Problemas de calidad de datos: 6 soluciones para empresas

Los problemas de calidad de los datos cuestan a las empresas millones de dólares cada año, perturban las operaciones y comprometen la precisión en la toma de decisiones. Las empresas se enfrentan a retos como registros incompletos, entradas duplicadas e información obsoleta, que a menudo provocan ineficiencias y fracasos de proyectos. En este artículo se describen seis soluciones para abordar estos problemas con eficacia:

• Validación de datos mediante IA: Detecta y corrige automáticamente los errores en tiempo real, reduciendo los esfuerzos manuales hasta en un 50%.
• Herramientas automatizadas de limpieza de datos: Corrige los duplicados, los valores que faltan y las incoherencias de formato, ahorrando tiempo y mejorando la precisión.
• Marcos de gobernanza de datos: Establece una propiedad, políticas y normas claras para gestionar los datos en toda la organización.
• Observabilidad y supervisión de los datos: Realiza un seguimiento continuo del estado de los datos para detectar y resolver problemas en una fase temprana.
• Integración y normalización de datos escalables: Unifica diversas fuentes de datos y garantiza formatos coherentes para un uso sin fisuras.
• Bucles de retroalimentación AI: Aprende de las correcciones anteriores para evitar que se repitan los problemas de calidad de los datos.

Estas estrategias no sólo mejoran la fiabilidad de los datos, sino que también aumentan la eficiencia, reducen los costes y favorecen mejores resultados empresariales.

Solución 1: Validación de datos con IA

Los problemas de calidad de los datos son un reto persistente para las empresas, y los métodos de validación tradicionales -a menudo dependientes de reglas manuales- se quedan cortos. Estos enfoques anticuados son lentos, propensos a errores y carecen de flexibilidad. Entre en validación de datos basada en IAque utiliza el aprendizaje automático para detectar, corregir y prevenir automáticamente los problemas de datos en tiempo real. Este enfoque no sólo mejora la precisión, sino que también garantiza la fiabilidad en todos los sistemas de la empresa, abordando retos de larga data y elevando el nivel de calidad de los datos.

Cómo identifica la IA los errores en los datos

Los sistemas de validación de IA emplean algoritmos avanzados para escanear y analizar flujos de datos, detectando errores que la supervisión humana podría pasar por alto. Aprovechando técnicas como el reconocimiento de patrones, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático adaptativo, estos sistemas destacan en la detección de anomalías e incoherencias.

El proceso funciona a varios niveles. El análisis estadístico identifica los valores atípicos, el aprendizaje automático garantiza un formato coherente y la detección avanzada de duplicados consolida los registros redundantes. Con el tiempo, la IA aprende de las tendencias pasadas y se vuelve cada vez más experta en corregir errores en función del contexto.

Ventajas de la validación automatizada

La validación basada en IA puede reducir los esfuerzos de limpieza manual de datos hasta en un 50% y verificar los datos un 60% más rápido. Las empresas que adoptan estos sistemas informan de ganancias significativas tanto en eficiencia como en precisión.

La validación en tiempo real es una gran ventaja, ya que detecta los errores en el momento en que se producen y evita que los datos defectuosos influyan en las decisiones empresariales. Se calcula que el 30 % de los datos empresariales están incompletos o son incorrectos, por lo que solucionar estos problemas en el punto de entrada minimiza los costosos efectos posteriores. Y como los volúmenes de datos se duplican cada dos años, la escalabilidad de las soluciones basadas en IA se vuelve crítica.

Los resultados hablan por sí solos. Por ejemplo, una importante empresa de servicios financieros redujo el tiempo de verificación manual en un 60% mediante la validación basada en IA, mientras que un minorista mundial redujo los errores de introducción de datos de clientes en un 40%. Teniendo en cuenta que la mala calidad de los datos cuesta a las empresas estadounidenses 3,1 billones de dólares al año, incluso las mejoras incrementales en la precisión pueden producir beneficios financieros sustanciales. Estas eficiencias también permiten a las organizaciones crear estrategias de datos sólidas para toda la empresa.

Ejemplo: Observabilidad de los datos de Actian

Actian Data Observability muestra cómo funciona en la práctica la validación impulsada por IA. Esta plataforma ofrece supervisión en tiempo real de la calidad de los datos, con alertas basadas en IA que notifican a los equipos en el momento en que surgen problemas. Utiliza métricas basadas en SQL para comparar los datos con reglas empresariales predefinidas y genera automáticamente tickets de incidencias cuando se detectan discrepancias.

