Marco de calidad de datos: qué es y cómo implementarlo

¿Qué es un marco de calidad de datos?

Un marco de calidad de datos es un conjunto de pautas que le permiten medir, mejorar y mantener la calidad de los datos en su organización. El objetivo es garantizar que los datos organizacionales cumplan con estándares específicos, es decir, que sean precisos, completos, consistentes, relevantes y confiables en todo momento, desde la adquisición y el almacenamiento hasta el análisis e interpretación posteriores.

Con un marco bien definido, se pueden establecer roles, responsabilidades y mecanismos de rendición de cuentas para calidad de los datos y mayordomía. Entonces, cuando todos en su organización comprendan su papel en el mantenimiento de la calidad de los datos, todos se harán cargo de los datos con los que interactúan y, como resultado, todos tendrán la misma información de alta calidad con la que trabajar.

Tan importante como es saber qué es un marco de calidad de datos, es igualmente importante entender qué no es:

• No es un concepto independiente: el marco se integra con prácticas de gobernanza, seguridad e integración de datos para crear un ecosistema de datos holístico.
• No es una sola herramienta o pieza de software: es una estrategia integral que combina varias herramientas, procesos y mejores prácticas para lograr objetivos de calidad de datos.
• No es una solución mágica: la calidad de los datos es un proceso continuo y el marco es lo que le proporciona una estructura.
• No se trata solo de corregir errores: el marco va más allá de limpiar datos, ya que enfatiza la prevención de problemas de calidad de los datos durante todo el ciclo de vida de los mismos.

Un marco de gestión de la calidad de los datos es un pilar importante de la estrategia general de datos y debe tratarse como tal para una eficacia. datos de gestión.

¿Por qué necesita un marco de calidad de datos?

La mayoría de las organizaciones están abrumadas con grandes cantidades de datos de diversas fuentes, como sistemas internos, socios externos e interacciones con los clientes. Sin una comprensión clara de la calidad de estos datos, corren el riesgo de tomar decisiones basadas en información que podría ser defectuosa e incompleta, lo que conduciría a resultados subóptimos y oportunidades perdidas.

Considere esto: como director de datos (CDO), usted es responsable de cultivar una cultura basada en datos en toda la organización para aprovechar todo el potencial de sus datos. Una de las actividades clave del proceso es sentar las bases para entregar los datos que necesitan todos los miembros de la organización. Sin embargo, no basta con proporcionar acceso a estos datos: su calidad debe ser impecable. Y es por eso que es necesario implementar un marco para gestión de la calidad de los datos.

Desde la perspectiva empresarial, el marco es un activo estratégico que impacta directamente el éxito de su organización. Si bien la entrega oportuna de datos es crucial, es la calidad de esos datos lo que realmente impulsa la toma de decisiones y conocimientos significativos. Un marco de gestión de la calidad de los datos bien establecido genera datos saludables que son necesarios para:

• Diagnósticos mejorados y mejores resultados para los pacientes
• Detección oportuna del fraude y mejor gestión de riesgos
• Desarrollo de mejores productos y experiencias mejoradas para los clientes.
• Asignación eficiente de recursos y gestión optimizada de la cadena de suministro

Entonces, en lugar de verlo como un gasto a corto plazo, comprenda que crear e implementar un marco de calidad de datos es una inversión en el crecimiento sostenido de su organización.

¿Cuáles son los componentes de un marco de calidad de datos?

Estos son elementos o componentes básicos importantes que se combinan para crear un sistema que garantiza que sus datos sean confiables y útiles. Así como un edificio necesita una base sólida y estructuras de soporte para mantenerse erguido, un marco de calidad de datos requiere componentes específicos para funcionar de manera efectiva.

Estos componentes abarcan varios aspectos de la gestión de datos, la gobernanza, los procesos y las tecnologías para mantener los estándares de calidad de los datos. Algunos establecen las reglas básicas y las expectativas, mientras que otros evalúan y mejoran activamente los datos en sí. También hay componentes que garantizan que esté midiendo y rastreando continuamente el progreso.

Si bien no existe una lista única y universalmente aceptada de componentes para un marco de calidad de datos, en la mayoría de los marcos aparecen algunos elementos comunes:

Herramientas y tecnologías de calidad de datos.

Esto incluye el uso herramientas de calidad de datos y tecnologías para apoyar la gestión de la calidad de los datos. Estas herramientas le permiten automatizar varias tareas destinadas a mejorar la calidad de los datos. Los procesos reales que estas herramientas automatizan varían según las necesidades y objetivos específicos de su organización. Sin embargo, las tareas comunes que se pueden automatizar incluyen estandarización de datos, elaboración de perfiles, limpieza y validación.

