La integridad de los datos desempeña un papel fundamental en la precisión y fiabilidad de los conocimientos derivados de los datos, que en última instancia orientan la toma de decisiones estratégicas. Este término abarca la necesidad de disponer de todos los datos y garantizar el acceso a los datos correctos en su totalidad, para evitar decisiones sesgadas o mal informadas. Incluso un solo dato faltante o inexacto puede distorsionar los resultados y dar lugar a conclusiones erróneas, lo que puede dar lugar a pérdidas o a la pérdida de oportunidades.

Este blog analiza en profundidad el concepto de integridad de los datos, explorando su importancia, los desafíos comunes y las estrategias efectivas para garantizar que los conjuntos de datos sean completos y confiables. 

¿Qué es la integridad de los datos? 

La integridad de los datos se refiere al grado en que toda la información necesaria está presente en un conjunto de datos. Indica si faltan valores o hay lagunas en los datos. Cuando se incluyen todos los puntos de datos relevantes, un conjunto de datos se considera completo. Por el contrario, los datos incompletos contienen campos faltantes o vacíos, lo que puede dificultar el análisis y la toma de decisiones. 

Ejemplos de datos incompletos 

• Datos de encuesta con respuestas faltantes 
• Base de datos de clientes con entradas inconsistentes 
• Registros financieros con transacciones incompletas 

La importancia de los datos completos 

Cuando se trata de sacar conclusiones y tomar decisiones informadas, la integridad de los datos es más importante de lo que las empresas suelen creer. La integridad de los datos conduce a: 

• Precisión mejorada: Los datos completos garantizan que los análisis, modelos y decisiones se basen en la representación más precisa de la situación. Los datos incompletos pueden conducir a resultados sesgados o conclusiones erróneas. 
• Mayor confiabilidad: Con datos completos, los hallazgos y las predicciones obtienen una mayor confiabilidad, lo que minimiza la probabilidad de errores derivados de lagunas de datos y mejora la confiabilidad de los resultados. 
• Toma de decisiones optimizada: Los datos completos brindan a los tomadores de decisiones la información necesaria para tomar decisiones informadas y oportunas. Reduce la incertidumbre y permite a las partes interesadas evaluar los riesgos y oportunidades con mayor precisión. 
• Planificación a largo plazo: Los conjuntos de datos completos respaldan los esfuerzos de planificación a largo plazo al proporcionar datos históricos confiables, lo que permite a las organizaciones identificar tendencias y hacer proyecciones informadas para el futuro. 
• Mayor satisfacción del cliente: Los datos completos respaldan una mejor comprensión de las necesidades y preferencias de los clientes, lo que permite a las organizaciones personalizar productos, servicios y experiencias de manera efectiva. 

El papel de la integridad de los datos en la calidad de los datos 

La integridad es uno de los seis dimensiones primarias de la evaluación de la calidad de los datos. La calidad de los datos es un término más amplio que abarca varios aspectos de los datos, incluida la integridad, la precisión, la coherencia, la puntualidad y la relevancia, entre otros. Representa la condición general de los datos y su idoneidad para su uso en un contexto o aplicación específica. La integridad de los datos, por otro lado, se refiere al grado en que todos los elementos o atributos de datos requeridos están presentes y disponibles en un conjunto de datos.

La integridad de los datos es una medida que afecta directamente la precisión y confiabilidad de los datos. Cuando faltan atributos o campos importantes, se pueden realizar análisis erróneos y conclusiones incorrectas. Los datos incompletos también pueden distorsionar las medidas estadísticas, como promedios o correlaciones, lo que podría generar conocimientos erróneos. En lugar de participar en el debate entre la calidad y la integridad de los datos, es crucial reconocer que priorizar la integridad de los datos es fundamental para garantizar una alta calidad de los mismos.

Causas comunes de datos incompletos

Los datos incompletos pueden tener diversas causas, como errores humanos, limitaciones del sistema y mala gestión de los datos. Comprender estas causas ayuda a las organizaciones a tomar medidas proactivas para garantizar una alta calidad de los datos.

1. Errores de entrada manual de datos

Los errores tipográficos, la falta de campos y el formato inconsistente son comunes cuando los datos se ingresan manualmente. Si no se implementan reglas de validación, se puede omitir información crítica, lo que genera lagunas en los conjuntos de datos.

2. Silos de datos y fragmentación

Cuando los distintos departamentos almacenan datos en sistemas separados y desconectados, surgen inconsistencias. Sin una integración de datos perfecta, los registros pueden estar incompletos o duplicados, lo que dificulta obtener una visión unificada.

3. Migraciones y actualizaciones del sistema

Durante la migración de datos, se puede perder información si las reglas de transformación están mal configuradas o si los formatos heredados no se alinean con las nuevas estructuras de bases de datos. Los errores ETL (Extracción, Transformación, Carga) también pueden contribuir a la falta de datos.

4. Fallas de API y ETL

Las canalizaciones de datos que dependen de API o flujos de trabajo ETL pueden experimentar fallas debido a errores de tiempo de espera, cambios de esquema o problemas de conectividad. Esto da como resultado cargas de datos parciales, lo que deja registros incompletos.

