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¿Qué es la gestión de la calidad de los datos? Una guía completa

3rd abril, 2024

Gestión de la calidad de los datos

Todos hemos oído hablar de los datos. volúmenes demasiado grande para manejarlo eficazmente.

De hecho, de acuerdo con un informe reciente, es probable que el mercado de big data y análisis crezca a una tasa compuesta anual de casi el 15% entre 2023 y 2028. Podría valer mucho más de 600 mil millones de dólares para 2028. Y si bien es cierto, es solo uno de los problemas. El otro se relaciona con la falta de una gestión sólida de la calidad de los datos. Las organizaciones basadas en datos no escatiman esfuerzos para garantizar que todas sus decisiones comerciales estén respaldadas por datos saludables.

¿Qué es la gestión de calidad de datos?

La gestión de la calidad de los datos es un conjunto de estrategias, metodologías y prácticas que proporciona a las organizaciones datos confiables y aptos para la toma de decisiones. y otras iniciativas de BI y análisis. Es un proceso integral y continuo para mejorar y mantener la calidad de los datos en toda la empresa. Un DQM eficaz es esencial para un análisis de datos coherente y preciso, lo que garantiza conocimientos prácticos a partir de su información.

En resumen, la gestión de la calidad de los datos consiste en establecer un marco basado en estrategias que alineen los esfuerzos de calidad de los datos de una organización con sus metas y objetivos generales.

Contrariamente a la creencia popular, la gestión de la calidad de los datos no se limita a identificar y corregir errores en los conjuntos de datos. Por lo tanto, es igualmente importante saber de qué no se trata la gestión de la calidad de los datos:

  • No se trata sólo de corrección de datos: es sólo una parte de la gestión de la calidad de los datos.
  • La gestión de la calidad de los datos no es una solución única: es un proceso continuo, muy parecido a integración de datos is
  • No es un juego de un solo departamento: es responsabilidad de cada departamento que trabaja con datos.
  • No se limita a la tecnología y las herramientas: las personas y los procesos son elementos clave del marco de gestión de calidad de datos
  • La gestión de la calidad de los datos nunca es un enfoque único para todos: debe adaptarse para lograr los objetivos comerciales.

¿Por qué es importante la gestión de la calidad de los datos para las empresas?

Es como responder por qué es importante una base sólida para construir un rascacielos. Así como la estabilidad y longevidad de un rascacielos están condicionadas a la calidad del material utilizado para construir y fortalecer su base, el éxito de una organización depende de la calidad de los datos utilizados para tomar decisiones estratégicas.

Por lo tanto, es seguro concluir que las decisiones son tan efectivas como la confiabilidad y precisión de los datos en los que se basan. Y cuando las empresas dependen en gran medida de los datos para formular sus estrategias, asignar recursos, comprender a sus públicos objetivo o incluso innovar, deben asegurarse de utilizar solo datos saludables. Esto es precisamente en lo que la gestión de la calidad de los datos ayuda a las organizaciones: garantiza que todas sus iniciativas basadas en datos estén respaldadas por datos de alta calidad.

Algunas otras razones por las que la gestión de la calidad de los datos es importante incluyen:

  • La gestión y el gobierno de la calidad de los datos ayudan a las organizaciones a cumplir con los requisitos normativos y de la industria.
  • Si se hace correctamente, reduce los costos asociados con errores e inconsistencias en los datos y la posible pérdida de ingresos que puede resultar como consecuencia.
  • La gestión eficaz de la calidad de los datos significa que los equipos dedican menos tiempo a mejorar calidad de los datos y más tiempo innovando.

El plan para una gestión eficaz de la calidad de los datos

La eficacia y la sostenibilidad son clave cuando se trata de implementar una estrategia integral de gestión de la calidad de los datos. Como primer paso, exige evaluar el estado actual de la organización y sus necesidades de calidad de datos. Incluye la identificación de problemas de calidad de los datos y su impacto en la toma de decisiones y la eficiencia operativa general. Una vez que haya claridad sobre el estado actual de las cosas, una organización normalmente realizará el siguiente viaje:

Establecer objetivos claros

Estos objetivos sirven como guías estratégicas que alinean los esfuerzos de la organización con sus objetivos comerciales más amplios. Los objetivos deben ser específicos y mensurables para garantizar que todos los esfuerzos de calidad de los datos tengan un propósito, por ejemplo, reducir las imprecisiones de los datos en un cierto porcentaje.

