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

¿Qué es la calidad de los datos?

La calidad de los datos es la medida del estado de los datos en varias dimensiones, como precisión, integridad, coherencia, confiabilidad, etc. Sirve como base sobre la cual su equipo de datos puede construir una infraestructura de información confiable para todos sus procesos e iniciativas basados ​​en datos. ya sea analizando datos, extrayendo información significativa o impulsando estrategias comerciales exitosas. En resumen, la calidad de sus datos impacta directamente en la efectividad de sus decisiones.

Es importante tener en cuenta que la calidad de los datos va más allá de simplemente marcar una casilla de verificación: es un compromiso continuo para preservar la precisión y confiabilidad de sus datos. En otras palabras, los datos de alta calidad son el resultado de una evaluación eficaz. gestión de la calidad de los datos, un esfuerzo continuo para garantizar que solo los datos precisos impulsen todos sus esfuerzos de análisis y BI. Implica implementar procesos sólidos, validar la precisión y mantener la coherencia a lo largo del tiempo, lo que lleva a una única fuente de verdad (SSOT).

¿Por qué es importante la calidad de los datos?

Ahora, hablemos de la importancia de la calidad de los datos. ¿Qué lo hace tan importante? En pocas palabras, el Cuanto más sanos sean los datos, mejor será el resultado.

La salud de sus datos afecta directamente la efectividad de varios marcos cruciales que fortalecen a su organización. Garantizar la exactitud de sus datos le permite fortalecer activamente las mismas herramientas que utiliza para gestionarlos y analizarlos. Es probable que su marco de gobernanza de datos no logre hacer cumplir los controles de acceso de manera adecuada o garantizar el cumplimiento total si sus datos están plagados de errores e inconsistencias. Lo mismo se aplica a la seguridad de los datos. Los datos sucios, con errores e información faltante, dificultan que sus equipos de datos identifiquen actividades sospechosas o aíslen amenazas.

La calidad de los datos también afecta la confiabilidad y usabilidad de su catálogo de datos—Los datos de alta calidad conducen a un catálogo útil, y un catálogo de datos bien mantenido facilita prácticas efectivas de gestión de la calidad de los datos.

Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) y los modelos de inteligencia artificial (IA) dependen en gran medida de los datos para aprender y hacer predicciones. Los datos de alta calidad con un origen claro (de dónde provienen) facilitan el seguimiento del razonamiento del modelo y garantizan que sus decisiones estén alineadas con sus expectativas.

Las regulaciones de datos prevalecen en muchas industrias, y mantener datos de alta calidad es esencial para garantizar el cumplimiento de estos requisitos legales y regulatorios. El incumplimiento de estos estándares puede tener consecuencias graves, lo que puede derivar en repercusiones legales y potencialmente dañar la reputación de su organización.

Beneficios de garantizar la calidad de los datos

Toma de decisiones informada: Los datos de alta calidad mejoran la toma de decisiones. Cuando sus datos son precisos y confiables, puede confiar en los conocimientos que se derivan de ellos, lo que le permitirá tomar decisiones más informadas y estratégicas.

Eficiencia operacional: Los datos saludables le permiten evitar errores costosos. Es una inversión para optimizar sus operaciones, mejorar el rendimiento financiero y una base sólida para generar confianza en los clientes. Por ejemplo, unos datos de inventario precisos y completos le brindan una imagen holística de sus existencias, evitando desabastecimientos y garantizando un cumplimiento sin problemas de los pedidos.

Innovación y ventaja competitiva: Los datos de alta calidad permiten a las organizaciones identificar nuevas oportunidades, adaptarse a la dinámica cambiante del mercado e innovar más rápido. En consecuencia, les ayuda a mantenerse a la vanguardia y mantener una ventaja competitiva.

Confianza y satisfacción del cliente: Si sus datos son confiables, infunden confianza en su marca, ya que los clientes confían en información precisa. Los datos inexactos erosionan la confianza y la satisfacción del cliente, lo que potencialmente conduce a la insatisfacción del cliente y a la pérdida de negocios.

