¿Qué es un marco de calidad de datos?

Un marco de calidad de datos proporciona un enfoque estructurado para garantizar que los datos sean precisos, coherentes, oportunos y fiables. Este marco integral sirve de modelo para gestionar la calidad de los datos en toda la empresa y describe las herramientas, procesos y normas necesarios para mantener y mejorar los datos a lo largo del tiempo.

Comprender la calidad de los datos

La calidad de los datos se refiere al estado de la información que circula por una organización. Mide hasta qué punto los datos cumplen su finalidad y satisfacen las necesidades de los usuarios. Por ejemplo, la calidad de los datos se refiere a aspectos de los conjuntos de datos como:

• Precisión: Los datos representan correctamente el valor del mundo real que pretenden describir.
• Exhaustividad: Todos los datos requeridos están presentes y disponibles.
• Coherencia: Los datos son los mismos en diferentes sistemas o conjuntos de datos.
• Puntualidad: Los datos están actualizados y disponibles cuando se necesitan.
• Validez: Los datos se ajustan a los formatos definidos y a las normas empresariales.
• Unicidad: No existen entradas duplicadas en el conjunto de datos.
• Integridad: Las relaciones entre los elementos de datos se mantienen correctamente.

Ventajas de un marco de calidad de datos

Un marco estructurado de calidad de datos aporta varias ventajas organizativas a los usuarios empresariales, la dirección y TI:

Mejora de la toma de decisiones

Cuando los responsables de la toma de decisiones tienen acceso a datos precisos y oportunos, pueden tomar decisiones estratégicas mejores y más informadas. Un marco sólido de calidad de datos garantiza que los datos utilizados en análisis, informes y otros casos de uso sean fiables, minimizando el riesgo de errores costosos.

Mayor coherencia y precisión de los datos

Al aplicar normas y procesos de normalización de datos, un marco de calidad de datos ayuda a garantizar la coherencia entre conjuntos de datos, sistemas y departamentos. Esto reduce la aparición de entradas de datos duplicadas, ausentes o incorrectas, lo que mejora la precisión general de los datos y genera confianza en ellos.

Mayor eficacia operativa

Unos datos limpios y fiables reducen la necesidad de repeticiones, correcciones manuales y esfuerzos redundantes. Agiliza los flujos de trabajo y permite la automatización, lo que se traduce en operaciones más eficientes y costes reducidos.

Principales características de un marco de calidad de datos

Un marco de calidad de datos bien diseñado engloba varias características clave que funcionan en tándem para garantizar la integridad permanente de los datos:

Gobernanza y gestión de datos

La gobernanza de datos implica definir claramente las funciones, responsabilidades y propiedad de los activos de datos. Garantiza la rendición de cuentas y establece las políticas y normas que rigen la creación, el mantenimiento y el uso de los datos. Una buena gobernanza es la base del éxito de una iniciativa de calidad de datos.

Normas y métricas de calidad de datos

La normalización es crucial para medir y mantener la calidad de los datos. Criterios como la precisión, la exhaustividad, la coherencia, la puntualidad, la validez y la unicidad ayudan a evaluar objetivamente la calidad de los datos. Estas normas permiten a las organizaciones comparar y mejorar continuamente sus datos.

Observabilidad de datos

La observabilidad de los datos se refiere a la capacidad de supervisar, rastrear y comprender los datos a medida que fluyen a través de los sistemas. Implica recopilar metadatos, registros y estadísticas para detectar anomalías, problemas de linaje y desviación de datos. Las herramientas de observabilidad proporcionan información en tiempo real sobre el estado de los flujos de datos, lo que permite una gestión proactiva.

Creación de un marco eficaz de calidad de datos

La creación de un marco sólido requiere una planificación minuciosa y la colaboración de toda la organización. Los pasos clave son:

Establecer objetivos claros

Antes de implantar un marco de calidad de datos, es esencial definir objetivos claros y mensurables. Tener un propósito definido ayuda a alinear recursos y esfuerzos.

Los objetivos comunes en un marco de calidad de datos pueden incluir:

• Mejorar la precisión de los datos de los clientes.
• Reducir el cumplimiento de la normativa.
• Mejorar las prácticas analíticas.

