Por qué las iniciativas de calidad de los datos siempre se ponen en marcha demasiado tarde

Las organizaciones están realizando importantes inversiones en análisis de datos e inteligencia artificial, pero muchas siguen teniendo dificultades para confiar en los datos que alimentan esas iniciativas. Los enfoques tradicionales de calidad de los datos suelen ser reactivos, manuales y requieren conocimientos especializados, lo que hace que los problemas no se detecten hasta que ya han afectado a los análisis posteriores, a las operaciones o a la inteligencia artificial.

Para entonces, el daño ya está hecho. Los equipos dedican un tiempo valioso a investigar discrepancias, conciliar informes contradictorios, corregir errores en las fases posteriores y restablecer la confianza en los datos.

Lo que debería haber sido un proyecto sencillo de análisis de datos o una iniciativa de inteligencia artificial se convierte en un largo proceso de corrección. Esto se debe a que los enfoques tradicionales hacen que la implementación y el mantenimiento de la calidad de los datos resulten más complicados de lo necesario.

La calidad de los datos debe abordarse desde el principio

Durante años, la calidad de los datos se ha considerado a menudo una actividad independiente que se lleva a cabo una vez que los datos se han integrado, cargado o utilizado. Los equipos especializados elaboran manualmente las reglas, validan los resultados y resuelven los problemas una vez que estos ya han surgido.

Ese enfoque reactivo ya no funciona. De hecho, conlleva riesgos, sobre todo porque la IA procesa rápidamente grandes volúmenes de datos, lo que provoca que los problemas de calidad afecten a los resultados a gran escala.

En Actian, creemos que la calidad de los datos debe integrarse en el ciclo de vida de los datos, y no tratarse como una actividad independiente una vez que los datos ya se han entregado. Al identificar, comprender y resolver los problemas de calidad en una fase más temprana del proceso de integración, las organizaciones pueden mejorar la integridad de los datos y, al mismo tiempo, reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para implementar y mantener la calidad de los datos.

En lugar de recurrir a herramientas independientes para la integración de datos, la observabilidad de los flujos de trabajo y la calidad de los datos, DataConnect reúne todas estas capacidades en una única experiencia. Los equipos pueden identificar, comprender y resolver los problemas en una fase más temprana del ciclo de vida de los datos, antes de que afecten al análisis, a las operaciones o a la inteligencia artificial.

Detectar los problemas en las fases iniciales es más rápido, más económico y reduce considerablemente el riesgo en las fases posteriores. Esa es la idea en la que se basan las nuevas funciones de calidad de datos basadas en inteligencia artificial de DataConnect.

DataConnect combina la integración híbrida de datos con el control de calidad de datos asistido por IA, lo que permite detectar y resolver los problemas de calidad de los datos en una fase más temprana del ciclo de vida de los datos.

Muchas organizaciones ya utilizan plataformas de observabilidad para supervisar el estado de los datos e identificar problemas. DataConnect amplía esas capacidades al combinar la observabilidad de los flujos de datos con la evaluación de la calidad de los datos, los flujos de trabajo de corrección y la automatización asistida por IA en una única plataforma.

Esto ayuda a los equipos a pasar de la identificación de problemas a la mejora de la integridad de los datos con menos herramientas y una menor complejidad operativa.

Demasiados datos. Muy poca confianza.

Las organizaciones gestionan datos en entornos en la nube, SaaS, operativos y heredados. A medida que estos entornos se vuelven más complejos, mantener la confianza en los datos resulta cada vez más difícil.

Como parte de la plataforma Actian Data Intelligence, DataConnect permite a las organizaciones:

A diferencia de las herramientas de integración tradicionales, DataConnect combina conectividad híbrida, control de calidad de datos integrado, trazabilidad, observabilidad de los flujos de datos y automatización asistida por IA en una única experiencia.

Cómo superar cuatro obstáculos que frenan las iniciativas de calidad de los datos

Muchas organizaciones se enfrentan a los mismos retos en materia de calidad de los datos. DataConnect ayuda a resolver esos problemas para que los equipos puedan comprender mejor los datos, identificar problemas, solucionarlos antes y reducir los problemas derivados:

1. Garantizar la calidad requiere conocimientos especializados. Las herramientas tradicionales de control de calidad de datos exigen conocimientos especializados, como sintaxis de reglas complejas, expresiones regulares y patrones semánticos de datos. El resultado es una dependencia de un reducido número de expertos que ralentiza los proyectos y limita la escalabilidad.

