Explicación de las herramientas de calidad de datos

Cualquier organización en la era moderna dependerá de información precisa, completa y oportuna para tomar decisiones estratégicas. Los datos sin procesar pueden ser inconsistentes, duplicados o incompletos, lo que los hace poco fiables para el análisis o las operaciones.

Las herramientas de calidad de datos son soluciones de software especializadas que ayudan a las organizaciones a mantener, gestionar y mejorar la integridad de sus activos de datos. Obtenga más información sobre cómo funcionan estas herramientas y vea algunos ejemplos a continuación.

¿Qué son las herramientas de calidad de datos?

Las herramientas de calidad de datos son aplicaciones de software diseñadas para evaluar, mejorar y mantener la calidad de los datos dentro de bases de datos, almacenes de datos y otros sistemas de información. Ayudan a detectar y corregir anomalías en los datos y garantizan que estos cumplan con los estándares internos y externos. Estas herramientas son esenciales para las organizaciones que dependen de datos de alta calidad para el análisis, la generación de informes, el cumplimiento normativo y la toma de decisiones operativas. Estas herramientas también ayudan a garantizar que los datos que se transfieren entre aplicaciones, tanto internas como externas, sigan siendo correctos y coherentes.

Funciones y capacidades clave

Las herramientas de calidad de datos ofrecen una amplia gama de funciones que ayudan a las organizaciones a garantizar la precisión, coherencia y fiabilidad de sus datos:

• Perfilado de datos: analiza automáticamente conjuntos de datos para descubrir estructuras, patrones, distribuciones estadísticas y anomalías. Esto ayuda a las organizaciones a comprender el estado actual de sus datos y a descubrir problemas ocultos de forma temprana.
• Limpieza y estandarización de datos: limpia los datos corrigiendo errores, eliminando duplicados, completando o marcando valores faltantes y estandarizando formatos (como fechas y direcciones). Este proceso garantiza que los datos sean coherentes y fiables en todos los sistemas.
• Validación y verificación de datos: aplica reglas empresariales y lógica personalizada para confirmar la precisión de los datos, garantizar la coherencia y asegurar que los valores se ajustan a estándares o referencias predefinidos. A menudo, esto incluye la validación de datos entre campos y de referencia.
• Enriquecimiento y ampliación de datos: mejora los conjuntos de datos añadiendo información que falta o adicional, a menudo mediante la conexión con fuentes externas, lo que aumenta el valor y la integridad de los registros existentes.
• Supervisión y alertas: comprueba continuamente los datos con respecto a los umbrales definidos o las reglas de calidad. Las alertas automáticas notifican a las partes interesadas en tiempo real cuando se detectan problemas, lo que permite una intervención rápida antes de que los problemas afecten a las operaciones posteriores.
• Informes: genera información clara y útil a través de paneles de control e informes para respaldar la gobernanza de los datos e informar a las partes interesadas.

Cómo funcionan las herramientas de calidad de datos

Analicemos esas funciones principales de forma más exhaustiva.

Perfiles de datos

El perfilado de datos es el proceso de examinar, analizar y resumir datos para comprender su estructura, contenido y calidad. Este paso ayuda a las organizaciones a identificar tipos de datos, distribuciones de valores, valores faltantes, patrones y anomalías, que son fundamentales para planificar las tareas de limpieza e integración de datos. El perfilado sirve como base para cualquier iniciativa de calidad de datos, ya que revela problemas ocultos y orienta la creación de reglas.

En la práctica, el perfilado de datos puede implicar que una empresa evalúe la información de sus clientes. Este proceso podría revelar diversas anomalías, como la falta de información de correo electrónico o de contacto, o números de teléfono en diferentes formatos. Este primer paso indicaría a la empresa que podría ser necesario reorganizar y estandarizar sus datos.

nettoyage des données

La limpieza, también conocida como depuración de datos, es el proceso de corregir inexactitudes, estandarizar formatos y validar datos según reglas predefinidas. Por ejemplo, puede solucionar problemas de datos como:

• Valores faltantes o incompletos, como nombres o información de direcciones.
• Formatos de fecha inexactos o inconsistentes.
• Números con formato incorrecto (por ejemplo, moneda sin el símbolo asociado, como $).
• Problemas con las estandarizaciones, como el uso de mayúsculas, saludos incompletos o garantizar que los campos contengan las estructuras de datos correctas, por ejemplo, garantizar que un campo de correo electrónico contenga el símbolo @.