Participación de los principales interesados

El éxito de las iniciativas de calidad de datos requiere la participación de las partes interesadas de toda la organización, incluidas las unidades de negocio, TI, cumplimiento y dirección ejecutiva. Involucrar a las partes interesadas desde el principio garantiza que el marco aborde los retos del mundo real y reciba el apoyo necesario para su adopción.

Elaboración de políticas y procedimientos

Establezca procedimientos claros para la introducción, validación, depuración y auditoría de datos. Las políticas deben describir quién es responsable de las tareas de calidad de datos y cómo se llevarán a cabo. Documentar y hacer cumplir estos procedimientos fomenta la coherencia y la responsabilidad.

Implantación de un marco de calidad de datos

Una vez diseñado el marco, las organizaciones deben aplicarlo de forma estratégica y sistemática. Estos pasos pueden ayudar:

Evaluación de la calidad actual de los datos

Una evaluación de la calidad de los datos proporciona una línea de base para comprender dónde existen problemas. Suele consistir en perfilar conjuntos de datos, identificar anomalías y evaluar los datos en función de parámetros de calidad establecidos. Los resultados informan de los siguientes pasos y priorizan las áreas de mejora.

Creación de infraestructura técnica

La tecnología desempeña un papel vital en la gestión de la calidad de los datos. Esto incluye:

• Herramientas de perfilado de datos.
• Sistemas de extracción, transformación y carga (ETL).
• Cuadros de mando de la calidad de los datos.
• Plataformas de vigilancia.

La infraestructura adecuada favorece la automatización, la escalabilidad y la integración en todo el ecosistema de datos.

Formación y adopción organizativa

Las personas son fundamentales para el éxito de un marco de calidad de datos. Las organizaciones deben proporcionar formación y recursos para garantizar que todo el mundo comprende la importancia de la calidad de los datos y cómo contribuye a ella. Las partes interesadas deben fomentar una cultura de administración de datos en general, en la que los empleados apoyen y hagan suya la exactitud e integridad de los datos.

Preguntas frecuentes sobre el marco de calidad de datos

Respondamos a algunas de las preguntas más frecuentes sobre los marcos de calidad de datos:

¿Cuál es el papel de la gobernanza de datos en un marco de calidad de datos?

La gobernanza de datos sienta las bases para gestionar la calidad de los datos mediante el establecimiento de políticas, funciones, responsabilidades y procedimientos. Garantiza la responsabilidad de los activos de datos y la aplicación coherente de las normas de calidad en toda la organización. Sin gobernanza, los esfuerzos de calidad de datos pueden carecer de dirección y sostenibilidad.

¿Qué papel desempeña la observabilidad de los datos en un marco de calidad de datos?

La observabilidad de los datos mejora la visibilidad del ciclo de vida de los datos, lo que facilita la detección y resolución de problemas en tiempo real. Permite a los equipos supervisar la frescura, integridad y linaje de los datos, lo que ayuda a prevenir errores antes de que afecten a los sistemas posteriores. La capacidad de observación es especialmente importante en entornos dinámicos con flujos de datos en tiempo real.

¿Cómo pueden las organizaciones medir el éxito de sus iniciativas de calidad de datos?

El éxito puede medirse a través de indicadores clave de rendimiento (KPI) como:

• Tasas de error.
• Datos completos.
• Porcentajes de precisión.
• Tiempo de inactividad de los datos.

Las mejoras en la velocidad de toma de decisiones, la satisfacción de los usuarios y el cumplimiento de la normativa también son indicadores valiosos. Las auditorías periódicas y la evaluación comparativa ayudan a seguir los progresos a lo largo del tiempo.

¿Cuáles son los errores más comunes que hay que evitar al implantar un marco de calidad de datos?

Algunos de los escollos más comunes son:

• Falta de apoyo ejecutivo: Sin el apoyo de los directivos, las iniciativas pueden carecer de financiación y visibilidad.
• Esfuerzos aislados: La calidad de los datos debe ser un esfuerzo de toda la empresa, no limitarse a un departamento.
• Formación insuficiente: El personal debe recibir la formación adecuada para adoptar y dominar las nuevas herramientas y procesos.
• Ignorar las causas profundas: Solucionar los problemas de datos sin abordar las causas subyacentes conduce a problemas recurrentes.
• Sobrecomplicar el marco: Un sistema complejo puede resultar difícil de gestionar y ampliar. Empezar de forma sencilla e iterar generará confianza en los datos.

Crear e implantar marcos de calidad de datos

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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%.