Calidad de datos

La calidad de los datos es fundamental en el mundo digital actual. En un entorno en el que la información es el activo más valioso, asegurarse de tener datos precisos, confiables y completos se ha convertido en una prioridad para las empresas de todos los sectores. En este artículo, exploraremos qué es la calidad de los datos, por qué es importante y cómo se puede mejorar. Si estás interesado en optimizar la forma en que tu organización maneja sus datos, sigue leyendo para descubrir más sobre este tema apasionante.

La calidad de los datos describe el grado en que los datos se ajustan al propósito para el que fueron destinados. Los datos se consideran de alta calidad cuando representan de manera precisa y consistente escenarios del mundo real. Cuando los datos se ajustan a un propósito previsto y representan construcciones del mundo real, se consideran de alta calidad. Sin embargo, esto también puede ser de naturaleza contradictoria.

Impulsores del valor empresarial

Por ejemplo, considere los datos maestros de un cliente que utiliza un producto que vende la empresa. Los datos maestros pueden ser suficientes para facturar al cliente, pero la falta de detalles precisos, como la dirección o el número de teléfono, puede no ayudar al departamento de atención al cliente. Esto puede obstaculizar la participación del cliente, solucionar problemas o generar otros problemas comerciales.

Idealmente, el registro de datos maestros debería servir para múltiples propósitos. Para ello, es necesaria una alineación con el mundo real en la que los datos se ajusten al propósito previsto y también puedan utilizarse para otros objetivos comerciales. Esto debería hacerse sin una necesidad desproporcionada de recursos para recopilar datos. En otras palabras, se requiere un equilibrio entre los dos aspectos de la definición de la calidad de los datos. Trabajar para corregir datos de baja calidad lleva mucho tiempo, requiere un esfuerzo hercúleo y necesita una combinación ideal de personas, mejores procesos y tecnologías.

Las organizaciones que invierten en la creación de datos de calidad pueden aprovecharlos para tomar mejores decisiones comerciales.

Mejora de la toma de decisiones

Hoy, el mercado está centrado en el consumidor. Con datos de alta calidad, las empresas podrán facilitar mejores decisiones.

Colaboraciones mejoradas

Cuando los numerosos departamentos de una organización tienen acceso constante a los mismos datos de alta calidad, el resultado es una comunicación mucho mejor y más eficaz. Esto facilita que todos los miembros del equipo permanezcan alineados en términos de prioridades, los mensajes que se envían y la marca. Esto se une para garantizar mejores resultados.

Compromiso del cliente mejorado

Con datos de buena calidad, las empresas pueden evaluar mejor los intereses y requisitos de los clientes. Esto ayuda a una organización a crecer mediante la creación de mejores productos impulsados ​​por las necesidades de los clientes. Luego, las campañas creadas se pueden impulsar en función de los deseos de los consumidores y la retroalimentación directa de los datos, no solo conjeturas fundamentadas.

Impulsores de valor de TI

Cuando los datos en una organización son elevados, el departamento de TI no solo puede consolidar la infraestructura de datos subyacente, sino también ampliarla según la demanda, al tiempo que garantiza que los datos sigan siendo confiables y confiables. TI puede automatizar las operaciones de infraestructura, de modo que puedan ampliar o reducir la infraestructura subyacente sin necesariamente incurrir en costos o mano de obra adicional. Otro gran beneficio de la alta calidad de los datos es el cumplimiento normativo. Al garantizar que los datos de la organización cumplan con las pautas de calidad establecidas, TI puede demostrar el cumplimiento de las regulaciones de datos requeridas (por ejemplo, GDPR) y los requisitos de seguridad.

Dimensiones de calidad de datos

La calidad de los datos, un elemento central de la gestión de datos, adopta una visión holística de todos los activos de datos de una organización, combinando estos elementos, a menudo llamados Dimensiones de la calidad de los datos – proporcionar una instantánea de la calidad de los datos que posee la organización.

Lo completo

¿Hay lagunas en los datos y, de ser así, dónde? Algunas brechas son peores que otras y lo que se considera una brecha depende del proceso en el que se utilizan los datos. Por ejemplo, si el departamento de facturación requiere tanto el número de teléfono como la dirección de correo electrónico, ningún registro al que le falte uno u otro se puede considerar completo. También puede medir la integridad de cualquier columna en particular. La elaboración de perfiles de sus datos descubrirá estas lagunas.