Asignación eficiente de recursos: Ya sea que se trate de elaboración de presupuestos, planificación de la fuerza laboral o gestión de proyectos, los datos precisos garantizan que los recursos se utilicen de manera óptima, evitando al mismo tiempo el desperdicio y maximizando la eficiencia.

Gobierno de datos y calidad de datos

Cuando se trata de gestionar sus datos, dos aspectos cruciales a tener en cuenta son la gobernanza y la calidad de los datos. Ambos conceptos enfatizan el hecho de que los datos no son sólo un caos caótico sino un activo confiable y bien organizado para su organización.

Piensa en el gobierno de datos como el libro de reglas para datos de gestión. Establece las reglas básicas que definen quién tendrá acceso a qué datos, garantizando que se manejen de manera responsable y segura dentro de su organización. Además de documentar las políticas de datos, implica implementar programas de administración de datos y establecer mecanismos para resolver problemas relacionados con los datos. La gobernanza de datos extiende su influencia a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos, desde la creación hasta la eliminación.

Por otro lado, la calidad de los datos tiene que ver con qué tan buenos o saludables son sus datos. ¿Es preciso, consistente y actualizado, o es un enorme lío? Los datos de alta calidad significan que puede confiar en ellos para tomar decisiones informadas. Sin embargo, para mantener la calidad de los datos de primer nivel, necesita procesos que limpien errores, validen la información y mantengan todo en óptimas condiciones.

Integridad de los datos frente a calidad de los datos

Hablando de mantener la calidad de los datos, tenemos un concepto estrechamente relacionado llamado integridad de los datos, que preserva los datos durante todo su ciclo de vida. Ambos conceptos se complementan entre sí, ya que son esenciales para tomar decisiones informadas y lograr los resultados deseados. Basta decir que se logran datos de alta calidad como resultado de mantener una integridad sólida de los datos.

Estas son las diferencias entre la integridad de los datos y la calidad de los datos:

• Si bien la calidad de los datos se centra en la salud general de sus datos, es decir, qué tan bien o si son aptos para su uso, la integridad de los datos es lo que los mantiene sin cambios y consistentes en todo momento.
• Con la calidad de los datos, el objetivo es mejorar la precisión, integridad y confiabilidad de los datos para los procesos de análisis y toma de decisiones. Por otro lado, el objetivo de la integridad de los datos es evitar alteraciones o distorsiones no autorizadas para garantizar que los datos en los que confía sean confiables y reflejen el escenario del mundo real.
• La mala calidad de los datos puede dar lugar a imprecisiones, inconsistencias e insuficiencia en el conjunto de datos, lo que lleva a análisis incorrectos y a una toma de decisiones errónea. Los problemas con la integridad de los datos se deben principalmente a fallas del sistema o violaciones de seguridad y pueden provocar pérdida de datos, acceso no autorizado a información confidencial y daños a la reputación.
• Puede abordar los problemas de calidad de los datos a través de perfil de datos, limpieza, reglas de validación y auditorías periódicas de datos. Sin embargo, para mantener la integridad de los datos, es necesario ir un paso más allá e implementar técnicas de protección de datos, como controles de acceso, cifrado, sumas de comprobación, hash y sistemas de control de versiones.

La necesidad de un marco de calidad de datos

A marco de calidad de datos Es esencialmente un enfoque estructurado para gestionar la calidad de sus datos. Implica un conjunto de procesos, reglas, estándares y herramientas para garantizar que sus datos sean precisos y confiables. Un marco de calidad de datos generalmente tiene los siguientes componentes clave:

Perfil de datos

Empiece por conocer sus datos. La creación de perfiles de datos le permite analizar el contenido, la estructura y las relaciones dentro de sus conjuntos de datos e identificar inconsistencias y valores atípicos.

