¿Qué es la Calidad de Datos y por qué es Importante?
¿Qué es la Calidad de Datos?
La calidad de datos se define como el grado en el que los datos cumplen con las expectativas de una empresa en cuanto a precisión, validez, Integridad y consistencia. Es un aspecto crítico de la gestión de datos, garantizando que los datos utilizados para el análisis, informes y la toma de decisiones sean confiables y dignos de confianza.
Al realizar un seguimiento de la calidad de los datos, una empresa puede identificar posibles problemas que perjudiquen la calidad y asegurarse que los datos compartidos sean aptos para usarse con un fin determinado. Cuando los datos recopilados no cumplen con las expectativas de la empresa en cuanto a precisión, validez, integridad y coherencia, pueden tener un impacto negativo masivo en el servicio al cliente, la productividad de los empleados y las estrategias clave.
¿Por qué es Importante la Calidad de Datos?
La calidad de datos es importante porque afecta directamente en la precisión y confiabilidad de la información utilizada para la toma de decisiones. Los datos de calidad son fundamentales para tomar decisiones precisas e informadas. Si bien todos los datos tienen algún nivel de “calidad”, una variedad de características y factores determina el grado de calidad de los datos (alta calidad frente a baja calidad).
9 Características y dimensiones populares de la calidad de datos
Es probable que diferentes características y dimensiones de calidad de datos sean más importantes para las distintas partes interesadas en la organización. Una lista de características y dimensiones populares de calidad de datos incluye:
1. Exactitud
2. Completitud
3. Consistencia
4. Integridad
5. Razonabilidad
6. Oportunidad
7. Unicidad/Deduplicación
8. Validez
9. Accesibilidad
¿Qué es alta calidad de datos?
La precisión de los datos es un atributo clave de datos de alta calidad, un solo dato inexacto puede causar estragos en todo el sistema.
Sin precisión y confiabilidad en la calidad de datos, los ejecutivos no pueden confiar en los datos ni tomar decisiones informadas. Esto, a su vez, puede aumentar los costos operativos y causar estragos para los usuarios finales. Los analistas terminan dependiendo de informes imperfectos y sacando conclusiones equivocadas basadas en esos hallazgos. Y la productividad de los usuarios finales disminuirá debido a la implementación de pautas y prácticas defectuosas.
Los datos mal mantenidos pueden generar a una variedad de otros problemas. Por ejemplo, la información desactualizada de los clientes puede resultar en la perdida de oportunidades para vender productos y servicios adicionales.
Los datos de baja calidad también pueden hacer que una empresa envíe sus productos a direcciones incorrectas, lo que resulta en una disminución en los índices de satisfacción del cliente, una disminución en las ventas repetidas y costos más altos debido a los reenvíos.
Y en industrias altamente reguladas, los datos deficientes pueden resultar en multas para la empresa por informes financieros o de cumplimiento regulatorio incorrectos.
Tres principales desafíos de la Calidad de Datos
El volumen de datos presenta desafíos de calidad.
Cuando se manejan grandes cantidades de datos, el simple volumen de nueva información a menudo se convierte en una consideración esencial para determinar si los datos son confiables. Por esta razón, las empresas visionarias tienen procesos sólidos para la recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos.
A medida que la revolución tecnológica avanza a un ritmo rápido, los tres principales desafíos de calidad de datos incluyen:
1. Leyes de privacidad y protección:
El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), que otorga a las personas el derecho de acceso a sus datos personales, están aumentando sustancialmente la demanda pública de registros precisos de los clientes. Las organizaciones deben poder localizar la totalidad de la información de un individuo casi al instante y sin perder ni una fracción de los datos recopilados debido a datos inexactos o inconsistentes.
2. Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (AA):
A medida que más empresas implementan aplicaciones de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en sus estrategias de inteligencia empresarial, los usuarios de datos pueden encontrar cada vez más difícil mantenerse al día con las nuevas oleadas de Big Data. Dado que estas plataformas de transmisión de datos en tiempo real canalizan vastas cantidades de información nueva continuamente, ahora existen aún más oportunidades para errores e inexactitudes en la calidad de datos.
Además, las grandes corporaciones deben trabajar diligentemente para administrar sus sistemas, que residen tanto en las instalaciones como a través de servidores en la nube. La abundancia de sistemas de datos también ha hecho que la supervisión de tareas complicadas sea aún más desafiante.
3. Prácticas de Gobierno de Datos:
El gobierno de datos es un sistema de gestión de datos que se adhiere a un conjunto interno de estándares y políticas para la recopilación, almacenamiento y el intercambio de información. Al garantizar que todos los datos sean consistentes, confiables y estén libres de mal uso en cada departamento de la empresa, los gerentes pueden garantizar el cumplimiento de regulaciones importantes y reducir el riesgo de multas para la empresa.
Sin el enfoque correcto de gobierno de datos, es posible que la empresa nunca resuelva las inconsistencias dentro de los diferentes sistemas de la organización.
