Calidad de datos: una guía detallada

Las decisiones empresariales son tan justificables como los datos que las respaldan. Sin datos sólidos y fiables a su disposición, corre el riesgo de tomar decisiones basadas en información errónea. En esta guía, repasaremos los factores que se utilizan para evaluar la calidad de los datos, los pasos necesarios para su adquisición y conservación, y consejos para mejorar y gestionar la calidad de los datos de una empresa.

¿Qué es la calidad de los datos?

La calidad de los datos se refiere a la exactitud, consistencia, integridad y fiabilidad de los datos usados por una organización. Los datos de alta calidad garantizan que las empresas puedan tomar decisiones informadas, optimizar las operaciones y mejorar la experiencia del cliente. Por el contrario, la mala calidad de los datos puede dar lugar a ineficiencias operativas, pérdidas financieras y estrategias equivocadas. Por esta razón, muchas organizaciones utilizan una solución o producto de calidad de datos o producto para aumentar el valor de sus datos.

La calidad de los datos suele evaluarse en función de varios criterios, entre ellos:

• Precisión - Garantizar que los datos representan correctamente los valores del mundo real.
• Consistencia - Mantenimiento de la uniformidad entre distintos conjuntos de datos.
• Exhaustividad - Asegurarse de que se rellenan todos los campos de datos obligatorios.
• Puntualidad - Mantener los datos actualizados para su uso pertinente.
• Validez - Cumplimiento de formatos y normas de datos predefinidos.
• Unicidad - Eliminación de registros duplicados.

¿Por qué es importante la calidad de los datos?

La mala calidad de los datos puede tener consecuencias importantes, desde información engañosa a pérdida de ingresos. A continuación explicamos por qué garantizar datos de alta calidad es crucial para las empresas:

Una mejor toma de decisiones

Los datos de alta calidad proporcionan a las empresas información precisa que les permite tomar decisiones estratégicas bien fundadas. Ya se trate de prever las tendencias de ventas, optimizar las campañas de marketing o gestionar inventarios, unos datos fiables juegan un papel clave en la toma de decisiones.

Cumplimiento de la normativa

Muchos sectores están sujetos a estrictos requisitos normativos en materia de tratamiento de datos, como el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) y la HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad de los Seguros Médicos). El cumplimiento de la normativa depende de que los datos sean precisos y se mantengan bien.

Mejora de la experiencia del cliente

Contar con datos precisos sobre los clientes garantiza que las empresas puedan personalizar las interacciones, agilizar la prestación de servicios y minimizar los errores de comunicación. Esto aumenta la satisfacción y la fidelidad de los clientes.

Eficiencia operativa

La mala calidad de los datos puede provocar ineficiencias, como facturación incorrecta, errores en el procesamiento de pedidos e interrupciones en la cadena de suministro. Mantener datos de alta calidad reduce estos riesgos y mejora los flujos de trabajo operativos.

Ventaja competitiva

Las empresas que dan prioridad a la calidad de los datos pueden aprovechar los análisis y la IA con mayor eficacia, obteniendo información con la que van por delante de la competencia. Con datos limpios y fiables, las organizaciones pueden perfeccionar sus estrategias e innovar más rápido.

Cómo funciona la calidad de los datos

Garantizar una alta calidad de los datos requiere un enfoque sistemático que integre tecnología, gobernanza y buenas prácticas. El proceso suele incluir los siguientes pasos.

1. Recopilación e introducción de datos

La recopilación precisa de datos es la base de la calidad de los datos. Este paso implica obtener los datos de canales fiables, verificar su exactitud y estandarizar los formatos de entrada para minimizar los errores.

2. Limpieza y normalización de datos

La limpieza de datos implica identificar y rectificar errores como registros duplicados, valores incorrectos y entradas que faltan. La normalización garantiza que los datos tengan el mismo formato en todas las plataformas, lo que facilita su análisis y uso.

3. Implementación de normas de calidad de datos

Las organizaciones adoptan normas de calidad de los datos para definir cómo deben gestionarse. Estas normas establecen las directrices para la validación, la gobernanza y la supervisión. Algunos marcos comunes son:

• • ISO 8000 - Una norma mundial para la gestión de la calidad de los datos.
  • DAMA-DMBOK (Conjunto de conocimientos sobre gestión de datos) - Conjunto de buenas prácticas del sector.
  • Modelo de Excelencia de Datos CDQ - Un marco centrado en la mejora continua de la calidad de los datos.