Solución 2: Herramientas automatizadas de limpieza de datos

La limpieza manual de datos asombroso 60% del tiempo de un científico de datos.. Las herramientas automatizadas de limpieza de datos dan la vuelta a este guión, utilizando algoritmos para abordar los problemas comunes de los datos -como duplicados, valores perdidos, incoherencias de formato y registros dañados- a una velocidad y escala que los humanos simplemente no pueden igualar. Estas herramientas se integran a la perfección con los flujos de trabajo de la empresa, proporcionando datos limpios y procesables sin supervisión humana constante.

Corregir duplicados y datos que faltan

Las herramientas automatizadas destacan a la hora de detectar patrones que los humanos podrían pasar por alto. Por ejemplo, algoritmos de concordancia difusapor ejemplo. Estos algoritmos comparan registros que no son exactamente idénticos, pero que probablemente se refieran a lo mismo. Pueden detectar variaciones en nombres o direcciones, teniendo en cuenta errores tipográficos y diferencias de formato, y consolidarlos en un único registro preciso.

Cuando se trata de datos que faltan, estas herramientas no se limitan a marcar los campos vacíos. Utilizan técnicas de aprendizaje automático como K-Nearest Neighbors (KNN) o Multiple Imputation by Chained Equations (MICE) para predecir y rellenar los espacios en blanco basándose en las tendencias de los datos existentes. Este enfoque mantiene los conjuntos de datos completos y fiables, minimizando las lagunas que, de otro modo, podrían sesgar el análisis.

Otra gran ventaja es la estandarización de formatos. Las herramientas automatizadas pueden garantizar que los números de teléfono tengan el formato (555) 123-4567, las fechas el formato MM/DD/AAAA o los valores monetarios el signo del dólar y el decimal adecuados. Esta coherencia elimina errores que podrían interrumpir los procesos posteriores.

Preparación de datos más rápida

Cuando se trabaja con conjuntos de datos masivos, la velocidad lo es todo. La limpieza automatizada de datos puede aumentar la eficiencia operativa en un hasta un 30 y reducir los errores de procesamiento de datos en un 20%. Con el tiempo, se reduce la necesidad de intervención manual y se obtienen resultados más fiables.

Estas herramientas también permiten repetir los flujos de trabajo. Una vez establecidas las reglas, aplican automáticamente la misma lógica a todos los datos entrantes, garantizando una calidad uniforme sin esfuerzo adicional. Esta coherencia elimina la variabilidad que suele afectar a los procesos manuales.

Los riesgos de no automatizar pueden ser costosos. Un ejemplo: En 2017, Uber pagó de menos a sus conductores de Nueva York unos 45 millones de dólares debido a un procesamiento de datos incorrecto. Con reglas automatizadas de limpieza y validación, estos costosos errores podrían detectarse a tiempo, evitando que se conviertan en problemas mayores.

Ejemplo: Actian DataConnect

Actian DataConnect muestra cómo la limpieza automatizada de datos puede integrarse en los flujos de trabajo empresariales. Esta plataforma de integración híbrida conecta varias fuentes de datos al tiempo que aplica reglas de limpieza durante el proceso de integración. En lugar de esperar a limpiar los datos después de que lleguen a su destino, DataConnect aborda los problemas de calidad en el punto de integración, impidiendo que los datos erróneos entren en los sistemas posteriores.

La plataforma admite una amplia gama de tipos y volúmenes de datos, y aplica reglas estandarizadas para eliminar duplicados y validar formatos a medida que los datos se mueven entre sistemas. Esto garantiza flujos de datos limpios y coherentes directamente a las plataformas analíticas, bases de datos y aplicaciones empresariales, sin necesidad de limpieza adicional posterior a la integración.

Con su arquitectura de "diseño en cualquier lugar, despliegue en cualquier lugar", DataConnect le permite crear reglas de limpieza una sola vez y aplicarlas en múltiples entornos, ya sea en las instalaciones, en la nube o en configuraciones híbridas. Esta flexibilidad garantiza una calidad de datos constante, independientemente de dónde se encuentren los datos o de cómo evolucione su infraestructura. Al acelerar la preparación de los datos, este tipo de herramientas refuerzan los cimientos de una estrategia de datos empresarial sólida.

Solución 3: marcos de gobernanza de datos

Los marcos de gobernanza de datos ponen orden en el caos, transformando los datos dispersos en sistemas estructurados y conformes. Incluso las herramientas más avanzadas se quedan cortas si no se establecen políticas claras y responsabilidades. Un marco de gobernanza sólido define a quién pertenecen los datos específicos, cómo deben gestionarse y las normas que deben respetarse en toda la organización. Veamos por qué es tan importante para el éxito operativo.