Por ejemplo, los nombres de los clientes pueden estar registrados de manera diferente según el departamento. Ventas pueden decir “Sally”, Logística usa “Sallie” y Servicio al Cliente lista el nombre como “Susan”. Esta mala gobernanza de la calidad de datos puede resultar en confusión para los clientes que tienen múltiples interacciones con cada departamento a lo largo del tiempo.
Desafíos Emergentes de Calidad de Datos
A medida que los datos cambian, las organizaciones enfrentan nuevos problemas de calidad de datos que necesitan soluciones rápidas. Considere estos desafíos adicionales:
Calidad de Datos en Data Lakes
Cuando los data lakes almacenan una variedad de tipos de datos, mantener la calidad de datos es un doble desafío. Las organizaciones necesitan estrategias efectivas para garantizar que los datos en los data lakes sigan siendo precisos, actualizados y accesibles.
Datos Oscuros
Los datos oscuros describen datos que las organizaciones recopilan, pero no usan ni analizan. Pueden presentar un gran problema. Descubrir información valiosa a partir de datos oscuros manteniendo al mismo tiempo su calidad es una preocupación creciente.
Computación Periférica
El auge de la computación periférica, donde los datos se procesan más cerca de su origen, presenta desafíos para garantizar la calidad de datos en el perímetro. Las organizaciones deben abordar problemas relacionados con la consistencia de datos, latencia y confiabilidad en entornos periféricos.
Ética de la Calidad de Datos
Las consideraciones éticas en la calidad de datos están ganando importancia. Para salvaguardar la calidad de datos, los líderes deben abordar cuestiones de sesgo, equidad y transparencia en relación con la recopilación y el uso de datos, especialmente en aplicaciones de IA y ML.
Calidad de Datos como un Servicio (DQaaS)
La aparición de soluciones DQaaS ofrece oportunidades y desafíos. Las organizaciones deben evaluar la eficacia y confiabilidad de los servicios de calidad de datos de terceros al integrarlos en sus ecosistemas de datos.Calidad de Datos en Entornos Multi-Nube
Gestionar la calidad de datos en múltiples plataformas y entornos en la nube requiere experiencia especializada. Deben abordarse los formatos de datos inconsistentes, los problemas de accesibilidad y las complejidades de integración.
Cultura de Calidad de Datos
Fomentar una cultura de calidad de datos en toda la organización es un desafío continuo. Educar a los empleados sobre la importancia de la calidad de datos y fomentar su administración es crucial para el éxito a largo plazo.
Al abordar estos nuevos problemas de calidad de datos, las organizaciones pueden mantener la confiabilidad y precisión de sus datos, permitiendo la toma de decisiones basada en datos, asegurando el cumplimiento de las regulaciones en evolución y aprovechando los datos como un activo estratégico.
Beneficios de una Buena Calidad de Datos
Una alta calidad de datos tiene múltiples ventajas.
Ahorra dinero al reducir los gastos de corrección de datos incorrectos y evita costosos errores e interrupciones. También mejora la precisión del análisis, lo que conduce a decisiones comerciales más acertadas que impulsan las ventas, optimizan las operaciones y brindan una ventaja competitiva.
Finalmente, una alta calidad de datos genera confianza en las herramientas de análisis y paneles de BI. Los datos confiables animan a los usuarios comerciales a utilizar estas herramientas para la toma de decisiones en lugar de confiar en intuiciones u hojas de cálculo improvisadas.
La gestión eficiente de la calidad de datos también permite que los equipos de datos se centren en tareas más valiosas, como ayudar a los usuarios y analistas a utilizar datos para obtener conocimientos estratégicos y promover las mejores prácticas de calidad de datos para reducir errores en las operaciones diarias.
Cómo Determinar la Calidad de Datos: 6 Estándares y Dimensiones
Estas dimensiones son útiles al evaluar la calidad de un conjunto de datos en particular en cualquier momento. La mayoría de los administradores de datos asignan una puntuación de 0 a 100 para cada dimensión, lo que resulta en un DQAF promedio.
1. Completitud
Completitud se define como una medida del porcentaje de datos que falta en un conjunto de datos. Para productos o servicios, la Completitud de datos es crucial para ayudar a los potenciales clientes a comparar, contrastar y elegir entre diferentes elementos de venta. Por ejemplo, si una descripción del producto no incluye una fecha estimada de entrega (cuando todas las demás descripciones de productos lo hacen), entonces esos “datos” están incompletos.
2. Oportunidad
La oportunidad mide qué tan actualizados o anticuados son los datos en un momento dado. Por ejemplo, si tiene información sobre sus clientes desde 2008 y ahora estamos en 2021, habría un problema tanto con la oportunidad como con la Integridad de los datos.
Al determinar la calidad de los datos, la dimensión de oportunidad puede tener un efecto tremendo, ya sea positivo o negativo, en su precisión, viabilidad y confiabilidad general.