Estándares de calidad de datos

Estas son las pautas que definen lo que constituyen datos de alta calidad en su organización. Por ejemplo, un estándar de calidad de datos puede especificar que la información del cliente debe incluir direcciones de correo electrónico y números de teléfono como parte de los datos de contacto para que se considere completa.

Reglas de calidad de datos

Las reglas de calidad de los datos adoptan un enfoque granular para mantener la calidad de los datos. Estas reglas validan los datos ya que definen criterios o condiciones específicos que deben cumplir para ser considerados de alta calidad. Por ejemplo, si recopila datos de clientes, sus reglas comerciales pueden indicar que todas las fechas deben tener un formato particular (por ejemplo, dd/mm/aaaa). Cualquier fecha que no se ajuste a esta norma se considerará no válida.

Perfil de datos

Esta es la herramienta de diagnóstico de su marco que puede proporcionar información sobre el estado de sus datos. Perfil de datos Es analizar y resumir datos para conocer su estado actual, es decir, su estructura y contenido. Específicamente, descubre problemas como valores faltantes y formatos no válidos. La elaboración de perfiles de datos es una de las formas más efectivas de garantizar que sus decisiones se basen en datos saludables, ya que ayuda a identificar problemas de calidad de los datos. antes usted carga datos en el almacén de datos.

Evaluación de la calidad de los datos

La evaluación de la calidad de los datos es una evaluación completa de la calidad de sus datos. Es un enfoque sistemático para medir y analizar la calidad de sus datos e identificar áreas de mejora y, por lo tanto, una forma eficaz de confirmar si satisface las necesidades de la organización. Dado que proporciona una visión integral del estado de los datos, puede utilizarla para informar decisiones sobre el gobierno de los datos y los esfuerzos de cumplimiento.

Limpieza de datos

Los datos que recopila de diversas fuentes no siempre están limpios. De hecho, es común que contenga errores, duplicados o valores faltantes. Limpieza de datos, o limpieza, le permite detectar y corregir estas inconsistencias en sus conjuntos de datos, haciéndolos adecuados para su propósito.

Supervisión de la calidad de los datos

El monitoreo de la calidad de los datos es el proceso continuo de medir y evaluar la calidad de sus datos en varias dimensiones. Sus equipos de datos deben definir y realizar un seguimiento de un conjunto personalizado de KPI para monitorear el estado de los datos en su organización. Es uno de los componentes más importantes de un marco de calidad de datos, ya que guía las decisiones pertinentes para mejorar el marco en sí.

¿Cuáles son los diferentes marcos de calidad de datos que se utilizan hoy en día?

Como se indicó anteriormente, no existe una solución única cuando se trata de marcos de calidad de datos. Cada organización tiene requisitos únicos impulsados ​​por:

• Sus objetivos de negocio
• Fuentes de datos e infraestructura tecnológica.
• La industria en la que opera y el entorno regulatorio.

Es por eso que existen varios marcos de calidad de datos diferentes que las organizaciones implementan con modificaciones o utilizan como referencia para crear su propio marco. Repasemos los diferentes marcos y enfoques:

Aprovechar los marcos de gobernanza de datos

Debido a que la gobernanza y la calidad de los datos están interconectadas y se refuerzan mutuamente, muchas organizaciones desarrollan sus marcos de calidad de datos como parte de iniciativas más amplias de gobernanza de datos. La integración de la calidad de los datos en los marcos de gobernanza de datos facilita la alineación de los procesos de gestión de datos con los objetivos comerciales estratégicos a medida que se adopta un enfoque integral que aborda no solo la calidad de los datos sino también la privacidad, la seguridad, el cumplimiento y la administración de los datos.

Por otro lado, implementar marcos de gobernanza de datos junto con iniciativas de calidad de datos puede ser complejo, ya que requiere reestructurar y realinear los roles organizacionales y las relaciones jerárquicas para una coordinación y colaboración efectivas. También deberá crear políticas adicionales centradas específicamente en estándares y métricas de calidad de datos. Además, deberá tener en cuenta la compatibilidad con soluciones adicionales, como herramientas de calidad de datos o software de perfilado de datos.

Marco de evaluación de la calidad de los datos (DQAF)

Del FMI DQAF es un enfoque estructurado para evaluar qué tan bien sus datos satisfacen las necesidades específicas de su organización. Le ayuda a definir qué significa “datos de buena calidad” en su contexto y luego evaluar qué tan cerca se acercan sus datos actuales a esa definición. El DQAF demuestra ser valioso en varias situaciones. Por ejemplo, al iniciar un proyecto de mejora de la calidad de los datos, proporciona una comprensión básica de su situación actual de calidad de los datos, lo que le permite priorizar los esfuerzos de mejora en consecuencia.