Configure un equipo competente

Cuando se definen los objetivos, el siguiente paso para implementar la gestión de la calidad de los datos es establecer un equipo multifuncional de profesionales de TI, administradores de datos y otros expertos en el dominio. Este equipo de especialistas describe los procesos que permitirán a la organización cumplir sus objetivos de manera oportuna. También colabora y define estándares y pautas de calidad de datos organizacionales que dictan cómo los equipos deben manejar los datos dentro de la organización para garantizar confiabilidad de los datos y precisión. 

Definir métricas clave 

El equipo de gestión de la calidad de los datos también identificará y definirá métricas clave para medir el progreso. Las métricas de calidad de los datos no solo brindan información sobre el estado actual de la calidad de los datos, sino que también actúan como una brújula para navegar hacia objetivos predefinidos. De esta manera, el equipo puede identificar áreas que requieren atención y realizar rápidamente ajustes informados a sus estrategias. 

Aproveche las herramientas de calidad de datos 

Invertir en lo moderno herramientas de calidad de datos simplificará y automatizará múltiples aspectos de la gestión de la calidad de los datos. Por ejemplo, estas herramientas permiten a los usuarios procesar grandes conjuntos de datos fácilmente en lugar de limpiarlos y validarlos manualmente. Las herramientas de calidad de datos también ofrecen una plataforma centralizada para monitorear las métricas de calidad de los datos y rastrear el progreso, amplificando la capacidad de la organización para gestionar la calidad de los datos de manera proactiva. Es por eso que estas herramientas forman una parte integral de la estrategia general de gestión de la calidad de los datos. 

Fomentar la cultura de la calidad de los datos

Para garantizar que la gestión de la calidad de los datos no se limite a un solo departamento, la organización debe decidir cómo planea fomentar una cultura de calidad de los datos en todos los ámbitos. Debe incluir programas de capacitación, talleres e iniciativas de comunicación como parte de su estrategia general de gestión de la calidad de los datos. Reconocer y recompensar a personas y equipos por sus contribuciones a la calidad de los datos también puede desempeñar un papel fundamental en el fomento de una cultura que valore los datos precisos como un activo estratégico. 

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Componentes centrales de la gestión estratégica de la calidad de los datos 

El objetivo de la gestión estratégica de la calidad de los datos debe ser lograr un equilibrio entre la coherencia y la flexibilidad de los datos, al tiempo que se adaptan las variaciones aceptables que normalmente existen en los datos del mundo real. Las pautas de calidad de datos especifican los formatos, el uso de códigos estandarizados y las convenciones de nomenclatura para diferentes campos de datos. También podrían indicar un rango de variación aceptable en los datos. Por ejemplo, es bastante común que las direcciones tengan múltiples variaciones, como "Calle" y "Calle". o “Road” y “Rd”, y así sucesivamente.

Hay varios componentes principales que trabajan juntos para garantizar la precisión de los datos. Éstas incluyen: 

  • Perfil de datos: Perfil de datos Se trata de comprender a fondo los datos comerciales mediante el análisis de su estructura, contenido y relaciones. Es un proceso sistemático que permite a las organizaciones obtener una visión holística del estado de sus datos mediante la identificación de anomalías e inconsistencias que existen en los mismos. Las inconsistencias normalmente incluyen valores faltantes, registros duplicados, discrepancias en el formato, valores atípicos, etc. Identificar estos problemas de calidad de los datos de manera proactiva contribuye en gran medida a prevenir errores costosos y posibles pérdidas de ingresos debido a decisiones basadas en datos inexactos. 
  • Limpieza de datos: Limpieza de datos En la gestión de la calidad de los datos hay una serie de procedimientos destinados a mejorar la calidad general de los datos mediante la identificación y eliminación de errores e inexactitudes en los mismos. Si bien la elaboración de perfiles de datos solo proporciona información sobre el estado de los datos sin alterarlos realmente, la limpieza de datos implica eliminar registros duplicados, abordar los valores faltantes y rectificar puntos de datos inexactos.  
  • Enriquecimiento de datos: Como parte de la gestión de la calidad de los datos, el enriquecimiento de datos mejora aún más la comprensión de la organización sobre sus datos al proporcionar contexto adicional. Implica agregar información complementaria relevante de fuentes externas confiables, lo que aumenta el valor general del conjunto de datos. Agregar más datos también mejora su integridad. Por ejemplo, agregar información demográfica a los registros de los clientes puede ser una forma de completar el conjunto de datos y proporcionar una visión holística de los datos de los clientes. 
  • Validación de datos: El equipo de gestión de la calidad de los datos define reglas y estándares específicos que los datos deben cumplir antes de que puedan considerarse válidos. Por ejemplo, si se recopilan edades, un validación de datos La regla podría estipular que las edades deben estar entre 0 y 200. De manera similar, la regla de validación podría requerir una cantidad específica de dígitos o un patrón particular para que los números de teléfono sean válidos. De esta manera, las empresas pueden asegurarse de que sus datos cumplan con los estándares de calidad definidos antes de utilizarlos para BI y análisis. 
  • Monitoreo y Reporting: Nunca es suficiente establecer procesos para mantener la calidad de los datos por sí solo. Un enfoque sostenible necesita monitoreo e informes continuos, lo que requiere establecer KPI y métricas específicas. Estas métricas podrían incluir tasas de precisión de los datos, porcentajes de integridad de los datos o la cantidad de campos faltantes. De esta manera, las empresas pueden identificar y abordar de manera proactiva los problemas emergentes antes de que se conviertan en un problema mayor.