Por qué es importante la gobernanza de datos

Gartner informa de que el 80 % de las iniciativas empresariales digitales se estancarán este año debido a una gobernanza deficiente. Esta sorprendente cifra subraya lo esencial que es una gestión adecuada de los datos para impulsar el éxito empresarial.

Cuando se hace bien, la gobernanza de datos ofrece resultados tangibles. Las organizaciones con programas de gobernanza establecidos informan de beneficios clave como la mejora de la analítica de datos y el conocimiento (58%), la mejora de la calidad de los datos (58%) y la mejora de la colaboración (57%). Estos beneficios proceden de la existencia de políticas bien definidas que abordan las normas de calidad de los datos, los controles de acceso, los calendarios de conservación y los requisitos de privacidad.

La rendición de cuentas es la piedra angular de una gobernanza eficaz. Los marcos asignan una propiedad y una administración claras para cada activo de datos. Muchos enfoques modernos se inclinan por la administración federada, en la que los equipos individuales gestionan sus propios datos mientras que los equipos centrales mantienen los estándares de toda la organización.

La tecnología al servicio de la gobernanza

Hoy en día, la gobernanza no consiste sólo en establecer políticas, sino en aprovechar la tecnología para hacerlas cumplir. La tecnología ha transformado la gobernanza de un conjunto estático de normas en sistemas dinámicos en tiempo real. Las reglas legibles por máquina pueden aplicar automáticamente políticas relacionadas con la privacidad, la calidad y la retención. Esto elimina la necesidad de procesos manuales propensos a errores y garantiza una aplicación coherente de la gobernanza en todas las operaciones de datos.

Las herramientas de gobernanza van un paso más allá y ofrecen funciones como la validación, la limpieza y el enriquecimiento de datos. También proporcionan información a través del descubrimiento, la creación de perfiles y la evaluación comparativa. Estas herramientas realizan un seguimiento de los datos a lo largo de su ciclo de vida, garantizando que se clasifican y gestionan de acuerdo con los requisitos internos y normativos.

Un buen ejemplo es el del Departamento de Transporte de Ohio (ODOT). En colaboración con Data Transfer Solutions, ODOT implantó un marco de gobernanza que estandarizó los datos en toda la organización. Este esfuerzo redujo significativamente el tiempo necesario para la asimilación de datos y mejoró la calidad general de los datos.

Las herramientas de gobernanza nativas de la nube son especialmente valiosas para las empresas modernas. Ofrecen la escalabilidad necesaria para gestionar volúmenes de datos crecientes sin sacrificar la supervisión. Estas plataformas ofrecen a los responsables una visión completa de todas las actividades relacionadas con los datos, lo que les permite gestionar los permisos de acceso y controlar los posibles riesgos de seguridad.

A pesar de estas ventajas, la adopción de tecnología de gobernanza sigue siendo inconsistente. Una encuesta realizada en 2021 reveló que, aunque el 64% de las organizaciones han establecido programas de gobernanza de datos, solo el 43% utiliza software específicamente diseñado para la gobernanza.

Ejemplo: Plataforma de inteligencia de datos Actian

Para ver cómo la tecnología puede elevar la gobernanza, no busque más allá de la Plataforma de Inteligencia de Datos Actian. Esta plataforma utiliza la tecnología de gráficos de conocimiento para trazar el linaje de los datos, mostrando exactamente cómo fluyen a través de una organización y señalando posibles problemas de calidad.

Su modelo de gobernanza federada permite a los distintos departamentos mantener el control sobre sus datos, al tiempo que garantiza el cumplimiento de las normas de toda la empresa. Los usuarios empresariales pueden acceder a los datos mediante búsquedas en lenguaje natural basadas en IA, mientras que los equipos de gobernanza mantienen la supervisión con la aplicación automatizada de políticas y la supervisión en tiempo real.

Lo que distingue a esta plataforma es su enfoque proactivo. En lugar de limitarse a identificar las infracciones de las políticas después de que se produzcan, aplica las normas de gobernanza durante el procesamiento de los datos, previniendo los problemas antes de que surjan. Esto reduce la carga de trabajo manual de los equipos de gobernanza, al tiempo que se integra a la perfección con herramientas de validación de IA y limpieza automatizada.