Consistencia

Asegúrese de que todas las iteraciones de cualquier dato sean las mismas en cualquier informe, resultados de análisis u hojas de cálculo que se estén creando y utilizando. Busque inconsistencias, ya que pueden generar datos de mala calidad en el futuro. Un buen software debería ayudar a eliminar o identificar inconsistencias.

Validez

¿Los registros de códigos postales que posee están en un formato válido? ¿Qué tan seguro está de que los registros de direcciones postales y de correo electrónico que tiene en su base de datos son capaces de recibir? Las comprobaciones de validez verifican que se ajuste a un formato, tipo de datos y rango de valores determinados.

Dado que la automatización basada en datos es tan importante hoy en día, los datos deben ser válidos para ser aceptados por los procesos y sistemas que los esperan.

Oportunidad

¿Ingresa nueva información a su CRM todos los días en tiempo real o la importa manualmente? ¿Con qué frecuencia se envían los datos? refrescado? La puntualidad es una dimensión crucial debido a la creciente necesidad de datos actualizados.

Al igual que otras dimensiones, la puntualidad la define el usuario. Un tipo de datos debe estar disponible trimestralmente para los informes financieros. Otros datos no deben tener más de 5 minutos para realizar análisis en tiempo real.

Unicidad

¿Tiene el mismo cliente registrado dos veces en su conjunto de datos o catálogo de datos? La unicidad mide la cantidad de datos duplicados que hay en un conjunto de datos determinado, ya sea dentro de una columna en particular o como registros completos. Por ejemplo, en la tabla de pedidos, cada pedido debe tener solo una fila. Si, por el contrario, encuentra dos registros con el mismo ID de pedido, tiene un duplicado. ¿Cómo llegó allí? Alguien podría haber escrito mal el número de pedido. Esto nos lleva a la siguiente dimensión: la precisión.

Exactitud

Quizás la dimensión más importante, la precisión, se refiere a la cantidad de errores en los datos. En otras palabras, mide hasta qué punto los datos registrados representan la verdad. La precisión es complicada porque los datos pueden ser válidos, oportunos, únicos y completos, pero inexactos.

El 100% de precisión es un objetivo al que aspiran muchos administradores de datos y, una vez logrado, los principios de gobernanza de datos se pueden combinar con DQ para garantizar que los datos no se degraden ni se vuelvan inexactos nunca más.
Consistencia

¿Tiene información contradictoria sobre el mismo cliente en dos sistemas diferentes? Eso significa que los datos son inconsistentes, lo que podría generar informes inconsistentes y un servicio al cliente deficiente.

Formato

Garantizar que los formatos de entrada de datos sean coherentes debe ser la piedra angular de la entrada de datos. Cree un formato singular y cúmplalo, incluso para los detalles más pequeños, como el año de fabricación. ¿Formato de fecha americano o inglés? ¿Todo en mayúsculas?

Integridad

Este es un criterio que determina si un conjunto de datos cumple con las reglas y estándares establecidos por la organización. Los valores faltantes pueden alterar la eficacia de los datos.

Evaluación de la calidad de los datos

Dado que las organizaciones corren el riesgo de perder considerablemente si los procesos de negocio se basan en datos de mala calidad, resulta imperativo que los propietarios y gerentes comprendan cómo se puede evaluar la calidad de los datos. Esta tarea incluye la configuración de métricas y procesos que evalúen la calidad de los datos. Las empresas deberán trabajar para que sus datos ocupen un lugar destacado tanto en las evaluaciones objetivas como subjetivas. Para que las empresas mejoren la calidad de los datos, deben:

  • Evaluar en profundidad métricas de calidad de datos tanto objetivas como subjetivas.
  • Analizar los resultados y determinar las causas de cualquier discrepancia.
  • Trabajar en formas de mejorar

Evaluaciones subjetivas de calidad de datos

Con evaluaciones subjetivas, las organizaciones miden cómo las partes interesadas, analistas, recolectores y otras partes perciben la calidad de los datos. Si cualquiera de las partes interesadas toma una decisión basándose en los datos que recibe, pero descubre que son inexactos o incompletos, su decisión se verá afectada. Esto debe tenerse en cuenta a la hora de buscar lagunas en la calidad de los datos.

Evaluaciones objetivas de la calidad de los datos

Las evaluaciones objetivas de la calidad de los datos analizan indicaciones mensurables, que se registran dentro de un conjunto de datos y luego se evalúan desde dos perspectivas:

  • Su desempeño dentro de una tarea específica.
  • Desde el punto de vista de que es un conjunto de datos basado en métricas que se puede utilizar de forma independiente.

