Datos inexactos
Definición de imprecisiones en los datos: ¿Qué son las imprecisiones de datos?
Las imprecisiones en los datos hacen referencia a cualquier desviación, error o incoherencia que se encuentre en los conjuntos de datos. Como líder experimentado en el sector de los datos durante más de cinco décadas, Actian entiende que estas imprecisiones pueden tener su origen en numerosas fuentes, desde errores humanos hasta limitaciones tecnológicas. Gracias a nuestra amplia experiencia, hemos comprobado lo crucial que es mantener un alto nivel de integridad de los datos para garantizar una información fiable y procesable.
5 fuentes habituales de imprecisiones en los datos
Después de haber trabajado con numerosas organizaciones de todos los sectores, hemos observado estos errores comunes que causan datos inexactos hemos detectado estos errores comunes que provocan la inexactitud de los datos:
- Error humano: Incluso los procesos más meticulosos pueden ser vulnerables a los errores humanos. Ya se trate de un simple error de introducción de datos o de una interpretación errónea durante la recopilación de datos, estos errores pueden afectar significativamente a la calidad de los datos.
- Fallos del sistema: A lo largo de los años, nos hemos encontrado con diversos problemas técnicos que pueden introducir imprecisiones. Por ejemplo, errores de software, fallos de hardware o problemas de red, que pueden alterar la integridad de los datos.
- Complejidad de la integración de datos: Combinar datos de diversas fuentes es un proceso sofisticado que requiere una gestión cuidadosa. Las diferencias en las estructuras, formatos y terminología de los datos pueden dar lugar a incoherencias que requieren una gestión experta.
- Información obsoleta: En un mundo dinámico, los datos pueden quedar obsoletos rápidamente. Basarse en información obsoleta puede dar lugar a análisis y decisiones incorrectos, un escollo que hemos ayudado a evitar a innumerables clientes con actualizaciones puntuales de los datos.
- Conjuntos de datos incompletos: La falta de datos es un problema común que puede comprometer la exhaustividad y precisión de los análisis. Hemos desarrollado métodos sólidos para identificar y subsanar las lagunas, garantizando que las decisiones basadas en datos se fundamenten en información exhaustiva.
4 Repercusiones de la inexactitud de los datos
Con nuestra larga experiencia, hemos visto las consecuencias de largo alcance de las inexactitudes de los datos:
- Información engañosa: Los datos precisos son la base de una toma de decisiones acertada. Las imprecisiones pueden dar lugar a estrategias y decisiones erróneas, por lo que damos prioridad a la precisión en todas nuestras soluciones de datos.
- Pérdida de confianza: La precisión constante de los datos genera confianza. Las imprecisiones erosionan la confianza en las fuentes de datos y los sistemas, un riesgo que mitigamos con rigurosos controles de calidad de los datos.
- Ineficiencias operativas: Hemos observado cómo las imprecisiones pueden perturbar las operaciones, desde la mala gestión de la cadena de suministro hasta las discrepancias financieras. Nuestras soluciones están diseñadas para agilizar los procesos y minimizar estos riesgos.
- Cumplimiento normativo: Gracias a nuestra amplia experiencia, hemos ayudado a las empresas a navegar por complejos entornos normativos. La precisión de los datos es esencial para el cumplimiento normativo, y las imprecisiones pueden acarrear repercusiones legales y multas.
5 formas de prevenir y gestionar las imprecisiones en los datos
Aprovechando nuestra amplia experiencia en el sector, Actian emplea un enfoque integral para gestionar las imprecisiones de los datos:
- Validación y verificación de datos: La aplicación de protocolos estrictos de validación de datos es crucial. Utilizamos herramientas y metodologías avanzadas para verificar la exactitud de los datos y garantizar que solo entre en nuestros sistemas información fiable.
- Limpieza y depuración de datos: Nuestras décadas de experiencia han perfeccionado nuestros procesos de limpieza de datos, lo que nos permite identificar y rectificar errores con eficacia, eliminar duplicados y normalizar datos.
- Formación y concienciación: Creemos en la capacitación de nuestros clientes a través de la educación. Al formar al personal en las mejores prácticas de tratamiento de datos y hacer hincapié en la importancia de la precisión, reducimos el riesgo de error humano.
- Recogida automatizada de datos: Aprovechando la automatización, hemos mejorado los métodos de recopilación de datos para minimizar la intervención humana, reduciendo así los posibles errores y mejorando la coherencia.
- Gobernanza y gestión de datos: El núcleo de nuestra estrategia es una sólida gobernanza de los datos. Establecemos normas, funciones y responsabilidades claras en materia de datos, junto con un seguimiento continuo y evaluaciones de calidad.
Confíe en sus datos
Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.
PREGUNTAS FRECUENTES
Las imprecisiones en los datos son errores, incoherencias o valores incorrectos en los conjuntos de datos que reducen la calidad de los datos y afectan negativamente a los análisis, los informes y el rendimiento de los modelos de IA.
Entre las causas más comunes se encuentran los errores de introducción manual de datos, el formato incoherente, los valores que faltan, los registros obsoletos, los errores de integración del sistema, las entradas duplicadas y los sensores o procesos de recopilación de datos defectuosos.
Los datos imprecisos conducen a cuadros de mando poco fiables, perspectivas incorrectas, resultados de aprendizaje automático sesgados, errores operativos y una toma de decisiones deficiente en todas las funciones empresariales.
Los métodos de detección incluyen el perfilado de datos, la detección de anomalías, las reglas de validación, las comprobaciones de esquemas, el análisis de metadatos, la supervisión de la deriva y el uso de herramientas automatizadas de calidad de datos para señalar patrones o valores inesperados.
Entre las estrategias eficaces figuran la aplicación de políticas de gobernanza de datos, la normalización de los formatos de datos, la validación de la entrada en origen, la aplicación de controles de calidad automatizados, el seguimiento del linaje y el uso de procesos ETL/ELT con reglas de calidad incorporadas.
Los datos inexactos pueden dar lugar a errores en los informes, fallos en las auditorías, sanciones por incumplimiento y lagunas en la trazabilidad. Disponer de datos precisos y de alta calidad es esencial para cumplir los requisitos normativos y mantener registros fiables.