La plataforma también equilibra la accesibilidad con el control. Los usuarios de toda la organización pueden encontrar y acceder fácilmente a los conjuntos de datos pertinentes a través de interfaces intuitivas, pero el marco de gobernanza garantiza que sólo vean aquello a lo que están autorizados a acceder. Este enfoque permite a las organizaciones liberar todo el potencial de sus datos, manteniendo al mismo tiempo estrictas normas de seguridad y cumplimiento.

Solución 4: Observabilidad y supervisión de los datos

Piense en la observabilidad de los datos como un rastreador 24/7 de la salud de su ecosistema de datos. Controla la calidad, disponibilidad y fiabilidad de los datos, detectando posibles problemas en una fase temprana y proporcionando el contexto necesario para solucionarlos antes de que interrumpan las operaciones. Mientras que la validación de IA y la limpieza automatizada garantizan datos limpios en el punto de entrada, la observabilidad trabaja para mantener la integridad en toda la organización.

Hay mucho en juego: la mala calidad de los datos cuesta a las empresas una media de 12,9 millones de dólares al año, y el 80% de los ejecutivos admiten que no confían en sus datos. La observabilidad de los datos hace que las organizaciones pasen de apagar fuegos constantemente a gestionar sus datos de forma proactiva.

Detectar los problemas antes de que se agraven

Sobre la base de la validación y la limpieza impulsadas por la inteligencia artificial, la observabilidad de los datos garantiza la detección precoz de los problemas. En lugar de descubrir los problemas solo después de que los informes parezcan fallidos o los clientes se quejen, las herramientas de observabilidad detectan las anomalías en tiempo real y ofrecen la información necesaria para abordarlas de inmediato.

La realidad es la siguiente: los equipos de datos dedican aproximadamente el 40% de su tiempo a solucionar problemas de calidad de forma reactiva. Este enfoque es agotador y caro. Con las herramientas de observabilidad, los sistemas de alerta temprana detectan posibles problemas -como valores que faltan, registros duplicados o formatos incoherentes- antes de que se agraven.

Los beneficios son tangibles. Por ejemplo, Contentsquare redujo el tiempo que tardaba en detectar problemas de datos en un 17% en solo un mes utilizando una plataforma de observabilidad de datos. Estas herramientas suelen aprovechar el aprendizaje automático para establecer patrones normales en los datos y detectar desviaciones que podrían indicar problemas subyacentes.

Más allá de la simple detección de errores, la observabilidad de los datos protege la elaboración de informes críticos mediante la identificación de fallos silenciosos en métricas clave. También aumenta la confianza en los modelos de IA y ML al detectar problemas como la desviación de características o los cambios de esquema que podrían comprometer la precisión. ¿Cuál es el resultado? Tanto los responsables de la toma de decisiones como los sistemas automatizados pueden confiar en datos precisos y fiables.

Características básicas de la observabilidad de los datos

Las mejores plataformas de observabilidad de datos vienen con un conjunto de funciones diseñadas para garantizar una supervisión exhaustiva y una rápida resolución de problemas:

• Supervisión en tiempo real y detección de anomalías: Realiza un seguimiento de los datos a medida que fluyen por las canalizaciones, comparándolos con patrones históricos para detectar actividades inusuales.
• Análisis de la causa raíz: Rastrea los problemas hasta sus orígenes, ayudando a los equipos a identificar y abordar rápidamente el origen del problema.
• Métricas basadas en SQL y gestión automatizada de incidencias: Permite a los equipos crear comprobaciones de calidad personalizadas utilizando la conocida sintaxis SQL, con alertas automatizadas y tickets de incidencias cuando se superan los umbrales.
• Los cinco pilares de la observabilidad de los datos: Frescura, distribución, volumen, esquema y linaje: estos pilares cubren todas las áreas principales en las que pueden surgir problemas con los datos.
• Triaje consciente del negocio: Prioriza los problemas en función de su impacto potencial, garantizando que los problemas críticos se aborden en primer lugar.

Ejemplo: La observabilidad de los datos de Actian en acción

Actian Data Observability es un gran ejemplo de cómo las herramientas modernas integran estas funciones a la perfección. La plataforma combina la detección de anomalías basada en IA con paneles de control fáciles de usar, lo que hace que la salud de los datos sea accesible tanto para los equipos técnicos como para los usuarios empresariales.

Actian supervisa todas las fuentes de datos conectadas en tiempo real, señalando problemas como cambios de esquema, cambios inesperados de volumen o retrasos en la actualización de los datos. Cuando surgen problemas, genera tickets de incidencias con contexto detallado, incluidos los sistemas posteriores afectados y los pasos sugeridos para su resolución.