Estandarización de datos

Establezca estándares claros sobre cómo se deben formatear y representar los datos. Estandarización de datos garantiza la coherencia entre sus conjuntos de datos, lo que facilita el análisis y la comparación de la información.

Limpieza de datos

Limpieza de datos Implica detectar y corregir errores en sus conjuntos de datos, como valores faltantes, duplicados o imprecisiones.

Monitorización de datos

Esté atento a la salud de sus datos. Implemente procesos de monitoreo para rastrear cambios en tiempo real y mantener la calidad de los datos.

Gobierno de datos

Haga cumplir la responsabilidad y un enfoque bien organizado para mantener la salud de los datos mediante el establecimiento de funciones y responsabilidades claras. Defina quién está a cargo de qué en lo que respecta a la calidad de los datos.

Cómo medir la calidad de los datos

Así como hacemos un seguimiento de nuestra salud física con chequeos regulares, monitorear la salud de sus datos a través de medidas de calidad es crucial. Es la única manera de confirmar que sus activos de información son adecuados para su propósito y generan información precisa. Pero, ¿cómo medimos la calidad de los datos?

Medir la calidad de los datos no es un enfoque único para todos, sino más bien una exploración personalizada de sus activos de datos y sus usos previstos. Además, su organización debe definir claramente qué significan datos "buenos" o "saludables" para sus necesidades específicas.

Dicho esto, la medición de la calidad de los datos generalmente implica evaluar el estado de los datos en función de una serie de dimensiones.

Dimensiones de calidad de datos

Las dimensiones de calidad de los datos sirven como puntos de referencia para examinar la salud y el estado de sus datos y en qué medida cumplen con sus requisitos.

 

 

Si bien no existe un conjunto universalmente acordado, algunas de las dimensiones de calidad de datos más utilizadas incluyen:

Precisión: La precisión mide con qué precisión sus datos reflejan el mundo real que representan. ¿Está seguro de que la edad registrada de un cliente es realmente su edad o podría tratarse de un error tipográfico?

Lo completo: La integridad mide si falta alguna información esencial en sus datos. ¿Hay campos vacíos en el registro de un cliente o faltan valores en un informe financiero?

Consistencia: Coherencia significa que sus datos se adhieren a reglas y formatos predefinidos en diferentes plataformas y sistemas. ¿Todos los formatos de fecha son consistentes? ¿Se utilizan uniformemente las unidades de medida?

Oportunidad: La puntualidad se refiere a la actualidad y relevancia de sus datos. ¿Están actualizados los datos de su inventario para reflejar los niveles actuales de existencias o están rezagados? ¿Estás analizando las últimas cifras de ventas o estadísticas obsoletas?

Unicidad: La unicidad verifica que todos los registros de su conjunto de datos sean distintos y no contengan duplicados. ¿Hay varias entradas para el mismo cliente con diferentes direcciones de correo electrónico?

Validez: La validez verifica si los valores de los datos se encuentran dentro de rangos aceptables y cumplen con las restricciones definidas. ¿Los números de teléfono tienen el formato correcto? ¿Los precios de los productos se mantienen dentro de límites realistas?

Algunos marcos de calidad de datos también incluyen relevancia, integridad, granularidad y accesibilidad como dimensiones relevantes de la calidad de los datos.

Métricas de calidad de datos

Una vez que haya identificado las dimensiones con las que desea medir la calidad de sus datos, es hora de traducirlas en métricas específicas y mensurables. Visualizar estas métricas en paneles le permite realizar un seguimiento de la calidad de los datos a lo largo del tiempo y priorizar áreas de mejora.

Echemos un vistazo a algunas métricas para diferentes dimensiones de calidad de datos:

Métricas de precisión: Medir qué tan precisos son los conjuntos de datos. Los ejemplos pueden incluir:

• Tasa de error: porcentaje de puntos de datos que son incorrectos.
• Tasa de coincidencia: porcentaje de puntos de datos que coinciden con una fuente de verdad conocida.
• Error absoluto medio: diferencia promedio entre los puntos de datos y sus valores verdaderos.

