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

By |2021-03-27T19:55:54+00:00Marzo 27th, 2021|

Los datos son el elemento vital de una organización que forma la base de muchas decisiones comerciales críticas. Sin embargo, las organizaciones deben tener implementado un flujo de proceso de calidad de datos extenso para garantizar la viabilidad de los datos, ya que los datos precisos pueden ayudar a entregar resultados valiosos. Por lo tanto, para capitalizar el crecimiento explosivo de big data, las empresas deben emplear un marco de gestión de la calidad de los datos antes de poder comenzar a extraer conocimientos prácticos de la información.

Este artículo explica qué es la gestión de la calidad de los datos, identifica los pasos necesarios para garantizar la calidad de los datos, describe las características de la evaluación de la gestión de la calidad de los datos, explica por qué es importante la gestión de la calidad de los datos e introduce 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 adecuadas para obtener conocimientos prácticos a partir de la información disponible. Un marco de calidad de datos bien establecido garantiza que el flujo del proceso de gestión de la calidad de los datos se mantenga durante todo el ciclo de vida de los datos.

Por ejemplo, como parte de un plan de gestión de la calidad de los datos corporativos, los usuarios especifican ciertos controles de calidad de los datos a lo largo del viaje de datos eliminar cualquier inconsistencia o error 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, es fundamental que los administradores de datos identifiquen las causas fundamentales de la mala calidad de los datos y creen 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 empresariales, lo que puede provocar errores debido a la falta de experiencia, errores humanos o la naturaleza monótona del trabajo. Otras consecuencias comunes de la mala calidad de los datos, como la codificación 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 tipos de formatos de archivos, bases de datos y fuentes de sistemas de almacenamiento que a menudo pueden conducir a la duplicación o la falta de registros. Además, la migración de un sistema de información heredado a uno nuevo a menudo implica Convertir datos en un formato compatible. lo cual, si no se hace correctamente, puede resultar en la mala calidad de los datos.

   3. Entradas de usuarios múltiples

En muchos departamentos, varios empleados están involucrados en el proceso de manejo y modificación de datos. Esto puede causar discrepancias, como nombres diferentes 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. Ahora hay disponibles herramientas de administración de calidad de datos (DQM) que pueden ayudar a agregar automáticamente múltiples verificaciones 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 tienen el potencial de mejorar las operaciones comerciales y hacerlas más eficientes y rentables. Algunos de los beneficios de emprender un proceso de mejora de la calidad de los datos en cada paso del proceso empresarial 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 dar lugar a ratios 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 compañía 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 los proyectos de migración de datos fallan, ya que estos proyectos implican el movimiento de grandes volúmenes de datos en formatos dispares. Para garantizar una alta tasa de éxito, las reglas de calidad de los datos deben utilizarse para identificar y corregir cualquier error antes de que se pueda realizar la migración. Esto ayuda a llevar a cabo migración de datos Proyectos más rápidos y con mayor precisión.

Por ejemplo, para crear un repositorio 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 manualmente los datos y presentaban errores que incluían 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 datos 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 erróneos significan que se está procesando información incorrecta, lo que podría implicar un nuevo trabajo. Sin embargo, si las empresas hacen que el gobierno de los datos forme parte de su proceso comercial general, se puede minimizar el tiempo y el costo invertido en el reproceso.

¿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 vital para evaluar el desempeño 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 está dando frutos para cumplir los objetivos de la organización.

Figura 1: Dimensiones de la calidad de los datos.

Algunas dimensiones clave de la calidad de los datos incluyen:

  • Integridad Indica si los datos recogidos son suficientes para sacar conclusiones. Esto se puede evaluar asegurando que no falte información en ningún conjunto de datos.
  • Consistencia asegura que los datos en todos los sistemas de una organización estén sincronizados y reflejen la misma información. Un ejemplo de datos consistentes incluye el registro de la fecha de envío en el mismo formato de fecha que en 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 cuando se espera que faciliten la toma de decisiones basada en datos. Muchas empresas están aprovechando herramientas que admiten la integración de datos en tiempo real para obtener conocimientos comerciales actualizados. Sin embargo, es importante señalar que la calidad y la integración de los datos 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 del mapeo de datos y los flujos de trabajo.
  • Exclusividad implica asegurarse de que no haya duplicados presentes en los datos. Por ejemplo, la falta de datos únicos puede hacer que se envíen múltiples correos electrónicos a un solo cliente debido a registros duplicados.
  • Validez mide si los datos cumplen los estándares o criterios establecidos por el usuario comercial. Por ejemplo, una empresa puede realizar una verificación de la calidad de los datos de la empresa en el campo de cantidad del 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 defecto en los datos. Estas herramientas apoyan la toma de decisiones comerciales y los procesos comerciales para un gobierno de datos eficiente.

Elección de herramientas de gestión de calidad de datos

Los datos impulsan la toma de decisiones y, por lo tanto, 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 a la disparidad, la realización manual del proceso puede provocar errores de calidad de los datos y mucho tiempo. 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 caracteristicas. 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 los datos se carguen en un destino.

  • Comprobaciones de calidad de datos

Comprobaciones de la calidad de los datos empresariales son objetos o reglas que pueden integrarse en el flujo de información para monitorear y reportar cualquier error que pueda ocurrir al procesar datos. Aseguran que los datos que se procesan se validan según 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 número de fuentes de datos, se ha vuelto crucial evaluar y validar conjuntos de datos internos y externos. Las empresas deben seleccionar herramientas DQM que ofrezcan soporte para datos en cualquier formato y complejidad, ya sean estructurados o no estructurados, planos o jerárquicos, heredados o modernos.

Creación de una estrategia de gestión de calidad de datos centralizada

Asegurar 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 la calidad de los datos y obtener 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 están analizando y las dimensiones, incluida la integridad, singularidad, precisión, etc., que se utilizarán para evaluar la integridad de los datos.

  • Comunicar el plan DQM en toda la organización.

Garantizar la calidad de los datos es responsabilidad de todas las partes interesadas en la información, incluidos los arquitectos de datos, los analistas comerciales 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 una implementación fluida 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 los criterios predefinidos.

  • Analice los resultados de calidad de los datos e identifique las causas raíz de los datos incorrectos

Una vez que se han procesado los datos, los usuarios pueden evaluar la calidad de los datos e identificar los motivos 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.

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 los datos estén sincronizadas con los objetivos comerciales generales. Esto también incluye tomar las acciones necesarias para mejorar los estándares de calidad de los datos basados ​​en resultados anteriores.

Garantice la gestión de la calidad de los datos con Astera Centerprise 

Astera Centerprise es una solución de gestión de datos de un extremo a otro que permite a las empresas realizar tareas complejas de integración de datos al tiempo que garantiza una gestión sólida de la calidad de los datos. Las capacidades avanzadas de generación 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.

Quieres averiguar cómo Centerprise ¿Puede ayudar a una gestión exitosa de la calidad de los datos empresariales? Descargar el prueba gratuita. Versión y experiencia por ti mismo!

Centerprise Banner de extractor de datos

Referencia:  https://siliconangle.com/files/2016/01/Blazent_State_of_Data_Quality_Management_2016.pdf