3. Validez
La validez se refiere a la información que no sigue formatos, reglas o procesos específicos de la empresa. Por ejemplo, muchos sistemas pueden solicitar la fecha de nacimiento de un cliente. Sin embargo, si el cliente no ingresa su fecha de nacimiento utilizando el formato adecuado, el nivel de calidad de los datos se verá automáticamente comprometido. Por lo tanto, hoy en día muchas organizaciones diseñan sus sistemas para rechazar información sobre la fecha de nacimiento a menos que se ingrese utilizando el formato pre asignado.
4. Integridad
La integridad de los datos se refiere al nivel en el que la información es confiable y digna de confianza. ¿Son los datos verdaderos y fiables? Por ejemplo, si su base de datos tiene una dirección de correo electrónico asignada a un cliente específico y resulta que el cliente eliminó esa cuenta hace años, habrá un problema con la integridad de los datos, así como con la oportunidad.
5. Unicidad
La unicidad es una característica de calidad de datos que se asocia con más frecuencia con los perfiles de clientes. Un solo registro puede ser todo lo que separa a su empresa de ganar una venta de comercio electrónico y vencer a la competencia. Una mayor precisión en la recopilación de información única del cliente, incluidas las estadísticas de rendimiento asociadas de cada cliente con productos y campañas de marketing individuales de la empresa, es a menudo la piedra angular de la rentabilidad y el éxito a largo plazo.
6. Consistencia
La consistencia de los datos se asocia más a menudo con la analítica. Garantiza que la fuente de recopilación de información capture los datos correctos según los objetivos únicos del departamento o la empresa. Por ejemplo, supongamos que tiene dos datos similares: la fecha en el archivo de apertura de la cuenta de un cliente vs. la última vez que iniciaron sesión en su cuenta.
La diferencia en estas fechas puede proporcionar información valiosa sobre las tasas de éxito de las campañas de marketing actuales o futuras.
Determinar la calidad general de los datos de la empresa es un proceso interminable. Los componentes más críticos de una gestión efectiva de la calidad de datos son la identificación, y resolución rápida y proactiva de problemas potenciales.
Comprendiendo las Intersecciones de la Calidad de Datos
Cuando se evalúa la calidad de datos, es importante considerar cómo diferentes aspectos de la calidad pueden afectarse mutuamente. Por ejemplo, la Integridad de los datos puede afectar su oportunidad. Los datos incompletos pueden no capturar por completo la imagen de los eventos, lo que afecta el tiempo para obtener información.
Además, la precisión de los datos puede estar vinculada a su confiabilidad, especialmente si no sigue ciertas reglas. Por lo tanto, es crucial considerar estas conexiones para comprender a fondo la calidad de los datos y asegurarse de que sean precisos, confiables y útiles para la toma de decisiones.
Herramientas y Mejores Prácticas de Gestión de la Calidad de Datos
Los datos son generados por personas, que son inherentemente propensas a errores humanos.
Los datos son generados por personas, que son inherentemente propensas a cometer errores humanos. Para evitar problemas futuros y mantener la continuidad de la calidad de datos, su organización puede adoptar ciertas mejores prácticas que garantizarán la integridad de su sistema de gestión de calidad de los datos durante muchos años en el futuro.
Tales medidas incluyen:
- Establecer el compromiso de los empleados y entre departamentos en toda la empresa.
- Establecer métricas claramente definidas.
- Garantizar una alta calidad de datos con la gobernanza de datos al establecer pautas que supervisen todos los aspectos de la gestión de datos.
- Crear un proceso en el que los empleados puedan informar sobre posibles fallas en la entrada o el acceso de datos.
- Establecer un proceso paso a paso para investigar informes negativos.
- Iniciar un proceso de auditoría de datos.
- Establecer e invertir en un programa de capacitación de empleados de alta calidad.
- Establecer, mantener y actualizar constantemente los estándares de seguridad de datos.
- Asignar un responsable de datos en cada nivel de su empresa.
- Aprovechar las oportunidades potenciales de automatización de datos en la nube.
- Integrar y automatizar flujos de datos siempre que sea posible.
Calidad de Datos vs. Integridad de Datos
La calidad de datos y la integridad de datos son conceptos estrechamente relacionados en la gestión de datos y a menudo se utilizan indistintamente. La calidad de datos garantiza la precisión general, la Integridad, la consistencia y la puntualidad de los datos, lo que los hace aptos para su uso previsto. Por otro lado, la integridad de datos es un concepto más amplio que abarca la precisión y la seguridad de los datos en su conjunto.
La integridad de datos tiene dos lados: lógico y físico.
Desde un punto de vista lógico, asegura que los datos relacionados en diferentes tablas permanezcan correctos y conectados. Físicamente, utiliza controles y seguridad para evitar cambios no autorizados o daños a los datos. También incluye copias de seguridad para mantener los datos seguros y recuperables en caso de eventos imprevistos. Mientras que la calidad de datos hace que los datos sean útiles, la integridad de datos los mantiene seguros y confiables en un sistema o base de datos.
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Por Myles Suer
Publicado en Blog Alation el 5 de agosto de 2021
Actualizado por última vez en septiembre de 2023
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