Métricas de integridad: Medir la proporción de datos faltantes dentro de un conjunto de datos. Los ejemplos generalmente incluyen:

• Porcentaje de valores faltantes: Porcentaje de campos con valores faltantes.
• Tasa de finalización: porcentaje de registros con todos los campos obligatorios completados.
• Proporción de recuento de registros: Relación entre registros completos y registros totales.

Métricas de coherencia: Medir si los datos se adhieren a reglas y formatos predefinidos. Algunos ejemplos incluyen:

• Tasa de estandarización: porcentaje de puntos de datos que se ajustan a un formato específico.
• Tasa de valores atípicos: porcentaje de puntos de datos que se desvían significativamente de la norma.
• Tasa de registros duplicados: Porcentaje de registros que son copias idénticas de otros.

Métricas de puntualidad: Para medir la frescura y relevancia de sus datos. Ejemplos incluyen:

• Antigüedad de los datos: tiempo promedio transcurrido desde que se capturaron o actualizaron los datos.
• Latencia: Tiempo que tardan los datos en estar disponibles después de su generación.
• Tasa de moneda: Porcentaje de puntos de datos que reflejan la información más reciente.

Métricas de unicidad: Garantizar que todos los registros sean distintos y evitar duplicados. Ejemplos incluyen:

• Tasa de registros únicos: Porcentaje de registros con identificadores únicos.
• Tasa de deduplicación: Porcentaje de registros duplicados identificados y eliminados.

Cuestiones de calidad de datos

Los problemas con la calidad de los datos pueden causar estragos en su análisis, especialmente si no se controlan por mucho tiempo. Si bien estos problemas pueden surgir por múltiples razones, incluida la entrada de datos inexacta o formatos de datos inconsistentes, lo que los causa es principalmente la falta de gobernanza de datos y de un marco de calidad de datos adecuado.

Estos son algunos de los problemas de calidad de datos más comunes:

Datos inexactos

Los problemas relacionados con la precisión suelen deberse a errores tipográficos, ortográficos o información desactualizada. A veces, lo que genera datos inexactos es simplemente el proceso de recopilación de datos defectuoso. Además, si sus datos favorecen a un determinado grupo o excluyen a otros, pueden generar resultados sesgados.

Datos incompletos

Factores como problemas de integración del sistema y errores de entrada de datos con frecuencia provocan registros omitidos y campos vacíos. En ocasiones los usuarios pasan por alto ciertos campos o no proporcionan información completa, especialmente en formularios o encuestas, lo que también genera datos incompletos. El análisis de datos incompletos conduce a conocimientos deficientes y a una toma de decisiones cuestionable.

Datos obsoletos

Los datos obsoletos son un problema importante de calidad de los datos, ya que comprometen la confiabilidad y validez de los datos. A medida que los datos envejecen, reflejan menos las circunstancias actuales, lo que potencialmente conduce a análisis y toma de decisiones equivocados. Y en entornos dinámicos donde las condiciones cambian rápidamente, confiar en datos obsoletos puede dar lugar a errores estratégicos y oportunidades perdidas. Las consecuencias se extienden más allá de meras discrepancias informativas; abarcan ineficiencias operativas y precisión de pronóstico comprometida.

Datos duplicados

Este problema suele surgir debido a fallos del sistema o durante la integración de datos de múltiples fuentes. Los errores en la entrada de datos también contribuyen a la duplicación de datos. Las consecuencias son multifacéticas y van desde análisis sesgados hasta ineficiencias operativas. Específicamente, puede llevar a la sobreestimación o subestimación de ciertas métricas, lo que afecta la precisión de los análisis estadísticos y los conocimientos comerciales. En lo que respecta a la utilización de recursos, la duplicación no sólo satura las bases de datos sino que también consume un valioso espacio de almacenamiento.

