Cómo mejorar la calidad de los datos

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Todas las organizaciones, ya sean empresas o entidades sin ánimo de lucro, dependen de datos precisos y fiables para tomar decisiones estratégicas críticas. Ya se trate de mejorar la experiencia del cliente, agilizar las operaciones o aumentar los ingresos, los datos de alta calidad desempeñan un papel fundamental.

Sin embargo, lograr y mantener una calidad de datos de primera categoría sigue siendo un reto importante para muchos. En esta guía, exploramos cómo mejorar la calidad de los datos comprendiendo sus fundamentos, abordando los retos habituales y adoptando medidas y herramientas estratégicas para una excelencia sostenible de los datos.

Comprender la calidad de los datos

En primer lugar, desglosemos lo que significa la calidad de los datos. Normalmente, los expertos en datos utilizan cinco pilares o conjuntos de atributos para evaluar la calidad de un conjunto de datos.

Definición de la calidad de los datos

Diversos atributos, tomados en su conjunto, constituyen la calidad de un conjunto de datos, como la precisión, la exhaustividad, la coherencia, la actualidad y la pertinencia. Los datos de alta calidad deben representar con exactitud la construcción del mundo real que describen, estar libres de errores y duplicaciones, y ser adecuados para su finalidad prevista.

He aquí un breve desglose de las dimensiones que definen la calidad de los datos:

Exactitud: Grado en que los datos reflejan las entidades o valores del mundo real que representan.
Exhaustividad: La presencia de todos los campos de datos y entradas obligatorios.
Coherencia: Uniformidad de los datos en múltiples conjuntos de datos o plataformas.
Puntualidad: Que los datos estén actualizados y disponibles cuando se necesiten.
Validez: Medida de la conformidad de los datos con las normas de sintaxis y formato.

La importancia de los datos de alta calidad

Las consecuencias de una mala calidad de los datos pueden ser de gran alcance. Los datos inexactos o incompletos pueden dar lugar a decisiones empresariales erróneas, reducir la eficiencia operativa y perder la confianza de los clientes. Por el contrario, los datos de alta calidad mejoran las capacidades analíticas, garantizan el cumplimiento de la normativa e impulsan la innovación.

Algunas de las principales ventajas de la alta calidad de los datos son

Mejora de la toma de decisiones: Unos datos limpios y fiables facilitan la elaboración de previsiones y la planificación empresarial.
Eficiencia operativa: Reduce el tiempo y los recursos dedicados a corregir problemas de datos.
Satisfacción del cliente: Las interacciones personalizadas y oportunas con los clientes solo son posibles con datos fiables.
Cumplimiento de la normativa: Los datos precisos ayudan a cumplir las normas y reglamentos del sector, reduciendo el riesgo legal.

Retos comunes de la calidad de datos

Mantener datos de alta calidad es a menudo más fácil de decir que de hacer. Las organizaciones se enfrentan a una serie de obstáculos que pueden comprometer la calidad de los datos, sobre todo a medida que aumentan su volumen, variedad y velocidad. Estos retos suelen estar interconectados. Si no se aborda uno, los demás pueden verse afectados negativamente. Comprender estos escollos comunes es el primer paso hacia la creación de prácticas de gestión de datos más resistentes.

Identificación de errores en los datos

Los errores en los datos son uno de los problemas más comunes que afectan a la calidad. Pueden incluir errores tipográficos, campos omitidos, registros duplicados y formatos incorrectos. Los errores suelen deberse a la introducción manual de datos, la inoperatividad del sistema o la integración de fuentes dispares.

Entre los tipos más comunes de errores de datos se incluyen:

Errores de introducción: Errores humanos durante la introducción manual.
Registros duplicados: Múltiples entradas para la misma entidad.
Información obsoleta: Puntos de datos obsoletos o que ya no son válidos.
Formatos incoherentes: Formatos de datos que varían entre departamentos o sistemas.

Detectar estos problemas en una fase temprana es fundamental para mantener la calidad de los datos. Las auditorías periódicas y las herramientas de detección automática de errores pueden ayudar a detectar los problemas antes de que se agraven.

Superar los silos de datos

Los silos de datos se producen cuando la información está aislada en departamentos o sistemas separados, lo que dificulta la obtención de una visión unificada. Los silos dificultan la colaboración, reducen la transparencia y a menudo generan datos incoherentes o redundantes.

Las organizaciones que se enfrentan a datos en silos suelen experimentar:

Almacenamiento de datos redundantes: Conjuntos de datos duplicados que malgastan almacenamiento y causan confusión de versiones.
Falta de accesibilidad: Los equipos tienen dificultades para acceder a los datos o compartirlos entre funciones.
Definiciones de datos incoherentes: Interpretaciones diferentes de un mismo campo de datos.

Romper los silos requiere estrategias de integración y sistemas centralizados de gestión de datos que promuevan el intercambio de datos y la normalización en toda la organización.

Pasos para mejorar la calidad de los datos

Mejorar la calidad de los datos requiere un enfoque estructurado y proactivo. No basta con reaccionar a los problemas de datos cuando se producen: las organizaciones deben crear procesos y políticas sistemáticos que prevengan los problemas antes de que surjan. Esto significa implantar un sistema integral de observabilidad de datos junto con medidas de calidad de datos.

A continuación se exponen tres pasos fundamentales que pueden ayudar a cualquier organización a elevar la integridad, usabilidad y fiabilidad de sus activos de datos.

Evaluación de la calidad de los datos

La evaluación de la calidad de los datos es la base de cualquier iniciativa de mejora. Consiste en evaluar los conjuntos de datos existentes en relación con las dimensiones de calidad e identificar las áreas susceptibles de mejora.

