Gestión de la calidad de los datos: ¿qué es y por qué es importante?

By |2022-03-11T14:14:48+00:0010th noviembre, 2019|

Los datos son el elemento vital de una organización y forman la base de muchas decisiones comerciales críticas. Sin embargo, las organizaciones deben tener un extenso flujo de proceso de calidad de datos para garantizar la viabilidad de los datos, ya que los datos precisos pueden ayudar a generar resultados valiosos. Por lo tanto, para capitalizar el crecimiento explosivo de los grandes datos, las empresas deben emplear un marco de gestión de la calidad de los datos antes de que puedan comenzar a extraer conocimientos prácticos de la información. Un marco de gestión de la calidad de los datos garantiza la coherencia, la precisión y la validez.

Este artículo explica la gestión de la calidad de los datos, identifica los pasos necesarios para garantizar la calidad de los datos, describe las características de evaluación de la gestión de la calidad de los datos, explica por qué la gestión de la calidad de los datos es esencial y presenta las herramientas de gestión de la calidad de los datos.

¿Qué es la gestión de calidad de datos?

La gestión de la calidad de los datos (DQM) se refiere al conjunto de prácticas comerciales que implican el empleo de las personas, los procesos y las tecnologías adecuados para obtener conocimientos procesables a partir de la información disponible. Un marco de integración y calidad de datos bien establecido garantiza que el flujo del proceso de calidad de datos se mantenga durante todo el ciclo de vida de los datos.

Por ejemplo, como parte de un plan de gestión de calidad de datos corporativos, los usuarios especifican ciertos controles de calidad de datos a lo largo del viaje para eliminar inconsistencias o errores y garantizar datos fiables para los procesos de análisis e inteligencia empresarial.

Razones comunes para una mala gestión de la calidad de los datos

La investigación muestra que 40 por ciento de las iniciativas de negocios no logran sus objetivos debido a problemas de calidad de los datos. Por lo tanto, los administradores de datos deben identificar las causas fundamentales de la mala calidad de los datos y elaborar un plan de validación y elaboración de perfiles de datos sólido para mejorar la precisión de la información utilizada para la toma de decisiones.

Según 451 Research, las tres razones principales de la mala calidad de los datos incluyen:

   1. Entrada manual de datos

Muchas organizaciones confían en sus empleados para introducir datos manualmente en los sistemas comerciales, lo que genera errores debido a la falta de experiencia, errores humanos o la naturaleza monótona del trabajo. Otras consecuencias comunes de los problemas de calidad de los datos, como la introducción manual de datos, incluyen registros duplicados e información faltante.

   2. Migración de datos y proyectos de conversión.

Los proyectos de migración de datos implican la transferencia de datos entre diferentes formatos de archivo, bases de datos y sistemas de almacenamiento, a menudo registros duplicados o faltantes. Además, migrar de un sistema de información heredado a uno nuevo generalmente implica Convertir datos en un formato compatible. que puede resultar en una mala calidad de los datos si no se hace correctamente.

   3. Entradas de usuarios múltiples

En muchos departamentos, varios empleados están involucrados en el manejo y modificación de datos. Esto puede causar discrepancias, como diferentes nombres para el mismo proveedor. Por ejemplo, algunos empleados pueden ingresar el nombre del proveedor como 'Dell', mientras que otros pueden usar 'Dell Inc.' para el mismo vendedor.

Este problema se puede resolver fácilmente con la ayuda de controles de calidad de datos. Las herramientas DQM pueden ayudar a agregar automáticamente múltiples controles de calidad de datos para cada conjunto de datos.

Beneficios del marco de gestión de la calidad de los datos: ¿Por qué es importante la gestión de la calidad de los datos?

Los datos de alta calidad pueden mejorar las operaciones comerciales y hacerlas más eficientes y rentables. Algunos beneficios de emprender un proceso de mejora de la calidad de los datos en cada paso del proceso comercial son:

Los datos ayudan a identificar nuevas oportunidades y mejorar los resultados comerciales

Es más probable que las decisiones de negocios basadas en datos de calidad tengan resultados positivos, ya que los gerentes tienen una imagen precisa, actualizada y completa de los activos de datos críticos. Además, los datos de alta calidad ayudan a los gerentes a identificar y aprovechar nuevas oportunidades, permitiendo que la empresa crezca y se mantenga competitiva.

