7 métricas de calidad de datos para evaluar el estado de sus datos

Independientemente de su tamaño, todas las organizaciones dependen en gran medida de los datos que recopilan y gestionan. Estos datos van desde información del cliente hasta registros de ventas, desempeño de los empleados y más. Sin embargo, si estos datos son inexactos, desactualizados o incompletos, se convierten más en un pasivo que en un activo, lo que hace que sea más importante medir su estado. Para ello necesitan métricas de calidad de datos relevantes para sus necesidades específicas.

Las organizaciones utilizan métricas de calidad de datos, también llamadas métricas de medición de la calidad de los datos, para evaluar los diferentes aspectos o dimensiones de la calidad de los datos dentro de un sistema de datos y medir la calidad de los datos frente a estándares y requisitos predefinidos.

¿Qué es la calidad de los datos?

Calidad de datos Mide la capacidad de los datos para cumplir con los criterios de integridad, precisión, validez, singularidad, puntualidad y idoneidad para el propósito. Los datos que cumplen con los requisitos establecidos por la organización se consideran de alta calidad: cumplen el propósito previsto y ayudan a tomar decisiones informadas.

Por ejemplo, los datos de alta calidad en un sistema de atención médica consisten en registros de pacientes precisos y actualizados que comprenden datos demográficos, historial médico, diagnósticos, tratamientos y resultados del paciente. Analistas capacitados en calidad de datos mantienen un conjunto de datos tan detallado, lo cual es importante para una mejor toma de decisiones y atención al paciente.

Estos profesionales realizan evaluaciones de la calidad de los datos evaluando individualmente cada métrica de calidad de los datos y estimando el estado general de los datos. El agregado proporciona a las organizaciones un cierto porcentaje para definir la exactitud de los datos.

¿Qué son las métricas de calidad de datos?

Las métricas de calidad de los datos son indicadores específicos que se utilizan para evaluar qué tan bueno o malo es un conjunto de datos. En otras palabras, si el conjunto de datos es adecuado para su propósito. Como parte de gestión de la calidad de los datos, estas métricas ayudan a cuantificar el estado de los datos utilizando criterios específicos que se definen y aplican objetivamente. Por ejemplo, puede configurar métricas de calidad de datos particulares para medir el porcentaje de registros incompletos, contar el número de entradas incorrectas o determinar la proporción de datos duplicados.

¿Por qué es necesario contar con métricas de medición de la calidad de los datos?

Las métricas de calidad de los datos no son sólo una preocupación técnica; impactan directamente en los resultados de una empresa. Gartner informa que las organizaciones pierden un promedio de 12.9 millones de dólares anualmente debido a la baja calidad de los datos. Además:

•  41% de los datos Los proyectos de almacén no tienen éxito, principalmente debido a la calidad insuficiente de los datos.
• 67% de los directores de marketing Creemos que la mala calidad de los datos afecta negativamente la satisfacción del cliente.
• Debido a la baja calidad de los datos, las empresas pueden perder 8% a% 12 de sus ingresos.

Ahora bien, para mitigar las consecuencias de los datos de mala calidad, es necesario que haya algo que cuantifique el estado actual de los datos y, para ello, se necesitan métricas de calidad de los datos. Estas métricas evalúan los datos en cuatro dimensiones clave:

• Intrínseco: Se centra en la credibilidad, objetividad y reputación de los datos.
• Contextual: Enfatiza la relevancia, puntualidad e integridad de los datos.
• Figurativo: Se centra en el formato y presentación de los datos.
• Accesibilidad: Se ocupa de la facilidad de acceso a los datos.

Estas dimensiones de calidad de los datos son esenciales para marco de calidad de datos y ayudar a garantizar que los datos sean completos y confiables. Al utilizar métricas de calidad de datos, puede establecer objetivos específicos para guiar a sus equipos a abordar los problemas de calidad de datos que ocurren comúnmente.