5. Políticas inadecuadas de gobernanza de datos

Sin reglas de validación de datos estandarizadas, controles de acceso y mecanismos de auditoría, los datos faltantes o incorrectos pueden pasar desapercibidos. Una mala gestión conduce a prácticas de recopilación y almacenamiento de datos inconsistentes en toda la organización.

6. Datos de origen obsoletos o incompletos

Si los sistemas de origen no aplican los campos obligatorios o conservan información desactualizada, los registros entrantes pueden carecer de detalles críticos. Por ejemplo, las bases de datos de clientes pueden tener direcciones de correo electrónico faltantes o números de teléfono desactualizados.

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Integridad de los datos frente a precisión de los datos frente a coherencia de los datos 

Comprender las diferencias entre integridad, precisión y coherencia de los datos es crucial para garantizar la calidad y confiabilidad de los datos en cualquier organización. A continuación se muestra una tabla comparativa que destaca las diferencias entre integridad, precisión y coherencia de los datos: 

Cómo determinar y medir la integridad de los datos 

Existen varios enfoques para evaluar la integridad de los datos, incluidos los enfoques a nivel de atributo y a nivel de registro, así como técnicas como el muestreo de datos y la elaboración de perfiles de datos. A continuación se ofrece una descripción general de cada enfoque: 

Enfoque a nivel de atributo 

En el enfoque a nivel de atributo, cada atributo o campo de datos individual dentro de un conjunto de datos se examina para determinar su integridad. Para medir la integridad en este nivel, los usuarios pueden calcular el porcentaje de valores no nulos o no faltantes para cada atributo. Para atributos categóricos, los usuarios también pueden buscar la presencia de todas las categorías o valores esperados. 

Ejemplo: un conjunto de datos contiene información del cliente, incluidos atributos como nombre, edad, correo electrónico y número de teléfono. Para medir la integridad a nivel de atributo, se examinaría cada atributo para ver cuántos registros tienen valores faltantes. Por ejemplo, si el 90% de los registros tiene un valor para el atributo "edad", pero solo el 70% tiene una dirección de correo electrónico, el atributo de correo electrónico se consideraría menos completo. 

Enfoque de nivel récord 

En el enfoque a nivel de registro, se evalúa la integridad de registros o filas de datos completos. Esto implica evaluar si cada registro contiene todos los atributos o campos necesarios y si esos campos están llenos de datos significativos. La integridad se puede medir calculando el porcentaje de registros completos en el conjunto de datos. 

Ejemplo: Siguiendo con el ejemplo del conjunto de datos de información del cliente, con el enfoque a nivel de registro, cada registro se evalúa como un todo. Si a un registro le falta algún atributo esencial (por ejemplo, nombre o correo electrónico), se considerará incompleto. Por ejemplo, si el 70 % de los registros tienen un nombre y un correo electrónico no nulos, el conjunto de datos estará completo en un 70 %. 

Muestreo de datos 

El muestreo de datos implica seleccionar un subconjunto de datos del conjunto de datos más grande para su análisis. El muestreo puede ser aleatorio o estratificado, según las características del conjunto de datos y los objetivos del análisis. Al analizar una muestra de los datos, puede inferir la integridad de todo el conjunto de datos, asumiendo que la muestra es representativa. 

Ejemplo: Digamos que hay un conjunto de datos masivo con millones de registros. En lugar de analizar todo el conjunto de datos, se podrían muestrear aleatoriamente 1,000 registros y evaluar la integridad dentro de esta muestra. Si la muestra es representativa del conjunto de datos general, los hallazgos se pueden extrapolar para estimar la integridad de todo el conjunto de datos. 

Perfil de datos 

La elaboración de perfiles de datos es un análisis sistemático de la estructura, el contenido y la calidad de un conjunto de datos. Implica examinar diversas propiedades estadísticas de los datos, como distribuciones, frecuencias y estadísticas resumidas. La creación de perfiles puede ayudar a identificar la frecuencia de valores faltantes, valores atípicos, duplicados y otros problemas de calidad de los datos que pueden afectar la integridad. Se pueden utilizar herramientas como histogramas, estadísticas resumidas, tablas de frecuencia y algoritmos de detección de valores atípicos para la elaboración de perfiles de datos. 

Ejemplo: Al utilizar herramientas o técnicas de elaboración de perfiles de datos, se pueden generar visualizaciones y estadísticas resumidas para identificar la frecuencia de los valores faltantes en diferentes atributos. Por ejemplo, se podría generar un histograma que muestre la distribución de los valores faltantes para cada atributo o calcular el porcentaje de valores faltantes para cada atributo. 