Por ejemplo, la información financiera incorrecta, como las ganancias exageradas, puede resultar en índices financieros engañosos, que a menudo se utilizan para evaluar el desempeño pasado de una empresa. Este análisis debe basarse en datos precisos y confiables, ya que sienta las bases para muchas decisiones importantes, como los posibles mercados objetivo y los cambios de precios. De manera similar, las finanzas actualizadas pueden ayudar a la empresa a decidir qué segmentos de mercado son más rentables para que los gerentes puedan explorar nuevas oportunidades de crecimiento en esas áreas.

La calidad de los datos ayuda a las migraciones de datos exitosas

La mala calidad de los datos es una de las razones por las que fallan los proyectos de migración de datos, ya que estos proyectos implican el movimiento de grandes volúmenes de datos en formatos dispares. La gestión eficiente de la calidad de los datos es necesaria para garantizar una alta tasa de éxito de la migración. Deben utilizarse reglas de calidad de datos para identificar y corregir cualquier error antes de que se produzca la migración. Esto ayuda a realizar migración de datos Proyectos más rápidos y con mayor precisión.

Por ejemplo, para crear un depósito unificado para los datos de los clientes, una empresa planea pasar de un sistema de almacenamiento de información descentralizado a uno centralizado, como un almacén de datos. Anteriormente, los empleados ingresaban datos manualmente y tenían errores, incluidos registros duplicados e información faltante. Un software de gestión de calidad de datos eficaz puede ayudar a la empresa a identificar esos errores y corregirlos antes de migrar los registros de datos existentes a un almacén de datos.

Asegurar la calidad de los datos reduce el tiempo de procesamiento de datos y los costos

Según Gartner, la mala calidad de los datos puede tener un impacto financiero promedio de $9.7 millones por año. Además, los datos inexactos significan que se está procesando información incorrecta, lo que podría implicar una repetición del trabajo. Sin embargo, si las empresas hacen que un marco de gestión de la calidad de los datos forme parte de su proceso comercial general, se puede minimizar el tiempo y el costo invertidos en la reelaboración.

¿Cuáles son las características de la calidad de los datos?

Tener un conjunto bien definido de métricas de evaluación de la gestión de la calidad de los datos es fundamental para evaluar el rendimiento de las iniciativas de gestión de la calidad de los datos de una empresa. Ayuda a determinar si la estrategia de gestión de la calidad de los datos da frutos para cumplir los objetivos de la organización.

Los pilares de la gestión de la calidad de los datos

Figura 1: Dimensiones de la calidad de los datos.

Algunas dimensiones clave de la calidad de los datos incluyen:

  • Integridad indica si los datos recopilados son suficientes para obtener información. Esto se puede evaluar asegurándose de que no falte información en ningún conjunto de datos.
  • Consistencia garantiza que la estandarización de datos en todos los sistemas de una organización esté sincronizada y refleje la misma información. Un ejemplo de datos consistentes incluye el registro de la fecha de envío en el mismo formato que la hoja de cálculo de información del cliente.
  • Exactitud implica si los datos que se han recopilado representan con precisión lo que deberían. Esto se puede medir contra datos de origen y validados contra las reglas comerciales definidas por el usuario.
  • Oportunidad significa que los datos están disponibles como y cuando se espera para facilitar la toma de decisiones basada en datos. Muchas empresas aprovechan las herramientas que admiten la integración de datos en tiempo real para obtener conocimientos comerciales actualizados. Sin embargo, es fundamental tener en cuenta que la calidad de los datos y la integración van de la mano. Antes de embarcarse en la integración de datos, los datos deben perfilarse y limpiarse, lo que, a su vez, acelerará el desarrollo de mapeo de datos y flujos de trabajo.
  • Exclusividad implica asegurarse de que no haya duplicados presentes en los datos. Por ejemplo, la falta de datos únicos puede enviar múltiples correos electrónicos a un solo cliente debido a registros duplicados.
  • Validez mide si los datos cumplen con los estándares o criterios del usuario comercial. Por ejemplo, una empresa puede realizar un control de calidad de datos empresariales en el campo de cantidad de pedido, es decir, 'Cantidad de pedido >= 0' ya que la cantidad de pedido negativa implica información no válida.

¿Qué son las herramientas de gestión de la calidad de los datos (DQM)?

Las herramientas de gestión de calidad de datos (DQM) son tecnologías que se utilizan para identificar, comprender y corregir cualquier falla en los datos. Las herramientas DQM respaldan la toma de decisiones comerciales y los procesos comerciales para un gobierno de datos eficiente.

Elección de herramientas DQM

Los datos impulsan la toma de decisiones, por lo que la gestión de la calidad de los datos se ha convertido en una prioridad para las empresas. Sin embargo, debido al aumento de los volúmenes de datos y la disparidad, someterse manualmente al proceso puede generar errores de calidad y tiempo en los datos. Aquí es donde entran en juego las herramientas DQM.