7 métricas de calidad de datos para realizar un seguimiento

Las métricas de calidad de los datos pueden variar según el sector y el uso previsto de los datos. Sin embargo, ciertas métricas se adoptan comúnmente en muchas industrias por su importancia fundamental en la evaluación del estado de los datos. A continuación se muestran algunos ejemplos de métricas de calidad de datos de uso frecuente:

1. Índice de integridad

Se refiere al grado en que un conjunto de datos contiene todos los elementos de datos requeridos o esperados. El índice de integridad mide la proporción de entradas de datos completas en comparación con el número total de entradas esperadas dentro del conjunto de datos. Este ratio nos ayuda a comprender si los datos están completos y contienen toda la información necesaria para sacar conclusiones correctas.

Por ejemplo, una base de datos de clientes requiere información del cliente, como nombre, dirección, correo electrónico y número de teléfono de cada cliente. Si la base de datos contiene uno o más campos faltantes, tendríamos un índice de integridad más bajo, lo que indica una menor calidad de los datos. De manera similar, un índice de integridad alto indica registros de datos completos útiles para el análisis.

2. Costos de almacenamiento de datos

A veces, los costos de almacenamiento de datos siguen aumentando mientras la cantidad de datos utilizables sigue siendo la misma. Ocurre debido a redundancia, duplicaciones e inconsistencias dentro de los conjuntos de datos y es una señal de datos de mala calidad. Los datos en mal estado también complican los procesos de copia de seguridad y recuperación, ya que encontrar y restaurar datos precisos se vuelve un desafío en caso de pérdida de datos. Por el contrario, si sus operaciones de datos permanecen constantes pero observa una caída en los costos de almacenamiento de datos, es probable que sus datos sean de alta calidad.

3. Relación de datos a errores

La tasa de error es una medida para determinar el porcentaje de registros incorrectos en un conjunto de datos en comparación con el número total de registros. La tasa de error le ayuda a identificar áreas problemáticas al proporcionar un porcentaje de datos defectuosos.

Para calcular la proporción de errores, divida la cantidad de registros con errores por la cantidad total de registros en su conjunto de datos. Suponga que tiene una lista de 1000 direcciones y 100 de ellas contienen errores, como códigos postales incorrectos o nombres de ciudades mal escritos. La tasa de error sería 100/1000, lo que equivale a 0.10 o 10%. Este resultado significa que el 10% de los datos de su dirección son incorrectos.

4. Índice de puntualidad

Esta métrica de calidad de los datos evalúa la rapidez con la que los datos se recopilan, procesan y están disponibles para su uso. Para ello, analiza el tiempo transcurrido entre la ocurrencia de un evento y la disponibilidad de sus datos. Por ejemplo, si necesita que ciertos datos estén listos cada 30 minutos, y es así, esos datos se considerarán oportunos. Un índice de puntualidad más alto indica que los datos son fácilmente accesibles y están actualizados. De manera similar, un índice de puntualidad más bajo sugiere ineficiencias o retrasos en la entrega o disponibilidad de datos.

5. Cantidades de datos oscuros

Los datos oscuros se refieren a los datos que una organización recopila, procesa y almacena pero que no utiliza para ningún propósito. No todas las grandes cantidades de datos que recopilan las organizaciones se consideran datos oscuros. Se vuelve “oscuro” principalmente porque no se utiliza ni gestiona activamente.

Los datos oscuros pueden convertirse en un problema de calidad de los datos porque;

• Puede contener información desactualizada o inexacta, lo que afecta la precisión y confiabilidad generales de los conjuntos de datos de su empresa.
• A menudo incluye información confidencial no protegida, lo que expone el riesgo de violaciones de datos.

Los datos oscuros no implican necesariamente una mala calidad de los datos, pero pueden indicar áreas donde la calidad de los datos podría verse comprometida.

6. Puntuación de coherencia

Otra métrica de calidad de los datos a la que se debe realizar un seguimiento es la coherencia de los datos, que se refiere a su uniformidad y coherencia entre diversas fuentes, sistemas y períodos de tiempo. La puntuación de coherencia se puede medir estableciendo un umbral que indique la cantidad de diferencia que puede existir entre dos conjuntos de datos. Si la información coincide, se dice que es consistente. Normalmente, robusto integración de datos Se emplean estrategias para eliminar cualquier inconsistencia en múltiples sistemas de datos.

7. Tasa de duplicación

Mide la proporción de entradas o registros duplicados dentro de un conjunto de datos. Confirma si la información proporcionada en un conjunto de datos es única y aparece solo una vez. La duplicación puede estar presente en conjuntos de datos que contienen datos de clientes, pero se puede eliminar.