Si bien el DQAF define expectativas claras sobre la calidad de los datos, garantizando que todos estén en sintonía sobre lo que constituye buenos datos, tiene una buena cantidad de deficiencias. En particular, enfatiza los datos estadísticos, que pueden no ser la mejor opción si los tipos de datos son muy variados. Además, el marco no pone un fuerte énfasis en la gobernanza de datos.

Modelos de madurez de calidad de datos (DQMM)

Los modelos de madurez de la calidad de los datos (DQMM) adoptan un enfoque diferente para garantizar la calidad de los datos en una organización. Los DQMM, como el modelo de madurez de la gestión de datos (DMM) o la integración del modelo de madurez de capacidad (CMMI), proporcionan a su organización un marco estructurado para evaluar su madurez en la gestión de la calidad de los datos. Más específicamente, ofrecen una hoja de ruta que su organización puede seguir para comprender su estado actual de gestión de la calidad de los datos, identificar áreas de mejora y establecer un camino hacia el logro de mayores niveles de madurez.

Un punto importante a tener en cuenta es que la evaluación de los niveles de madurez en la gestión de la calidad de los datos implica juicios e interpretaciones subjetivas, lo que introduce variabilidad en las evaluaciones. Además, los DQMM implican múltiples dimensiones, niveles y criterios para evaluar la madurez, lo que puede resultar abrumador para las organizaciones, especialmente si tienen experiencia o conocimientos limitados en la gestión de la calidad de los datos.

Cuadro de mando de calidad de datos (DQS)

El cuadro de mando de calidad de datos (DQS) es un marco de calidad de datos diseñado para brindarle una imagen completa del estado de sus datos a lo largo del tiempo. Va más allá de la simple identificación de problemas y profundiza en el seguimiento del progreso hacia los objetivos de calidad de los datos. DQS asigna una puntuación única de alto nivel (por ejemplo, porcentaje o calificación), calculada combinando los valores de métricas individuales. Estos valores normalmente se ponderan en función de su importancia relativa para su organización. Una puntuación alta indica una buena calidad general de los datos.

Dicho esto, configurar un DQS implica seleccionar las métricas relevantes para su organización, asignarles ponderaciones y definir una metodología de puntuación, todo lo cual requiere mucho tiempo, especialmente si su organización tiene un panorama de datos complejo. Esto se debe principalmente a la subjetividad inherente al proceso de decidir cuáles son las métricas “más relevantes” y asignarles ponderaciones. Además, si bien DQS realiza un seguimiento del progreso realizado hacia el logro de los objetivos de calidad de los datos, no ofrece ninguna guía para mejorar realmente la calidad de los datos.

Gestión de la calidad total de los datos (TDQM)

TDQM, desarrollado en el MIT por Richard Y. Wang, es un marco holístico de calidad de datos: establece estándares, políticas y procedimientos para gestionar la calidad de los datos durante todo el ciclo de vida de los datos, desde la recopilación hasta el análisis. Junto con los procesos para monitorear, prevenir y solucionar problemas de calidad de los datos, TDQM también enfatiza la mejora continua. A diferencia de algunos marcos con dimensiones de calidad de datos predefinidas, TDQM le permite definir su propio conjunto de dimensiones.

Si bien la idea de definir dimensiones personalizadas suena excelente, es más fácil decirlo que hacerlo. Definir y seleccionar las dimensiones más relevantes requiere llegar a un consenso, lo que suele ser un proceso tedioso: las partes interesadas suelen tener diferentes prioridades. Pero eso no es todo; también necesita establecer procesos de medición de la calidad de los datos e integrar herramientas de calidad de los datos con los flujos de trabajo existentes, lo que garantiza un equipo dedicado con experiencia en la gestión de la calidad de los datos.

Crear e implementar un marco de calidad de datos.

No hace falta decir que necesita comprender las necesidades de su negocio hasta el más mínimo detalle antes de aventurarse a crear e implementar un marco de calidad de datos. Para empezar, identifique los elementos de datos que impulsan las decisiones comerciales fundamentales. ¿Es información del cliente para campañas de marketing, datos de productos para ventas o registros financieros para contabilidad?

Definir objetivos y dimensiones de calidad de datos.

Sus objetivos de calidad de datos deben variar según las necesidades departamentales para garantizar la alineación con las necesidades comerciales. Defina qué significa "buenos datos" para su organización utilizando dimensiones de calidad de datos relevantes. Dicho esto, definir objetivos y dimensiones de calidad de datos puede ser un desafío por múltiples razones.

En primer lugar, “buenos datos” pueden significar cosas diferentes para distintas partes de su organización. El equipo de marketing podría priorizar la precisión de la información de contacto del cliente, mientras que el departamento de finanzas podría preocuparse más por la integridad y puntualidad de los datos financieros.