Datos inconsistentes

La inconsistencia en los datos generalmente se debe a diferentes formatos, unidades de medida o convenciones de nomenclatura entre los registros. Las causas fundamentales a menudo incluyen diversas fuentes de datos, cambios en los métodos de recopilación de datos o procesos comerciales en evolución. Las consecuencias de la inconsistencia de los datos son sustanciales y generan dificultades en integración de datos y comprometer la fiabilidad de los análisis. Los tomadores de decisiones pueden enfrentar desafíos al comparar y combinar información, lo que dificulta la capacidad de obtener ideas coherentes.

Más allá de estos problemas, a veces demasiados datos también pueden provocar problemas de calidad; de hecho, puede ser un arma de doble filo. Este fenómeno, a menudo denominado sobrecarga de datos, ocurre cuando hay un volumen abrumador de información que procesar. Puede sobrecargar los recursos, ralentizar el análisis y aumentar la probabilidad de errores.

Cómo mejorar la calidad de los datos

Identificar problemas de calidad de los datos es la mitad del trabajo; su equipo de datos debe estar bien capacitado para resolver estos problemas de manera eficiente.

Mejorar y mantener la salud de sus conjuntos de datos generalmente comienza con el establecimiento de estándares y protocolos claros de calidad de datos para guiar el proceso de corrección. Una vez que haya terminado, aquí hay algunos pasos que puede seguir para mejorar la calidad de los datos:

Implementar controles de calidad de datos

Los controles de calidad de los datos sirven como una medida proactiva para mantener la salud de sus conjuntos de datos y respaldar procesos efectivos de toma de decisiones dentro de su organización. Específicamente, se trata de procesos sistemáticos que puede implementar para evaluar y garantizar la exactitud, integridad, coherencia y confiabilidad de sus datos. Implican una serie de evaluaciones, que incluyen:

• Comprobaciones de formato
• Comprobaciones de rango
• Comprobaciones de integridad
• Cheques duplicados
• Comprobaciones de coherencia

Realizar auditorías de datos periódicas

La revisión periódica de sus conjuntos de datos a intervalos programados le permitirá identificar y rectificar errores, inconsistencias e información desactualizada. Cuando su equipo identifica y aborda problemas de calidad de los datos en las primeras etapas del ciclo de vida de los datos, puede evitar la propagación de imprecisiones en los análisis y los procesos de toma de decisiones.

Designar y empoderar a los administradores de datos

Un movimiento estratégico que puede tomar para mantener la salud de los datos es nombrar administradores de datos que asuman la responsabilidad de supervisar conjuntos de datos específicos y abordar los problemas con prontitud. Desempeñan un papel crucial en el mantenimiento de la integridad de los datos, haciendo cumplir los estándares y sirviendo como punto de contacto para todas las inquietudes relacionadas con los datos. Dotar a los administradores de datos de la autoridad y los recursos para tomar decisiones sobre la calidad de los datos permite un enfoque más proactivo y eficiente para gestionar y mejorar la calidad de sus datos.

Eliminar silos de datos

Silos de datos, donde la información puede estar aislada dentro de departamentos o sistemas específicos de su organización, a menudo genera inconsistencias e imprecisiones. Al integrar datos de diferentes fuentes y eliminar silos, se crea un conjunto de datos más coherente y confiable. Esta integración facilita las referencias cruzadas y las comprobaciones de coherencia, lo que en última instancia contribuye a una comprensión más precisa y completa de sus datos.

Utilice herramientas de calidad de datos

Además de los pasos descritos anteriormente, puede utilizar soluciones de software para asegurarse de que solo datos saludables llenen su almacenes de datos. Estas soluciones de software, también llamadas herramientas de calidad de datos, están diseñados para evaluar, mejorar y gestionar la calidad de los datos organizacionales de forma automatizada.

Dos de las categorías más comunes de herramientas de calidad de datos son las soluciones independientes, que solo se ocupan de mejorar la calidad de los conjuntos de datos, y las soluciones integradas que incorporan perfectamente funcionalidades de calidad de datos en programas más amplios. herramientas de integración de datos, Tales como Astera. La elección entre soluciones independientes e integradas dependerá de las necesidades y prioridades específicas de su organización en la gestión y mejora de la calidad de los datos.

