La calidad de datos o data quality es definido como un parámetro que nos permite comprender si un conjunto de datos es confiable dentro de nuestra empresa. Para poder concluir los niveles de calidad de un dato es necesario recopilar y analizar diferentes variables que nos ayuden a garantizar que nuestra medición es coherente y precisa.
Sigue leyendo y descubre cuáles son las principales variables que debes considerar en tu estrategia de data quality
Variables fundamentales de tu estrategia de data quality
Existe un conjunto de variables indispensables para poder contar con una estrategia de data quality en tu empresa. Para los procesos de análisis y toma de decisión en los ámbitos empresariales, es fundamental contar con información exacta, completa, fiable, relevante y sobre todo que esta se encuentre disponible en el momento oportuno.
Las consecuencias de no contar con datos que cumplan estos criterios pueden ser graves. A menudo, nos pueden conducir a interpretar de forma equivocada la situación de la empresa o a implementar cambios incorrectos en nuestra estrategia de gestión. En otras palabras, una estructura de datos que no cumpla con estas variables, nos puede hacer cometer errores que perjudicarán a la empresa y le ocasionarán pérdidas de tiempo y dinero.
A continuación, te explicamos a detalle cada una de estas dimensiones y por qué son importantes para la estrategia de data quality de tu empresa.
Exactitud
Cada detalle es importante en el mundo de los datos. Para la calidad de datos todavía más. Es por esto que para contar con una estrategia de data quality eficiente y de valor para tu empresa, los datos deben contar con criterios de exactitud. Debemos contar con procedimientos que nos permitan excluir los datos que no reúnan esta característica, ya que si son incluidos en nuestras bases de datos, puede afectar de forma negativa su valor en el proceso de toma de decisiones. Es responsabilidad de quienes gestionan el gobierno de datos velar porque los estos datos cumplan con este criterio.
Completitud
Los datos con los que analizamos procesos y tomamos decisiones deben estar completos. Nuestra estrategia de data quality necesita prever que los datos recolectados cuenten con todos los elementos y formatos necesarios para ser útiles y relevantes. Una información incompleta puede ser inutilizable ocasionando problemas graves en tu empresa.
Fiabilidad
Otra de las características esenciales de una buena estrategia de data quality es asegurarnos que nuestros datos son fiables. Es una obligación por parte de tu empresa asegurarse que los datos almacenados son correctos y no contradicen otras fuentes de datos que se utilizarán con el mismo fin. Es de suma importancia detectar datos erróneos y evitar que lleguen a formar parte de la base de datos de la empresa.
Si no se cumple un principio de fiabilidad dentro de nuestras estructuras de datos y tenemos información contradictoria, se pueden ver afectado los procesos de análisis, ya que será necesario destinar recursos adicionales en poder determinar en qué datos confiar para tomar decisiones.
Relevancia
En materia de data quality es fundamental tomar en cuenta las variables de relevancia de los datos. Ocupar nuestra capacidad de almacenamiento con datos que no son importantes perjudica a nuestra empresa y además puede representar una violación en los reglamentos en materia de gestión de datos.
Por lo tanto, debemos conocer si los datos que van a almacenarse en la empresa tendrán utilidad real para los procesos de análisis de toma de decisiones. En el caso de que no sea así, estos datos sin relevancia deben ser excluidos siguiendo los procedimientos establecidos en la organización.
Oportunidad
Dentro de las variables que no podemos olvidar al momento de contemplar nuestra estrategia de data quality está la oportunidad sobre los datos. Entendiendo la oportunidad como un parámetro que nos permite evaluar si la información está actualizada. La puntualidad en términos de datos es muy importante, ya que si la información es correcta pero no ha sido recopilada en el momento oportuno, podemos sesgar los procesos de toma de decisiones, incurriendo en errores importantes que cuesten dinero y tiempo valioso a la empresa.
Teniendo en cuenta todas estas variables para tu estrategia de data quality podrás garantizar que los procesos de toma de decisión sean correctos y beneficiosos para tu empresa. Adicionalmente, podrás evaluar a profundidad si los datos que has recopilado son los ideales para cumplir los propósitos y objetivos que te has planteado.
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