Las herramientas y algoritmos de deduplicación de datos identifican y eliminan registros duplicados del conjunto de datos. Las herramientas comparan entradas según criterios predefinidos, como umbrales de similitud. Luego fusionan o eliminan los duplicados en consecuencia.

¿Cómo utilizar eficazmente las métricas de calidad de datos?

No existe un enfoque único para las métricas de medición de la calidad de los datos; Dependen de los objetivos de su empresa, de dónde provienen sus datos y de las reglas que sigue. Comprender estos factores es la clave para utilizar las métricas de calidad de los datos de forma eficaz. Así es como puedes utilizar estas métricas al máximo.

Comprenda sus requisitos de contenido y modelo de datos

Para implementar eficazmente métricas de calidad de datos, necesita una comprensión clara de cómo deberían verse sus datos y cómo deberían comportarse; estos son sus "requisitos de contenido". Además de sus requisitos de contenido, necesita un "modelo de datos", esencialmente un modelo de cómo se estructuran y relacionan sus datos dentro de su base de datos o sistema de datos. Este modelo ayuda a garantizar que sus métricas de datos se adapten a cómo están organizados sus datos.

Defina las dimensiones de calidad de sus datos

Defina estratégicamente las dimensiones de calidad de los datos para poder utilizar las métricas de calidad de los datos más relevantes para monitorear el estado de los datos. Le permite emplear un enfoque específico que mejora la confiabilidad y utilidad de sus datos. Por ejemplo, al analizar transacciones financieras, priorizar dimensiones de calidad de los datos como la precisión y la coherencia garantiza que los datos sean uniformes y correctos.

Alternativamente, si administra una campaña de marketing, priorizar la integridad y relevancia de los datos del cliente le permite modificar sus mensajes de manera efectiva. A medida que refine estas dimensiones clave, verá mejoras claras en sus métricas, como una mayor precisión de los datos y una mayor integridad, según sus áreas de enfoque.

Establezca objetivos claros para sus métricas de calidad de datos

Establecer objetivos realistas de calidad de datos puede mejorar el rendimiento general de sus métricas. Por ejemplo, supongamos que desea asegurarse de que la información de sus clientes esté casi siempre completa. Establecer un rango objetivo basado en sus objetivos y estándares de la industria, como no tener más del 3% de sus datos incompletos, establece expectativas claras y vincula las métricas de calidad de sus datos con resultados específicos, como mejorar la experiencia de compra del usuario. Además, documentar casos de uso particulares puede ayudar a sus equipos a darse cuenta de la importancia de alinear la calidad de los datos con los objetivos comerciales y demostrar cómo estas métricas encajan en su estrategia comercial más amplia.

Supervise periódicamente sus métricas de calidad de datos

Esté atento a las métricas de calidad de sus datos y actualícelas según sea necesario. Continuando con el ejemplo de establecer un rango o número objetivo, si, después del seguimiento, descubre que los datos de sus clientes muestran más del 3% de valores faltantes (más que su objetivo establecido), debe evaluar más a fondo para identificar los problemas subyacentes. Si bien la reacción inicial podría ser la de reevaluar todo su datos de gestión estrategias, se recomienda examinar factores más específicos e inmediatamente relevantes. Cuestiones como errores en el ingreso de datos o fallas en los métodos de recopilación de datos suelen ser los culpables y deben abordarse antes de considerar cambios estratégicos más amplios.

Conclusión

Si bien la gestión de la calidad de los datos puede ser un desafío porque les cuesta a las empresas mucho tiempo y dinero, se puede mejorar utilizando métricas clave de calidad de los datos. Estas métricas proporcionan una forma clara y cuantificable de evaluar y mejorar la precisión, coherencia y confiabilidad de los datos. Integrando una herramienta integral como Astera puede ser particularmente eficaz para mejorar aún más estos esfuerzos.

Astera mejora la gestión de datos al ofrecer funciones como transformaciones automatizadas de limpieza de datos, reglas de calidad de datos personalizables y elaboración de perfiles y validación exhaustiva de los datos, lo que garantiza que los datos cumplan con los estándares de calidad y se gestionen de manera eficiente a escala.

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