Estos son algunos factores importantes que las empresas deben considerar al seleccionar la herramienta DQM adecuada:

  • Perfilado de datos y funcionalidad de limpieza

Una herramienta de calidad de datos efectiva debe incluir perfil de datos características. Una herramienta DQM ayuda a automatizar la identificación de metadatos y proporciona una visibilidad clara de los datos de origen para identificar cualquier discrepancia.

Además, las capacidades de limpieza de datos en una herramienta de administración de datos pueden ayudar a prevenir errores y resolverlos antes de que se carguen en un destino.

  • Comprobaciones de calidad de datos

El software DQM avanzado contiene objetos y reglas integrados en el flujo de información para monitorear y reportar cualquier error que pueda ocurrir durante el procesamiento de datos. Se aseguran de que los datos procesados ​​se validen en función de las reglas comerciales definidas para garantizar la integridad de los datos.

  • Gestión del linaje de datos

Una herramienta DQM ayuda a la gestión del linaje de datos, que ayuda a controlar y analizar el flujo de información al describir el origen de los datos y su recorrido, como los pasos en los que los datos se transformaron o escribieron en el destino.

  • Conectividad a múltiples fuentes de datos

Con la creciente variedad y cantidad de fuentes de datos, se ha vuelto crucial evaluar y validar conjuntos de datos internos y externos. Por lo tanto, las empresas deben seleccionar herramientas DQM que admitan datos en cualquier formato y complejidad, ya sea estructurados o no estructurados, planos o jerárquicos, heredados o modernos.

Creación de una estrategia de gestión de calidad de datos centralizada

Garantizar la calidad de los datos es un proceso continuo que evoluciona con las necesidades cambiantes de la organización. Esto significa que las organizaciones deben tener una estrategia DQM centralizada con un marco sólido para abordar los desafíos de calidad de los datos y aprovechar los beneficios de los datos de alta calidad.

La pregunta que los usuarios empresariales suelen hacer es: ¿cómo se comprueba la calidad de los datos? Hemos enumerado cinco pasos para crear una estrategia de gestión de calidad de datos centralizada que incluyen:

  • Definir los objetivos clave de éxito para el programa de calidad de datos.

Esto implica definir las métricas de completitud de los datos, como la proporción de datos a errores y el porcentaje de registros en blanco. Esto proporciona a los usuarios una comprensión clara de los datos que se analizan y las dimensiones, incluida la integridad, la singularidad, la precisión, etc., que se utilizarán para evaluar la integridad de los datos.

  • Comunicar el plan DQM en toda la organización.

Asegurar la calidad de los datos es responsabilidad de todas las partes interesadas en la información, incluidos los arquitectos de datos, los analistas de negocios y TI. Por lo tanto, los empleados deben conocer los niveles de administración de datos esperados, los beneficios comerciales de los estándares de administración de datos establecidos y las métricas de evaluación para la implementación sin problemas de la estrategia DQM.

  • Evalúe los datos comerciales entrantes frente a los parámetros de calidad de datos establecidos

Garantizar la calidad de los datos empresariales es más fácil con una herramienta DQM avanzada, ya que permite a los usuarios definir reglas de gestión de datos y evaluar los datos entrantes según criterios predefinidos.

  • Analice los resultados de la calidad de los datos e identifique las causas fundamentales de la insuficiencia de datos

Una vez que los datos se han procesado en el software DQM, los usuarios pueden evaluar la calidad de los datos e identificar las razones de los registros marcados. Por ejemplo, la captura de pantalla a continuación muestra que uno de los registros era erróneo debido a la dirección de correo electrónico incorrecta.

Gestión de calidad de datos en Centerprise

Figura 2: Registros marcados

  • Supervise y ajuste los flujos de trabajo de calidad de los datos según las necesidades cambiantes de los datos.

Los usuarios deben verificar los flujos de trabajo de validación de datos a intervalos periódicos para garantizar que las reglas de calidad de datos se sincronicen con los objetivos comerciales generales. Esto incluye tomar las medidas necesarias para mejorar los estándares de calidad de los datos en función de los resultados anteriores.

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Astera Centerprise es una solución de gestión de datos de un extremo a otro que permite a las empresas realizar tareas complejas de integración y calidad de datos al tiempo que garantiza una gestión sólida de la calidad de los datos. Las capacidades avanzadas de creación de perfiles y calidad de datos permiten a los usuarios medir la integridad de los datos comerciales críticos, lo que acelera los proyectos de integración de datos en un entorno ágil y sin códigos.

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