actian Data Intelligence Platform. Proporciona una solución integral para integrar, limpiar, analizar y gestionar datos. Con su arquitectura de nube híbrida, las organizaciones pueden gestionar datos en entornos locales y en la nube. Las características que apoyan la calidad de los datos incluyen:

• Flujos de trabajo de calidad de datos: Automatice las rutinas de limpieza y validación.
• Gobernanza y seguimiento del linaje: Garantice el cumplimiento y la transparencia.
• Integración de datos en tiempo real: Reduzca las incoherencias causadas por el procesamiento por lotes.
• Acceso autoservicio a los datos: Proporcione a los usuarios datos fiables sin comprometer el control.

Al centralizar los esfuerzos de calidad de datos en una potente plataforma, las organizaciones pueden ampliar sus operaciones de datos al tiempo que garantizan la confianza en cada decisión basada en datos. Programe hoy mismo una demostración personalizada de la plataforma.

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%.