Cinco desafíos comunes para garantizar la integridad de los datos 

1.  Errores de entrada de datos: Errores humanos durante la entrada de datos, como errores tipográficos, valores faltantes o formato incorrecto. Los conjuntos de datos incompletos pueden contener valores faltantes debido a diversas razones, incluido el mal funcionamiento del equipo, la falta de respuesta de los encuestados o errores en la recopilación de datos.  
2. Problemas de integración de datos: La combinación de datos de múltiples fuentes puede causar incompatibilidades en las estructuras de datos o identificadores, lo que puede generar conjuntos de datos incompletos o inconsistentes.
3. Control de calidad de datos: Los procesos de control de calidad inadecuados pueden dar lugar a datos incompletos, ya que es posible que los errores no se detecten durante la recopilación o el procesamiento de datos.
4. Falta de gobernanza de datos: La ausencia de políticas y procedimientos claros de gobernanza de datos puede dar lugar a definiciones de datos inconsistentes, problemas de propiedad y prácticas deficientes de gestión de datos, lo que en última instancia conduce a conjuntos de datos incompletos.
5. Arquitecturas y sistemas de datos obsoletos: Una infraestructura inadecuada o tecnologías obsoletas pueden obstaculizar la recopilación, el procesamiento y el almacenamiento de datos. Los conjuntos de datos incompletos también pueden deberse a regulaciones de privacidad de datos y requisitos de cumplimiento que pueden limitar el acceso a ciertos datos.

Estrategias para garantizar la integridad de los datos 

Establezca protocolos claros de entrada de datos: Las organizaciones deben desarrollar pautas y protocolos claros para el ingreso de datos para garantizar la coherencia y precisión. Esto incluye definir campos de datos, formatos y reglas de validación para minimizar errores durante la entrada de datos. 

Implementar comprobaciones de validación de datos: Se deben implementar verificaciones automatizadas de validación de datos para identificar entradas de datos incompletas o inexactas en tiempo real. Esto puede incluir comprobaciones de rango, comprobaciones de formato y validaciones entre campos para garantizar la precisión e integridad de los datos. 

Auditorías periódicas de datos: Realizar auditorías periódicas de los datos puede ayudar a identificar puntos de datos incompletos o faltantes. Estas auditorías deben implicar comparar el conjunto de datos con estándares o puntos de referencia predefinidos para garantizar su integridad y precisión. 

Utilice herramientas de creación de perfiles de datos: Herramientas de perfilado de datos puede acceder al contenido de un conjunto de datos, proporcionando estadísticas como valores mínimos y máximos, recuento de valores únicos, recuento de valores faltantes, etc. Al aprovechar estas herramientas, las organizaciones pueden abordar de forma proactiva los problemas de integridad de los datos y tomar acciones correctivas. 

Implementar el monitoreo de la calidad de los datos: Establecer un proceso sólido de monitoreo de la calidad de los datos permite a las organizaciones monitorear continuamente la integridad de sus datos. Se pueden configurar alertas y notificaciones para señalar cualquier desviación de los niveles de integridad de datos esperados. 

Incorporar políticas de gobernanza de datos: Implementar el gobierno de datos Las políticas garantizan que los requisitos de integridad de los datos estén claramente definidos y se apliquen en toda la organización. Esto incluye asignar responsabilidades para la administración de datos y establecer procesos para la gestión de la calidad de los datos. 

Estrategias de enriquecimiento de datos: En los casos en que la integridad de los datos se vea comprometida, las organizaciones pueden emplear técnicas de enriquecimiento de datos para completar los puntos de datos faltantes. Esto puede implicar la integración de fuentes de datos externas o el uso de algoritmos para extrapolar valores faltantes basados ​​en datos existentes.

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Uso de herramientas automatizadas para obtener datos completos 

Las herramientas automatizadas desempeñan un papel fundamental a la hora de garantizar la integridad y la fiabilidad de los datos en distintos dominios. Estas herramientas facilitan la recopilación, el procesamiento y el análisis de grandes conjuntos de datos de forma eficiente, lo que permite a las organizaciones obtener información valiosa y tomar decisiones fundamentadas.

Al automatizar tareas como la limpieza, la integración y el análisis de datos, estas herramientas agilizan los flujos de trabajo y minimizan los errores, lo que da como resultado información más precisa y útil.  

Además, la visualización de datos automatizada permite a las partes interesadas comprender patrones y tendencias complejos rápidamente, facilitando los procesos de comunicación y toma de decisiones. Además, las herramientas automatizadas ayudan a las organizaciones a mantener la seguridad de los datos y el cumplimiento de las regulaciones, mitigando los riesgos asociados con el manejo de datos. 

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A través de la Astera Gracias a la función Dataprep, los usuarios pueden limpiar, transformar y validar los datos extraídos con una navegación de apuntar y hacer clic, respaldada por un amplio conjunto de transformaciones que incluyen unión, búsqueda y agregación.

Con atributos como perfiles activos, reglas de calidad de datos y cuadrículas centradas en la vista previa, Astera Data Pipeline Builder garantiza la limpieza, singularidad e integridad de los datos, proporcionando a los usuarios un perfil a nivel de atributo y representaciones gráficas vívidas para identificar fácilmente patrones de integridad o falta de ella.

La herramienta también ofrece facilidad de integración, permitiendo a los usuarios utilizar sin esfuerzo datos limpios y transformados en plataformas de análisis, lo que posibilita una toma de decisiones informada basada en datos completos y confiables. 

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