Gestión de la calidad de los datos y gobernanza de los datos 

Hablando de gestión de la calidad de los datos, hay otro componente de datos de gestión que garantiza que los datos permanezcan seguros y precisos—el gobierno de datos. 

Si bien estos conceptos están estrechamente relacionados, particularmente cuando se trata de calidad de datos, tienen diferentes propósitos. El gobierno de datos es un conjunto de políticas, estándares y procesos para gestionar y controlar los datos en toda la organización. Implica aspectos estratégicos y organizativos de la gestión de datos, lo que significa que mejorar la calidad de los datos no es el objetivo principal. La atención se centra en la gestión de datos de forma eficaz y eficiente para lograr los objetivos de la organización. Sin embargo, una gestión de datos eficaz requiere en sí misma datos precisos y fiables, y aquí es donde entra en juego la gestión de la calidad de los datos. 

En comparación con la gobernanza de datos, la gestión de la calidad de los datos se centra explícitamente en implementar procesos que mejoren y mantengan directamente la calidad de los datos de la organización. Implica varias actividades, como la elaboración de perfiles y la limpieza de datos, entre otras, que ayudan a preservar la calidad de los datos. Por ejemplo, la gobernanza de datos define que los datos sanitarios deben ser precisos para respaldar la toma de decisiones, y la gestión de la calidad de los datos implementará esta política utilizando herramientas de calidad de los datos y otros procesos. 

Basta decir que ambos conceptos son esenciales y se complementan entre sí para construir un marco de gestión de datos eficaz. Independientemente de qué tan bien definidas estén las políticas de gobernanza de datos, solo se verán bien en el papel si falta una gestión de la calidad de los datos. De manera similar, todo lo que se necesita para socavar los esfuerzos realizados en la gestión de la calidad de los datos son políticas inconsistentes derivadas de una mala gobernanza de los datos. 

La gestión de la calidad de los datos es un proceso continuo 

A diferencia de algunos procesos que son esfuerzos únicos, por ejemplo, migración de datos, la gestión de la calidad de los datos es un proceso continuo que debe adaptarse a los cambios en la organización, sus datos y el panorama tecnológico. Y con razón, dados los rápidos avances tecnológicos y la dependencia cada vez mayor de los datos. 

Cambio de requisitos comerciales

Las organizaciones evolucionan con el tiempo. Desde la introducción de nuevos productos y servicios hasta la implementación de procesos más eficientes y refinados, sus requisitos continúan cambiando. Y en este panorama empresarial dinámico, es imposible que los datos organizacionales permanezcan estáticos. Actividades como la expansión a nuevos mercados y las fusiones y adquisiciones conducen a cambios en los formatos de datos y sus patrones de uso, lo que en consecuencia puede afectar la gestión de la calidad de los datos. 

Avances tecnológicos 

Nuevas herramientas y tecnologías siempre están en el horizonte en el mundo actual impulsado por la tecnología, esperando cambiar la forma en que se recopilan, almacenan y consumen datos. La adopción de estas herramientas y tecnologías supone un impacto en los datos y su calidad. Por lo tanto, es primordial que los responsables de la gestión de la calidad de los datos salvaguarden integridad de los datos ya que estas tecnologías se integran en los procesos de negocio. Esto implicaría adaptar las estrategias de gestión de la calidad de los datos e inculcar una cultura de aprendizaje continuo para mantenerse actualizado con estos avances. 

Actualizaciones del sistema heredado

La modernización de sistemas heredados generalmente implica la migración de datos, en gran cantidad, desde sistemas locales antiguos a la nube. Si bien parece ser un proceso único, este movimiento de datos requerirá transformar y validar cantidades considerables de datos para cumplir con los requisitos del nuevo destino. Además de eso, también incluye monitorear los flujos de datos para identificar y rectificar discrepancias a medida que surjan. 