Coincidencia y deduplicación

La comparación de datos compara registros de conjuntos de datos iguales o diferentes para encontrar entradas que hagan referencia a la misma entidad del mundo real. Esto es especialmente importante para los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), en los que un cliente puede estar registrado varias veces con ligeras variaciones.

La deduplicación se realiza después de la comparación de datos. Implica consolidar los registros duplicados para garantizar que solo exista una única versión válida. Esto reduce la redundancia y mejora la coherencia de la información. En el ejemplo del CRM, significaría combinar los numerosos perfiles registrados del mismo cliente en una única fuente de información veraz, lo que evitaría problemas futuros como el doble cobro al cliente.

Supervisión/Observabilidad

La supervisión continua de los datos implica configurar alertas y paneles de control para observar los cambios en las métricas de calidad de los datos a lo largo del tiempo. Sin embargo, esto debería formar parte de un marco más amplio de observabilidad de los datos.

¡Por supuesto! Aquí tienes una breve tabla en la que se destacan las principales diferencias entre supervisión de datos y la la observabilidad de datos:

Al implementar un marco integral de observabilidad de datos, las organizaciones pueden identificar y resolver de forma proactiva los problemas emergentes, en lugar de esperar a que los problemas de datos afecten al rendimiento.

Informes

Las eficaces funciones de generación de informes permiten a los usuarios crear informes completos sobre la calidad de los datos, visualizar tendencias y compartir información con las partes interesadas. Estos informes son fundamentales para las auditorías, las revisiones de cumplimiento y las iniciativas de gobernanza de datos. Estos informes pueden incluir alertas y supervisión o aislamiento de datos que no cumplan con los estándares definidos.

Ejemplos de herramientas líderes en calidad de datos

Además de Actian, varios proveedores de software ofrecen soluciones sólidas para la calidad de los datos, cada una con características y ventajas distintas.

Calidad de datos de Talend

Talend ofrece un conjunto completo de herramientas para el perfilado, la limpieza y el enriquecimiento de datos. Su base de código abierto y su integración con la amplia plataforma de datos de Talend lo convierten en una opción muy popular entre las empresas que buscan soluciones flexibles y escalables. La interfaz visual y los conectores preintegrados de Talend facilitan la integración de datos entre sistemas.

Características principales:

• Perfilado y limpieza exhaustivos de datos.
• Capacidades de enriquecimiento de datos.
• Fundación de código abierto con opciones de nivel empresarial.
• Interfaz visual intuitiva para diseñar flujos de trabajo.

Calidad de datos de Informatica

Informatica es líder del mercado en gestión de datos, y su producto Data Quality no es una excepción. Ofrece amplias capacidades para la creación de perfiles de datos, la limpieza basada en reglas, la validación de direcciones y la supervisión en tiempo real. Informatica es la opción preferida de las grandes organizaciones con entornos de datos complejos y requisitos de gobernanza rigurosos.

Características principales:

• Limpieza y validación de datos basada en reglas.
• Verificación y estandarización de direcciones.
• Monitorización y alertas en tiempo real.
• Fuerte apoyo al cumplimiento normativo y la gobernanza.

IBM InfoSphere QualityStage

InfoSphere QualityStage de IBM está diseñado para la gestión de la calidad de los datos a nivel empresarial. Admite la limpieza, la comparación y la deduplicación de datos en grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Las mejoras de aprendizaje automático de la plataforma aumentan la precisión de la comparación y permiten una automatización más inteligente.

Características principales:

• Limpieza, coincidencia y deduplicación de datos escalables.
• Compatibilidad con grandes volúmenes y diversos tipos de datos.
• Mejoras en la correspondencia de datos impulsadas por el aprendizaje automático.
• Integración con las herramientas más amplias de InfoSphere y gobernanza de IBM.