Mejores prácticas de calidad de datos

Mantener la calidad de los datos es un proceso continuo que exige un enfoque sistemático. Implica un seguimiento continuo y el perfeccionamiento de las prácticas relacionadas con los datos para mantener la integridad y confiabilidad de los datos. Estas son algunas de las mejores prácticas de calidad de datos que puede incorporar a su marco de gestión de calidad de datos Para un ecosistema de datos más capaz y confiable: 

Estandarizar formatos de datos

Los formatos de datos consistentes son vitales para evitar errores y mejorar la interoperabilidad. Cuando los datos siguen una estructura uniforme, se minimiza el riesgo de malas interpretaciones durante el análisis. Para implementar esto, establezca un formato estandarizado para varios elementos de datos, incluidos formatos de fecha, representaciones numéricas y convenciones de texto. De esta manera, podrá crear una base para obtener datos precisos y confiables.

Implementar reglas de validación de datos

La implementación de robustas validación de datos Las reglas sirven como defensa de primera línea contra datos inexactos. Estas reglas actúan como controles automatizados que evalúan la precisión, integridad y cumplimiento de los datos entrantes con estándares predefinidos. Al definir y aplicar consistentemente estas reglas, se asegura de que solo datos de alta calidad ingresen al sistema de destino de destino.

Establecer políticas de gobierno de datos

Al crear pautas claras para el uso y el acceso a los datos, proporciona un marco que mitiga el riesgo de cambios no autorizados en los conjuntos de datos. Las auditorías periódicas y la aplicación estricta de estas políticas son esenciales para mantener un ecosistema de datos seguro. De esta manera, se asegura de que siempre se acceda y utilice los datos de acuerdo con los protocolos establecidos.

Priorizar la relevancia de los datos

Priorizar la relevancia de los datos es un enfoque estratégico para mantener un conjunto de datos enfocado e impactante. Las evaluaciones periódicas de la importancia de cada elemento de datos en relación con los objetivos comerciales actuales son cruciales. Identificar y eliminar datos obsoletos o redundantes le permite optimizar su conjunto de datos y hacerlo más eficiente para los análisis y los procesos de toma de decisiones.

Aplicar el seguimiento del linaje de datos

Implementar herramientas y procesos para rastrear el origen y transformaciones de datos durante todo su ciclo de vida es fundamental. Al documentar metadatos, transformaciones y dependencias, se crea un mapa completo de linaje de datos. Este mapa se convierte en un recurso valioso para solucionar problemas, auditar y garantizar la precisión de los conocimientos basados ​​en datos.

Garantice la calidad de los datos con Astera

A medida que los volúmenes de datos siguen creciendo, las empresas no sólo necesitan una solución de calidad de datos pero también una herramienta robusta capaz de gestionar e integrar datos a escala. Se vuelve aún mejor cuando ambas funcionalidades vienen en un solo paquete.

Participar Astera—una solución de integración y gestión de datos de extremo a extremo que incorpora perfectamente funciones de calidad de datos en su plataforma para garantizar la precisión, integridad y confiabilidad de los datos. Con su interfaz de usuario consistente y fácil de usar, Astera simplifica el proceso de mejora de la calidad de los datos, eliminando las molestias de la ecuación.

Con Astera, usted puede:

• Utilice la creación de perfiles de datos para analizar la estructura y la calidad de sus datos.
• Utilice la transformación Data Cleanse para limpiar sus conjuntos de datos sin esfuerzo.
• Utilice reglas de calidad de datos para validar datos a nivel de registro sin afectar todo el conjunto de datos.
• Utilice la validación de datos automatizada para comparar rápidamente sus conjuntos de datos con las reglas establecidas.

Y mucho más, todo sin escribir una sola línea de código.

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