Para lograr todo esto y garantizar que solo los datos saludables lleguen al nuevo repositorio basado en la nube, la organización necesitará una gestión confiable de la calidad de los datos en cada paso del proceso. 

Volumen de datos 

Y luego, tenemos el caso de un aumento interminable en el volumen de datos. Con big data e IoT en el panorama, puede ser difícil imaginar la escala y la velocidad a la que se mueven los datos. De hecho, la falta de un sistema de gestión de la calidad de los datos, aunque sea por una fracción de segundo, los haría inútiles, ya sea para la toma de decisiones u otras iniciativas de análisis y BI. 

Mejores prácticas de gestión de la calidad de los datos 

Cuando se trata de gestión de datos, y de gestión de la calidad de los datos en particular, existe un conjunto de pautas establecidas y mejores prácticas que representan la culminación de la experiencia, la investigación y el conocimiento de la industria, vitales para lograr estándares óptimos de calidad de los datos. Si bien la lista puede ser larga, aquí se presentan algunas de las mejores prácticas de gestión de la calidad de los datos: 

  • Colaboración interfuncional: La gestión de la calidad de los datos sin colaboración dentro de la empresa es tan buena como la de un barco que navega en aguas traicioneras con una tripulación sin coordinación. La gestión de la calidad de los datos no es responsabilidad exclusiva de un solo departamento; es un esfuerzo colectivo. En pocas palabras, los problemas relacionados con los datos surgirán sin control sin el trabajo en equipo entre los diferentes departamentos. Por el contrario, estos problemas pueden identificarse y abordarse desde el principio si las partes interesadas clave colaboran y trabajan juntas. 
  • Propiedad de los datos: Una de las formas de fomentar una cultura de propiedad de los datos es asignar responsabilidades para conjuntos de datos específicos. Un equipo designado como custodio de datos se sentirá capacitado y motivado para garantizar la precisión de los datos durante todo su ciclo de vida. Además, los propietarios de datos pueden colaborar con otras partes interesadas para hacer cumplir las políticas de gestión de la calidad de los datos, promoviendo la responsabilidad y la transparencia en toda la organización. 
  • Documentación de datos: Mantener una documentación completa sobre las fuentes de datos, las transformaciones y las reglas de calidad es fundamental para la gestión de la calidad de los datos. Esta documentación permite a las organizaciones establecer un linaje claro que rastrea los orígenes de los datos, ayudándoles a comprender el recorrido de los datos desde su creación hasta su estado actual. También les permite obtener información sobre cómo se modificaron o procesaron los datos sin procesar. 
  • Capacitar a los usuarios de datos: Una de las principales prioridades debería ser brindar capacitación periódica a los empleados sobre la importancia de la gestión de la calidad de los datos y su papel en el mantenimiento de datos precisos. Los usuarios que conozcan y comprendan bien las pautas de calidad de los datos podrán recopilar, procesar y analizar datos aplicando las mejores prácticas. No solo eso, cuando las personas de todos los departamentos comprenden el impacto de sus acciones relacionadas con los datos en los demás, es más probable que se comuniquen y colaboren para mantener la precisión de los datos. 
  • Mejora iterativa: Darse cuenta de que la gestión de la calidad de los datos es una mejora iterativa es reconocer que no se trata simplemente de un esfuerzo único, sino de un viaje continuo. Las organizaciones que continúan mejorando sus esfuerzos de gestión de la calidad de los datos según los requisitos comerciales siguen siendo adaptables frente a los desafíos cambiantes de los datos. El compromiso con la mejora continua garantiza que las estrategias de gestión de la calidad de los datos se mantengan alineadas con el panorama cambiante a medida que las fuentes de datos se expanden y surgen nuevas tecnologías.

Simplifique la gestión de la calidad de los datos con Astera 

Astera es un extremo a extremo solución de gestión de datos impulsado por automatización e inteligencia artificial (IA). Astera ofrece funciones integradas que simplifican la gestión de la calidad de los datos para todo tipo de usuarios, independientemente de su conocimiento o experiencia técnica. Desde la creación de perfiles de datos hasta la validación de datos y el establecimiento de reglas de calidad de datos, todo es cuestión de arrastrar y soltar y apuntar y hacer clic. 

Gestión de Calidad de Datos - Astera

Gestión de la calidad de los datos: el estado de los datos se muestra en Asterainterfaz de usuario

Pero eso no es todo. Astera También incluye controles de salud en tiempo real. Se trata de elementos visuales interactivos que proporcionan un perfil de todo el conjunto de datos, así como de columnas individuales, para que los usuarios puedan identificar directamente problemas de calidad de los datos, como la cantidad de campos faltantes, registros duplicados, etc. 

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