Los pasos de una evaluación de la calidad de los datos incluyen:

Inventario de activos de datos: Catalogar las fuentes de datos y los flujos entre sistemas.
Definir métricas de calidad: Establezca criterios para evaluar la precisión, la exhaustividad, etc.
Perfiles de datos: Analice los datos en busca de anomalías, patrones y valores atípicos.
Análisis de carencias: Comparar el estado actual con los puntos de referencia de calidad deseados.

La evaluación revela las causas profundas de los datos deficientes y orienta las medidas correctoras. Es importante señalar que la evaluación de la calidad de los datos debe ser un esfuerzo continuo.

Establecimiento de marcos de gobernanza de datos

La gobernanza de datos se refiere a las políticas, procedimientos y normas utilizados para gestionar los datos a lo largo de su ciclo de vida. Un marco de gobernanza sólido define funciones, responsabilidades y rendición de cuentas en relación con la calidad de los datos.

Los componentes clave de la gobernanza de datos incluyen:

Propiedad de los datos: Asignación de la responsabilidad de los activos de datos a personas o equipos.
Normalización: Creación de definiciones, formatos y taxonomías coherentes.
Aplicación de políticas: Permitir el cumplimiento mediante normas y directrices.
Formación y sensibilización: Educar al personal en los principios de calidad de los datos.

Una gobernanza de datos eficaz garantiza que la calidad de los datos no sea una ocurrencia tardía, sino que los datos se gestionen con gobernanza por diseño, como un proceso integrado.

Aplicación de técnicas de validación de datos

La validación de datos consiste en verificar que los datos son precisos, limpios y útiles antes de almacenarlos o utilizarlos. Estas técnicas pueden aplicarse durante la introducción, migración o integración de datos.

Ejemplos de técnicas de validación de datos:

Comprobaciones de formato: Asegurarse de que los campos coinciden con los formatos esperados (por ejemplo, fechas, direcciones de correo electrónico).
Comprobación de rangos: Validación de valores dentro de límites aceptables.
Validación de búsquedas: Comprobación cruzada de valores con tablas de referencia conocidas.
Detección de duplicados: Identificación y eliminación de entradas duplicadas.

La automatización de las reglas de validación ayuda a reducir los errores manuales y aumenta la confianza en la fiabilidad de los datos.

Estrategias para mantener la calidad de los datos

Mejorar la calidad de los datos es sólo la mitad de la batalla: mantenerla a lo largo del tiempo es donde muchas organizaciones se quedan cortas. A medida que crecen las empresas, se amplían las fuentes de datos y se introducen nuevas tecnologías, aumenta el riesgo de degradación y mala calidad de los datos.

El éxito a largo plazo requiere un compromiso continuo de supervisión, colaboración e inversión en las herramientas y procesos adecuados. A continuación se presentan tres estrategias clave que pueden ayudar a las organizaciones a mantener una alta calidad de datos a lo largo del tiempo. Para obtener más información, consulte nuestro artículo sobre las 9 formas principales de mantener la calidad de los datos.

Revisiones periódicas de la calidad de los datos

La supervisión continua de la calidad de los datos es esencial para mantener las mejoras. Las revisiones periódicas implican analizar los datos a lo largo del tiempo para detectar nuevos problemas y evaluar la eficacia de las medidas correctoras.

Las mejores prácticas para las revisiones periódicas incluyen:

Auditorías programadas: Evaluaciones mensuales o trimestrales de conjuntos de datos.
Indicadores clave de rendimiento (KPI): Seguimiento de métricas como la tasa de error, la integridad de los datos y las quejas de los usuarios.
Cuadros de mando de informes: Herramientas visuales para supervisar las tendencias de calidad en tiempo real.

Estas revisiones permiten a las organizaciones identificar de forma proactiva los problemas emergentes y responder con rapidez.

Fomentar una cultura basada en los datos

Mejorar la calidad de los datos no es sólo un reto técnico, sino también cultural. Las organizaciones deben inculcar la importancia de la integridad de los datos a todos sus empleados para garantizar que todos valoran la calidad de los datos y contribuyen a ella.

Formas de fomentar una cultura basada en los datos:

Compromiso ejecutivo: La dirección debe defender las iniciativas de datos.
Formación de los empleados: Ofrezca formación sobre las mejores prácticas de introducción de datos y las normas de calidad.
Reconocimiento y responsabilidad: Recompense a los equipos por mantener los datos limpios y hágales responsables de los errores.
Colaboración interfuncional: Anime a los departamentos a colaborar en iniciativas relacionadas con los datos.

Una cultura consciente de los datos garantiza que la calidad se convierta en una prioridad permanente en todos los niveles de la organización.

Utilización de herramientas de calidad de datos

Las herramientas modernas de calidad de datos ofrecen potentes funciones para automatizar, supervisar y mejorar la calidad de los datos. Estas plataformas pueden reducir significativamente la carga de trabajo manual y garantizar normas coherentes.

Entre los tipos más populares de herramientas de calidad de datos se incluyen:

Herramientas de perfilado de datos: Analice conjuntos de datos para identificar errores, lagunas y anomalías.
Software de limpieza de datos: Automatice el proceso de corrección o eliminación de datos inexactos.
Gestión de datos maestros (MDM): Cree una visión unificada de las entidades empresariales clave conciliando duplicados y discrepancias.
Plataformas de observabilidad de datos: Supervisar, detectar y alertar sobre la calidad de los datos, la fiabilidad y los problemas de salud de las canalizaciones en toda la pila de datos en tiempo real.
Herramientas ETL (extracción, transformación y carga): Integre y transforme datos de múltiples fuentes con comprobaciones de calidad incorporadas.

La selección de las herramientas adecuadas depende del tamaño de su organización, de su sector y de los retos específicos que planteen los datos.

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