En segundo lugar, suele haber un equilibrio entre las diferentes dimensiones de la calidad de los datos. Por ejemplo, lograr una precisión del 100% puede requerir una extensa entrada de datos manual, lo que ralentiza el proceso (oportunidad). En tercer lugar, las fuentes de datos externas pueden tener problemas de calidad inherentes que escapan a su control. Un ejemplo sencillo sería el de las direcciones de clientes de una lista comprada que tienen una tasa de error más alta que la información recopilada internamente.

No olvidemos que los objetivos que establezca hoy deberán actualizarse para reflejar las prioridades futuras a medida que las necesidades de su negocio y el uso de datos cambien con el tiempo.

Establecer estándares y métricas de calidad de datos

Antes de poder establecer estándares y métricas, debe evaluar el estado actual de la calidad de los datos en su organización para identificar inconsistencias, imprecisiones y brechas en los datos en varios sistemas y departamentos. Estos problemas generalmente surgen de fuentes de datos dispares, falta de procedimientos estandarizados de ingreso de datos y medidas insuficientes de gobernanza de datos. Utilice herramientas especializadas para acelerar el proceso.

Una vez que tenga claridad sobre el estado actual de sus datos, establezca estándares y métricas de calidad para cada dimensión de calidad de los datos. Definir umbrales aceptables de calidad de los datos para garantizar la coherencia y la confiabilidad.

Desarrollar políticas y procedimientos de calidad de datos.

A continuación, además de crear políticas y procedimientos para la gestión de la calidad de los datos, defina una propiedad clara de la calidad de los datos. ¿Quién crea estándares de calidad de datos? ¿Quién los supervisa y los hace cumplir? Esto también requiere establecer reglas para garantizar que los datos entrantes cumplan con sus estándares. Esto podría implicar definir formatos de datos, rangos de valores aceptables o campos obligatorios.

Aproveche las herramientas de calidad de datos, como herramientas de elaboración de perfiles de datos, software de limpieza de datos y plataformas de monitoreo de calidad de datos, para automatizar validación de datos y controles de calidad como parte de sus procesos de ingesta y procesamiento de datos. El objetivo es identificar los problemas tempranamente y evitar que se propaguen en cascada.

Monitorear y controlar la calidad de los datos.

Según las dimensiones que ya definiste anteriormente en el proceso, establece KPI para medir la calidad de los datos. Puede implementar alertas automatizadas para detectar problemas de calidad de los datos en tiempo real para simplificar el proceso. Para garantizar un progreso continuo, haga que su comité de gobierno de datos revise periódicamente estas métricas y KPI.

El marco de calidad de datos no termina aquí: revisar periódicamente sus procesos de calidad de datos en función de los conocimientos obtenidos del monitoreo y su adaptación para abordar las necesidades cambiantes es una parte fundamental del marco.

Consejos y mejores prácticas

• Comunique claramente los objetivos, estándares y mejores prácticas de calidad de datos en toda su organización.
• Concéntrese en mejorar la calidad de los datos para los conjuntos de datos con el impacto comercial más significativo, por ejemplo, información de clientes, datos de ventas o registros financieros.
• Integrar iniciativas de calidad de datos con procesos de gestión de datos más amplios, como integración de datos, migración de datosy gestión de datos maestros, para garantizar la coherencia y la alineación en toda la organización.
• Asegúrese de que los datos relacionados con áreas como la atención médica o las finanzas cumplan con los estándares de la industria y los requisitos reglamentarios.
• Utilice moderno herramientas de gestión de datos con funciones integradas de gobierno de datos, como Astera, para automatizar las tareas de elaboración de perfiles, validación y limpieza de datos.
• Realizar revisiones y auditorías periódicas del marco de calidad de los datos para evaluar su eficacia e identificar áreas de mejora.

Llevar todo junto

La calidad de los datos no es una solución única; es un esfuerzo continuo. Lo que lo simplifica para su organización es un marco de calidad de datos personalizado, uno que aborde directamente sus desafíos únicos de calidad de datos. Sin embargo, dado el aumento exponencial del volumen de datos y los problemas de calidad de los datos asociados, lo que su organización necesita es un marco de calidad de datos reforzado por una plataforma moderna. plataforma de gestión de datos con funciones avanzadas de gestión y calidad de datos, como Astera Pila de datos.

Astera Pila de datos es una plataforma de gestión de datos de extremo a extremo impulsada por IA con potentes capacidades de gobernanza y calidad de datos integradas. Su interfaz de usuario 100 % sin código facilita la creación de perfiles, la validación y la limpieza de datos, incluso para los usuarios empresariales.

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