Una característica destacada es el marco de métricas basado en SQL de Actian. Los equipos de datos pueden definir reglas de validación personalizadas mediante consultas SQL estándar, lo que facilita la adaptación de las comprobaciones a las necesidades específicas de su organización sin necesidad de aprender nuevos lenguajes de programación. Estas métricas se ejecutan de forma continua, lo que garantiza el cumplimiento permanente de los requisitos empresariales.

Actian también se integra con los marcos de gobernanza de datos existentes, aplicando automáticamente las políticas de calidad establecidas por los programas de gobernanza. Esto garantiza que los esfuerzos de observabilidad se alineen con estrategias organizativas más amplias.

Otra ventaja clave son sus evaluaciones del impacto en el negocio. Las alertas no sólo notifican a los equipos los cambios en los datos, sino que también destacan qué informes, procesos o aplicaciones pueden verse afectados. Esto ayuda a los equipos a priorizar las respuestas y a comunicar las posibles repercusiones de forma más eficaz a las partes interesadas.

Al fomentar la colaboración, Actian reúne a ingenieros de datos, analistas y usuarios empresariales en un espacio de trabajo compartido para investigar y resolver problemas. Este proceso racionalizado reduce la falta de comunicación y garantiza que las soluciones aborden tanto las necesidades técnicas como las empresariales.

Gartner predice que el 50% de las empresas que adopten arquitecturas de datos distribuidas implementarán herramientas de observabilidad de datos para 2026 -frente a solo el 20% en 2024-, por lo que plataformas como Actian están sentando las bases para ecosistemas de datos más fiables y dignos de confianza. Las organizaciones que adopten estas herramientas ahora estarán mejor equipadas para gestionar la creciente complejidad de los sistemas de datos modernos.

Solución 5: Integración y normalización de datos escalables

Supervisar la calidad de los datos es esencial, pero el mayor reto para las empresas modernas es fusionar datos de una amplia variedad de fuentes. Dado que los datos empresariales se duplicarán de 1 petabyte a 2,02 petabytes entre 2020 y 2022, la necesidad de una integración escalable nunca ha sido tan acuciante. Las empresas se enfrentan a una afluencia de información procedente de aplicaciones en la nube, bases de datos locales, dispositivos IoT y sistemas heredados, todos ellos con formatos y estructuras únicos. Sin una integración y estandarización adecuadas, se corre el riesgo de que información valiosa quede atrapada en silos aislados.

Por qué es importante una integración escalable

Las plataformas de integración de datos escalables ofrecen una forma de conectar diversas fuentes bajo una arquitectura unificada, gestionando varios tipos de datos y modelos de despliegue de forma eficiente. A diferencia de las anticuadas conexiones punto a punto, que se vuelven cada vez más complejas a medida que crecen los sistemas, las plataformas modernas están diseñadas para gestionar ecosistemas en expansión con facilidad.

Los beneficios son innegables. De hecho, el 80% de los responsables de operaciones empresariales consideran que la integración de datos es esencial para su éxito. Tomemos como ejemplo Bayer Crop Science: al pasar de las conexiones personalizadas punto a punto a la integración basada en API, redujeron el tiempo de desarrollo de productos de 5-6 semanas a sólo 2 semanas. También introdujeron más de 40 API reutilizables y redujeron las funciones de proceso en un 70%. Este enfoque no sólo eliminó ineficiencias, sino que también garantizó que su estrategia de integración pudiera evolucionar junto con sus necesidades empresariales.

Las plataformas escalables también preparan a las empresas para el futuro. Ya se trate de nuevas fuentes de datos procedentes de adquisiciones, nuevos departamentos o tecnologías emergentes, estos sistemas pueden adaptarse sin necesidad de una revisión completa. Funciones como los conectores preconfigurados y las herramientas de diseño visual simplifican el proceso, reduciendo la carga de trabajo de los equipos informáticos y permitiendo a los usuarios no técnicos desempeñar un papel activo en la creación de flujos de datos. Este tipo de integración sienta las bases para una estandarización eficaz, garantizando la coherencia en todos los sistemas.

El papel de la normalización en la fiabilidad de los datos

Incluso con una integración perfecta, la calidad de los flujos de datos depende de su coherencia. La normalización garantiza que los datos de los distintos sistemas coincidan, de modo que un "ID de cliente" en un sistema coincida con un "ID de cliente" en otro. De lo contrario, las incoherencias pueden provocar errores, retrasos e ineficiencias.