Actian Data Intelligence Platform

Actian Data Intelligence Platform es una solución integral diseñada para unificar la integración, la gestión, el análisis y la gobernanza de datos, al tiempo que ofrece sólidas capacidades de calidad de datos como parte de su arquitectura integral. Creada para entornos híbridos y multinube, permite a las organizaciones descubrir, limpiar, enriquecer y gobernar datos en sistemas distribuidos en tiempo real. Su interfaz intuitiva y sus funciones de automatización facilitan la toma de decisiones ágil y altos niveles de confianza en los datos.

Características principales:

• Herramientas integradas de perfilado, limpieza y enriquecimiento de datos.
• Seguimiento integral del linaje y la gobernanza de los datos.
• Supervisión de la calidad de los datos en tiempo real en sistemas en la nube, locales e híbridos.
• Arquitectura escalable con IA/ML integrada para la detección de anomalías y la validación basada en reglas.

Cómo seleccionar la herramienta adecuada para la calidad de los datos

Elegir la herramienta adecuada para la calidad de los datos es una decisión fundamental que debe ajustarse a las necesidades y objetivos específicos de cada organización. A continuación se explica cómo abordar el proceso de selección.

Evaluar los requisitos empresariales

Comience por identificar los tipos de datos que gestiona la organización, las fuentes de las que proceden y los retos a los que se enfrenta. ¿Se trata de datos de clientes, registros transaccionales o datos operativos? ¿Necesita un procesamiento en tiempo real o una limpieza periódica? Una comprensión clara de los objetivos empresariales garantiza que la herramienta seleccionada aportará un valor tangible.

Evaluar las características y la compatibilidad de la herramienta

No todas las herramientas de calidad de datos ofrecen las mismas funciones. Algunas se especializan en la limpieza y estandarización, mientras que otras se centran en la supervisión en tiempo real o en las capacidades de aprendizaje automático. Asegúrese de que la herramienta se integre perfectamente con la infraestructura de datos existente de la organización, incluidas las bases de datos, las plataformas en la nube y los sistemas de terceros.

Ten en cuenta el coste y la asistencia técnica

Los modelos de precios de las herramientas de calidad de datos varían desde opciones de código abierto hasta productos con licencia de nivel empresarial. Tenga en cuenta los costes iniciales de configuración, el mantenimiento continuo y las posibles necesidades de escalabilidad. Además, evalúe la disponibilidad de asistencia al cliente, formación y comunidades de usuarios para facilitar una adopción fluida.

Ventajas de implementar herramientas de calidad de datos

Invertir en herramientas de calidad de datos ofrece ventajas sustanciales en toda la organización.

Mayor fiabilidad de los datos

Los datos limpios y precisos constituyen la base de unos análisis y unos informes fiables. Las herramientas de calidad de datos eliminan las inconsistencias, reducen las tasas de error y establecen una única fuente de información fiable, lo que aumenta la confianza en la toma de decisiones y las operaciones. Los datos fiables también ayudan a las empresas a prestar un mejor servicio a los clientes, mejorar las iniciativas de marketing y acelerar la innovación de productos.

Mejora de los procesos de toma de decisiones

Los datos de alta calidad respaldan mejores decisiones empresariales al garantizar que el análisis se base en información objetiva y actualizada. Esto es especialmente importante en áreas como las finanzas, el marketing y la gestión de la cadena de suministro, donde los conocimientos basados en datos pueden generar ventajas competitivas.

Rentabilidad y ahorro de tiempo

La automatización de los procesos de calidad de los datos reduce significativamente el tiempo dedicado a la corrección manual de datos y a la repetición del trabajo. También minimiza los costosos errores causados por datos deficientes, como el aumento de los costes debido a errores de envío, esfuerzos de marketing mal orientados y lentitud en la respuesta al cliente. En casos graves, puede provocar la pérdida de la confianza de los clientes y la reputación de la empresa.

Explore las soluciones de calidad de datos de Actian

Las soluciones de Actian están diseñadas para satisfacer las necesidades de las empresas que se enfrentan a retos complejos y a gran escala en materia de datos. Ofrecen comprobaciones de calidad de datos en tiempo real, interfaces intuitivas para la creación de reglas y un rendimiento escalable que se adapta a empresas de cualquier tamaño.

Solicite hoy mismo una demostración de la plataforma Actian Data Intelligence Platform para descubrir cómo ofrece herramientas y soluciones de calidad de datos a gran escala.

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%.