DataConnect transforma esa experiencia gracias a la generación de reglas asistida por IA y a la inteligencia semántica. En lugar de crear manualmente cada regla, los usuarios pueden analizar sus datos y recibir recomendaciones inteligentes basadas en más de 1.200 tipos de datos semánticos. A continuación, revisan y aprueban las recomendaciones, lo que reduce drásticamente el esfuerzo manual al tiempo que mantienen el control sobre la implementación final.

2. Equipos alternan entre herramientas. Muchas herramientas separan la configuración de las reglas de los propios datos. Los usuarios crean reglas en una interfaz, las ejecutan y, a continuación, tienen que cambiar a otra interfaz para comprobar si han funcionado. Ese cambio constante de contexto ralentiza el desarrollo y dificulta la validación.

DataConnect mantiene a los usuarios conectados con los datos que están mejorando. En lugar de trabajar de forma aislada, los equipos pueden consultar los registros junto con las normas de calidad, validar los resultados de forma inmediata y tomar decisiones fundamentadas con confianza. Esta experiencia centrada en los datos reduce el proceso de prueba y error, al tiempo que hace que la calidad de los datos resulte más intuitiva tanto para los usuarios técnicos como para los de negocio.

3. Los procesos son complejos. Garantizar la calidad de los datos puede implicar procesos complejos. Una validación financiera puede depender de múltiples campos. Los registros de clientes pueden requerir una lógica condicional basada en la región, el tipo de cuenta o el nivel de suscripción. Tradicionalmente, esto suponía utilizar interfaces complicadas o escribir expresiones complejas. 

La IA simplifica enormemente el proceso. Gracias a la asistencia mediante lenguaje natural, los usuarios pueden describir los requisitos de calidad en un lenguaje sencillo, mientras que DataConnect genera la lógica subyacente. En lugar de tener que lidiar con la sintaxis técnica, los equipos pueden centrarse en definir los resultados empresariales, lo que permite que las iniciativas de calidad de los datos avancen mucho más rápido. 

4. Las organizaciones no’saben por dónde empezar. Muchas organizaciones ponen en marcha iniciativas de calidad de los datos sin comprender dónde se encuentran los problemas, cuál es su alcance ni qué cuestiones tienen mayor impacto en el negocio. Los equipos acaban dedicando tiempo a resolver problemas de baja prioridad, mientras que los problemas más importantes permanecen ocultos. 

DataConnect resuelve este problema mediante evaluaciones de calidad automatizadas que analizan los datos antes de que comience la creación de reglas. En lugar de partir de cero, los usuarios obtienen una visión clara del estado de la calidad de los datos, lo que les permite priorizar las medidas correctivas en función de un impacto cuantificable, en lugar de basarse en conjeturas. 

La IA hace que la calidad de los datos sea más sencilla y accesible

El verdadero valor de la IA reside en eliminar la complejidad. La automatización se encarga de tareas repetitivas como la clasificación de datos, la recomendación de reglas y la identificación de problemas de calidad, lo que permite a los equipos dedicar más tiempo a resolver problemas empresariales. Además, los flujos de trabajo guiados facilitan el acceso a la calidad de los datos a analistas, responsables de datos y equipos de gobernanza sin necesidad de contar con conocimientos técnicos avanzados.

Al combinar la integración híbrida de datos con la automatización asistida por IA, DataConnect ayuda a identificar, comprender y resolver los problemas de calidad en una fase más temprana del ciclo de vida de los datos. El resultado es un proceso más rápido para obtener datos fiables y preparados para la IA, sin la complejidad que tradicionalmente ha ralentizado las iniciativas de calidad de los datos.

A medida que las organizaciones siguen invirtiendo en análisis, gobernanza e inteligencia artificial, DataConnect les aporta una mayor confianza en la calidad de los datos que sustentan cada decisión. Con DataConnect, las organizaciones pueden integrar la calidad de los datos en el ciclo de vida de los mismos, lo que agiliza y facilita el suministro de datos fiables y preparados para la inteligencia artificial de los que depende cualquier empresa moderna.

Descubre cómo DataConnect contribuye a proporcionar datos fiables para el análisis, las operaciones y la inteligencia artificial.

Acerca del autor

Acerca de Andrew Petersen

Andrew dirige el marketing de productos de la cartera de IA de Actian. Con una trayectoria profesional que abarca el marketing de productos, la investigación de clientes, la estrategia de contenidos y el periodismo, Andrew se centra en posicionar tecnologías complejas de datos e IA para vincularlas con resultados empresariales tangibles. Antes de incorporarse a Actian, ocupó puestos de marketing de productos en CData, data.world y Workato.