Para establecer estas métricas para la evaluación de datos objetivos, las organizaciones pueden trabajar en principios para desarrollar indicadores clave de desempeño (KPI) que coincidan con sus necesidades específicas. Éstas se conocen como formas funcionales. Hay tres formas en que se mide la calidad de las formas funcionales:

  • Proporción simple: Aquí el número total de resultados deseados se mide con el total de resultados posibles. El rango generalmente se encuentra entre 0 y 1, siendo 1 el resultado más preferido. Con esta relación se puede medir tanto la integridad como la coherencia. El problema aquí es que ambas dimensiones se pueden medir de varias maneras diferentes y las organizaciones deberán haber establecido criterios para que surjan las mejores medidas.
  • Mínimo o máximo: Creada para manejar múltiples variables de calidad de datos, esta forma funcional tiene un mínimo como número conservador y un máximo como un número más liberal. Las variables, al igual que el nivel exacto de datos, están marcadas por mínimo. Aspectos como la puntualidad y/o accesibilidad están representados por máxima.
  • Peso promedio: Utilizados como una alternativa al mínimo, se pueden utilizar cuando una organización intenta investigar y comprender el valor que cada variable aporta a la ecuación.

Una vez que una organización ha evaluado todas las métricas de calidad de datos objetivas y subjetivas, puede pasar a tomar medidas que ayudarán a optimizar sus procesos. Tomarse el tiempo para analizar los procesos y tomar decisiones objetivas es una pérdida de tiempo a menos que las acciones tomadas sean efectivas y se lleven a cabo de manera consistente.

Mejorando la calidad de los datos

Para cualquier organización, mejorar la calidad de los datos implica la combinación adecuada de personas calificadas, procesos inteligentes y tecnologías precisas. Cuando se trabaja para mejorar la calidad de los datos, la tarea principal es trabajar para mejorar la gama de dimensiones de la calidad de los datos. Garantizar que estas dimensiones se cumplan claramente brindará a las organizaciones conjuntos de datos precisos, de alta calidad e indispensables para una toma de decisiones de calidad. Todo esto, combinado con una gestión proactiva de alto nivel, puede ayudar a mejorar sustancialmente la calidad de los datos.

Think Insights (25 de septiembre de 2023) Calidad de datos. Obtenido de https://thinkinsights.net/data/data-quality/.
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Calidad de datos – Preguntas Frecuentes

Preguntas frecuentes sobre la calidad de datos

1. ¿Qué es la calidad de datos?

La calidad de datos se refiere a la precisión, consistencia, integridad y fiabilidad de la información almacenada en una base de datos o sistema informático. Es fundamental para asegurar decisiones acertadas y confiables en cualquier empresa u organización.

2. ¿Por qué es importante la calidad de datos?

La calidad de datos impacta directamente en la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Datos deficientes pueden llevar a errores costosos, pérdida de oportunidades de negocio y falta de confianza en los resultados obtenidos.

3. ¿Cuáles son los principales problemas de calidad de datos?

Entre los problemas más comunes se encuentran:

  1. Duplicación de datos: información repetida en distintas partes de la base de datos.
  2. Inconsistencias: discrepancias entre los datos almacenados en diferentes sistemas.
  3. Errores y omisiones: datos incorrectos, incompletos o desactualizados.
  4. Incompatibilidad: formatos o estructuras diferentes entre sistemas.

4. ¿Cómo se puede mejorar la calidad de datos?

Existen estrategias y buenas prácticas para mejorar la calidad de datos, tales como:

  • Establecer políticas y estándares claros de captura y almacenamiento de datos.
  • Realizar auditorías periódicas para identificar problemas y corregirlos.
  • Implementar herramientas y software especializados en gestión de datos.
  • Capacitar al personal en el manejo adecuado de los datos.

5. ¿Cuál es el impacto de la calidad de datos en el marketing?

La calidad de datos es fundamental en el marketing digital, ya que permite una segmentación precisa de la audiencia, personalización de mensajes y una visión clara del ROI (retorno de la inversión). Además, ayuda a evitar envíos de promociones a clientes incorrectos o desactualizados.

6. ¿Dónde puedo encontrar más información sobre la calidad de datos?

Si deseas profundizar en el tema, te recomendamos visitar los siguientes enlaces:

  • Ejemplo.com – Un portal especializado en calidad de datos y gestión de base de datos.
  • Ejemplo2.com – Artículos y tutoriales sobre la importancia de la calidad de datos en el ámbito empresarial.
  • Ejemplo3.com – Un libro recomendado para profundizar en el tema de la calidad de datos.


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