Los datos normalizados crean una base sólida para agilizar los procesos empresariales al eliminar las correcciones manuales que a menudo son necesarias para conciliar formatos que no coinciden. Por ejemplo, al generar informes, los equipos no tienen que perder tiempo descifrando diferencias en el formato de los nombres de los clientes u otros campos en los distintos sistemas: todo sigue las mismas reglas.

También facilita la colaboración entre departamentos. Marketing puede acceder fácilmente a los datos de clientes recopilados por ventas, y finanzas puede analizar esa misma información sin necesidad de ajustes personalizados. Además, la estandarización favorece el cumplimiento de las normativas, algo especialmente importante en sectores como la sanidad y las finanzas.

Entre los principios clave de la normalización se incluyen:

• Reformar reglas para convertir los datos entrantes en formatos compatibles con el sistema,
• Reglas semánticas para garantizar la coherencia del significado en distintos contextos, y
• Reglas de taxonomía para establecer sistemas de clasificación estructurados.

Ejemplo: Actian DataConnect

Actian DataConnect es una plataforma diseñada para abordar tanto la integración de datos como la estandarización a escala. Es compatible con entornos híbridos -en la nube, en las instalaciones y en el perímetro- sin limitar los tipos o volúmenes de datos, lo que la hace versátil para las necesidades empresariales.

Una característica destacada es su interfaz de diseño visual. Esta herramienta permite a los usuarios crear flujos de datos complejos sin una codificación pesada, utilizando conectores de arrastrar y soltar y plantillas preconstruidas. Los equipos pueden definir transformaciones y reglas de normalización a través de una interfaz intuitiva, lo que la hace accesible tanto a usuarios técnicos como no técnicos.

DataConnect destaca en la automatización de la normalización. Por ejemplo, puede detectar diferencias de esquema entre sistemas y sugerir reglas de asignación para alinear formatos. Si un sistema almacena los números de teléfono como "(555) 123-4567" y otro como "555-123-4567", DataConnect aplica automáticamente reglas de estandarización para garantizar la uniformidad.

Sus capacidades de procesamiento en tiempo real la diferencian de las herramientas orientadas a lotes. La plataforma puede gestionar datos en streaming procedentes de dispositivos IoT, sistemas transaccionales y aplicaciones basadas en eventos, lo que garantiza que los datos estandarizados estén listos para su análisis sin retrasos.

Además, DataConnect incorpora la gobernanza a sus procesos de integración. Aplica políticas de calidad y seguridad, mantiene registros de auditoría y garantiza que la estandarización se ajuste a objetivos organizativos más amplios. Este enfoque no sólo agiliza las operaciones, sino que también favorece el cumplimiento y la integridad de los datos en todos los ámbitos.

Solución 6: circuitos de retroalimentación de IA para la mejora continua

Aunque la normalización y la integración constituyen un buen punto de partida, algunas empresas están llevando la calidad de los datos a un nivel superior con bucles de retroalimentación basados en IA. Estos sistemas no sólo solucionan los problemas de datos, sino que también aprenden de cada corrección, ayudando a prevenir problemas similares en el futuro. Teniendo en cuenta que el 85% de los proyectos de IA fracasan debido a datos deficientes o insuficientesel perfeccionamiento de los procesos de calidad de datos se está convirtiendo en una ventaja competitiva fundamental.

Los circuitos de retroalimentación de la IA funcionan analizando patrones en las correcciones, señalando las causas profundas y ajustando automáticamente las reglas de validación. Con el tiempo, esto reduce la necesidad de intervención manual y crea un sistema más eficiente.

Aprender de las correcciones de datos anteriores

La fuerza de los bucles de retroalimentación de la IA reside en su capacidad para convertir cada corrección de datos en una oportunidad de aprendizaje. Tanto si los errores se solucionan mediante herramientas automatizadas, esfuerzos manuales o procesos de validación, los sistemas de IA capturan detalles sobre el problema y cómo se resolvió.

Pero estos sistemas van más allá del reconocimiento básico de patrones. Analizan el contexto de los problemas de calidad de los datos, como la fuente de los datos, el momento de la ingestión y las transformaciones que causaron los errores. Al comprender estos factores, la IA puede predecir cuándo pueden surgir problemas similares y ajustar las normas de calidad para evitarlos. Con el tiempo, el sistema también identifica patrones más amplios, lo que permite encontrar soluciones proactivas a problemas sistémicos.