4. Gobernanza y supervisión de datos

Las mejores prácticas de gobernanza de datos implican el establecimiento de políticas, funciones y responsabilidades para garantizar que los datos sigan siendo de alta calidad todo su ciclo de vida. Esto incluye auditorías periódicas, supervisión en tiempo real y herramientas automatizadas para la detección de anomalías. La calidad de los datos es diferente de la integridad de los datos, que se refiere a la protección de los datos frente a accesos y cambios no autorizados. Sin embargo, tanto la integridad como la calidad de los datos se preservan mediante una sólida gobernanza de los datos.

5. Integración y mantenimiento de datos

Los datos de alta calidad deben integrarse en varios sistemas para mantener la consistencia. Los flujos de trabajo automatizados ayudan a mantener los datos actualizados, garantizando su relevancia para la toma de decisiones. Todo ello forma parte de estrategias continuas y consistentes de gestión de la calidad de los datos que debe usar la empresa para garantizar el valor de los datos recopilados.

Cómo aprovechan las empresas la calidad de los datos

Las empresas utilizan la calidad de los datos de diversas maneras. Cada vez que los equipos aprovechan estratégicamente los datos que tienen almacenados, confían en su calidad para garantizar los resultados deseados. Algunas de las formas más comunes en que las empresas utilizan la calidad de los datos en su beneficio son las siguientes:

Marketing basado en datos

Contar con datos precisos permite a los profesionales del marketing segmentar audiencias, personalizar campañas y realizar un seguimiento eficaz del rendimiento. Con bases de datos de clientes limpias, las empresas pueden mejorar los objetivos y los índices de participación.

Gestión financiera y de riesgos

Los datos financieros de alta calidad garantizan la precisión de las previsiones, los presupuestos y la evaluación de riesgos. Las empresas dependen de datos precisos para la detección del fraude, la evaluación del riesgo crediticio y la elaboración de informes reglamentarios.

Optimización de la cadena de suministro

Las empresas utilizan los datos para hacer un seguimiento de los niveles de inventario, gestionar las relaciones con los proveedores y predecir las fluctuaciones de la demanda. Unos datos imprecisos pueden dar lugar a un exceso o falta de existencias, o a retrasos en las entregas.

Gestión de las relaciones con los clientes (CRM)

Mantener los datos de CRM limpios ayuda a las empresas a comprender las preferencias, el historial y las interacciones de los clientes. Esto permite mejorar la comunicación y la calidad del servicio, fomentando unas relaciones duraderas.

Aplicaciones de IA y aprendizaje automático

Los modelos de IA requieren datos de entrenamiento de alta calidad para funcionar con eficacia. La mala calidad de los datos puede dar lugar a predicciones sesgadas, imprecisas o poco fiables, lo que reduce la eficacia de las soluciones de aprendizaje automático.

Buenas prácticas para mantener la calidad de los datos

A continuación ofrecemos algunos consejos para mantener la calidad de los datos de una empresa. Para que los datos sean fiables cuando se necesiten, es necesario contar con una estrategia eficaz de gestión y gobernanza de datos.

1. Establecer políticas de gobernanza de datos

Unas políticas claramente definidas sobre propiedad, gestión y garantía de calidad de los datos ayudan a mantener la consistencia en toda la organización.

2. Automatizar la validación y limpieza de datos

Gracias a las herramientas basadas en IA, las empresas pueden automatizar la validación de datos, detectar anomalías y limpiar los datos de forma continua.

3. Implantar métricas de calidad de datos

Las métricas de seguimiento como índices de precisión, puntuaciones de integridad y frecuencia de errores ayudan a las organizaciones a controlar y mejorar la calidad de los datos.

4. Auditoría y actualización periódicas de los datos

La realización rutinaria de auditorías de datos garantiza que la información obsoleta o incorrecta se identifique y corrija antes de que afecte a la toma de decisiones.

5. Formar a los empleados sobre buenas prácticas en materia de datos

Garantizar que los empleados comprendan la importancia de la calidad de los datos y sigan las mejores prácticas para su introducción, gestión y elaboración de informes mejora la calidad general.

Aumente la eficacia de su organización centrándose en la calidad de los datos

La calidad de los datos es la columna vertebral de las operaciones empresariales eficaces, ya que influye en la toma de decisiones, el cumplimiento de la normativa, la experiencia del cliente y la eficiencia general. La implantación de normas sólidas de calidad de datos y marcos de gobernanza garantiza que las organizaciones puedan confiar en sus datos para las funciones empresariales críticas. Al dar prioridad a los datos de alta calidad, las empresas pueden impulsar la innovación, reducir riesgos, evitar problemas debidos a una falta de estandarización de datosy mantener una ventaja competitiva en el actual entorno impulsado por los datos.

A la hora de tomar las mejores decisiones empresariales, las organizaciones necesitan datos de la máxima calidad. Utilice Actian Data Intelligence Platform para perfeccionar las prácticas de descubrimiento, gestión y gobierno de datos.