Por ejemplo, ATech Solutions Inc. mejoró significativamente su rendimiento tras adoptar el análisis de feedback AI de Convin. La integración condujo a un aumento del 18% en las tasas de éxito en todos los agentes al ofrecer información en tiempo real y perspectivas personalizadas basadas en patrones anteriores. Además, sus puntuaciones de IA perdidas cayeron un 12%gracias a una mejor gestión de las objeciones y a una formación personalizada para los casos perdidos anteriormente.

El mecanismo de retroalimentación también descubre problemas sistémicos que pueden no ser obvios a partir de incidentes aislados. Por ejemplo, si determinadas fuentes de datos producen con frecuencia errores de formato en determinados momentos, la IA puede señalar esta tendencia y sugerir ajustes, como modificar las reglas de validación o cambiar los calendarios de ingestión de datos.

Procesos de calidad más inteligentes en acción

Al aprovechar los patrones históricos, los bucles de retroalimentación de la IA pueden predecir y prevenir los problemas de calidad de los datos antes de que se produzcan. Estos sistemas perfeccionan continuamente las reglas de validación, detectando anomalías sutiles que de otro modo podrían pasar desapercibidas.

Tomemos el caso de un fabricante de caramelos: Agentes de IA supervisaron y ajustaron las entradas de datos maestros de fábricas de todo el mundo, garantizando el mantenimiento de un estándar unificado. Bob van Luijt, CEO y cofundador de Weaviate, describió el proceso:

"...lo que llamamos bucles de retroalimentación, en los que los agentes también pueden devolver cosas a la base de datos".

Esto ilustra cómo los agentes de IA pueden corregir incoherencias de forma autónoma, reduciendo la carga de trabajo de los administradores de datos humanos y garantizando al mismo tiempo una calidad de datos coherente en todas las operaciones globales.

Los circuitos de retroalimentación de la IA también permiten gestión predictiva de la calidad de los datos. Al analizar las tendencias de degradación de los datos, estos sistemas pueden anticiparse a futuros problemas y alertar a los equipos para que tomen medidas antes de que surjan. Este enfoque proactivo desplaza la atención de la reacción a los problemas a su prevención, lo que se traduce en canalizaciones de datos más fiables y menores costes operativos.

En última instancia, los modernos sistemas de IA agilizan las complejas tareas de gestión de datos, minimizando los errores humanos, reduciendo costes y creando un marco de calidad de datos que se mejora a sí mismo con el tiempo.

Conclusiones: Creación de un sistema de datos fiable

Las seis soluciones descritas anteriormente sientan las bases para el éxito a largo plazo en la gestión y el aprovechamiento de los datos. Con una previsión de que el volumen mundial de datos alcance los 180 zettabytes en 2025, las empresas que prioricen ahora unos marcos sólidos de calidad de datos estarán mucho mejor equipadas para afrontar los retos del futuro.

Por qué son importantes estas soluciones

Abordar los problemas de calidad de los datos no sólo soluciona fallos técnicos, sino que genera resultados empresariales tangibles. Las organizaciones que adoptan estrategias integrales de calidad de datos registran mejoras significativas en todas sus operaciones. De hecho, las empresas basadas en datos tienen tres veces más probabilidades de tomar mejores decisiones. Las recompensas económicas son igual de sorprendentes: las empresas que invierten sistemáticamente en innovación de datos obtienen unos beneficios para sus accionistas que superan a los de sus competidores en 240 puntos porcentuales.

Por ejemplo, Walmart. Al mejorar la calidad de los datos, redujeron el desperdicio de inventario en un 30% y aumentaron los márgenes de beneficio en un 15%. Netflix, otro ejemplo, utiliza datos de alta calidad para mantener una tasa de retención de espectadores del 93%, lo que ahorra a la empresa mil millones de dólares anuales.

Por otro lado, no tener en cuenta la mala calidad de los datos puede ser increíblemente costoso. Como ya se ha señalado, el coste financiero anual de los datos deficientes es asombroso. McKinsey informa de que el 60 % de los ejecutivos tecnológicos citan la mala calidad de los datos como el principal obstáculo para ampliar las operaciones basadas en datos.

"Garantizar la calidad de los datos es crucial, ya que sustenta todos los aspectos operativos", afirma Rajesh Dutta, CIO de Usha Martin.

Preparar el terreno para el éxito a largo plazo

Las ventajas de una estrategia de datos sólida van mucho más allá de las ganancias a corto plazo. Un enfoque con visión de futuro garantiza la escalabilidad y adaptabilidad a medida que los volúmenes de datos siguen creciendo. Para construir un sistema de datos fiable, las empresas deben invertir en infraestructuras que puedan escalar sin comprometer el rendimiento y seguir siendo resistentes ante posibles fallos.

El secreto reside en tratar la calidad de los datos como un compromiso continuo y no como una iniciativa puntual. Esto implica adoptar arquitecturas de microservicios para un escalado independiente, utilizar el autoescalado para ajustar los recursos de forma dinámica y priorizar la recuperación ante desastres y las copias de seguridad. La automatización y la infraestructura como código (IaC) también desempeñan un papel clave en la mejora tanto de la escalabilidad como de la resiliencia.

Microsoft es un buen ejemplo de esta mentalidad. Su programa de gobernanza de datos incorpora controles de calidad automatizados y medidas claras de rendición de cuentas, reduciendo los errores de datos en un 40%. Este enfoque crea una infraestructura flexible que evoluciona al ritmo de la creciente demanda de datos.

Como ya se ha dicho, la combinación de una validación inteligente con una gobernanza sólida conduce a un sistema que se mejora a sí mismo y crece con la organización. Las empresas de éxito tratan la calidad de los datos como un activo estratégico, que permite obtener mejores conocimientos del mercado y nuevas oportunidades de ingresos. Mediante el establecimiento de políticas claras, la formación de los empleados sobre la importancia de la calidad de los datos y la auditoría periódica de los datos para identificar lagunas, las organizaciones pueden construir sistemas que se vuelvan más fiables y valiosos con el tiempo.

McKinsey estima que la IA generativa podría aportar entre 2,6 y 4,4 billones de dólares de valor anual, por lo que las empresas con datos de máxima calidad estarán mejor posicionadas para aprovechar estas oportunidades emergentes.

Preguntas frecuentes

¿Cómo mejora la validación de datos basada en IA la precisión y fiabilidad de los datos empresariales?

La validación de datos basada en IA elimina las complicaciones de mantener conjuntos de datos precisos y fiables, ya que detecta y corrige errores automáticamente, rellena lagunas y corrige incoherencias a medida que se producen. Esto significa que sus datos se mantienen limpios y fiables sin requerir horas de trabajo manual.

Al simplificar el procesamiento de datos y minimizar las posibilidades de error humano, la validación por IA no sólo ahorra un tiempo valioso, sino que también ayuda a las empresas a evitar errores costosos. ¿Cuál es el resultado? Datos en los que puede confiar para tomar decisiones más inteligentes e impulsar el crecimiento empresarial.

¿Cuáles son las principales ventajas de un marco de gobernanza de datos y cómo mejora la calidad de los datos?

Un marco de gobernanza de datos aporta una serie de ventajas que mejoran directamente la calidad de sus datos. Garantiza que sus datos sean precisos, coherentescoherentes y fiablesconvirtiéndola en un recurso fiable para tomar decisiones con conocimiento de causa. Además, ayuda a las organizaciones a cumplir la normativa, reduce los riesgos derivados de una mala gestión de los datos y aumenta la eficiencia operativa general.

Cuando las organizaciones adoptan un marco sólido de gobernanza de datos, pueden simplificar sus procesos de datos, reducir errores y generar confianza en sus datos. Esto no sólo conduce a decisiones empresariales más inteligentes, sino que también alinea las prácticas de gestión de datos con los objetivos más amplios de la empresa, allanando el camino para el éxito a largo plazo.

¿Cómo mejoran la integración y normalización de datos escalables la gestión de datos y la toma de decisiones de las empresas?

La integración y estandarización escalables de datos simplifican la forma en que las organizaciones gestionan sus datos al fusionar información de distintas fuentes en un formato único y uniforme. Este enfoque minimiza los errores, elimina los datos duplicados y garantiza que la información sea precisa y fiable para el análisis.

Cuando los datos están estandarizados, las empresas pueden automatizar los flujos de trabajo y gestionar cantidades cada vez mayores de datos sin problemas, todo ello manteniendo unos estándares de alta calidad. ¿Cuál es el resultado? Una mayor eficiencia operativa y una información más fiable que ayuda a tomar decisiones más inteligentes en toda la organización.

La IA no puede tener éxito con datos defectuosos. Una vez creada la infraestructura, la observabilidad continua garantiza que se mantenga en buen estado, precisa y lista para la acción.

Vea cómo Actian ofrece una observabilidad de datos inteligente.