La calidad de los datos es fundamental para cualquier negocio. Indistintamente de la industria donde tu empresa opere, necesitas datos que cumplan con estándares de calidad para tomar decisiones adecuadas y que ayuden a tu empresa a cumplir sus objetivos.
Las empresas que poseen cultura de datos, entienden que todos los datos que provienen de sus operaciones internas, de sus clientes y de las interacciones que se generan con otros elementos pueden ser oportunidades de mejora importantes para el negocio. Sin embargo, mientras más fuentes de información se tengan, más complicado puede ser garantizar su calidad.
A continuación te contaremos un poco más sobre los Pipelines y la calidad de los datos.
Datos de calidad para mejores decisiones
Los datos de baja calidad pueden ser un grave problema para tu empresa. Contar con datos inexactos e inconsistentes puede sentar las bases de procesos de toma de decisión de baja eficiencia que conduzcan a errores y a pérdidas importantes. Es por esto que la calidad de los datos que procesaremos en un data pipeline para nuestra empresa es fundamental.
Los procesos de ETL (extracción, transformación y carga de datos), establecen qué, cuándo y cómo se obtienen los datos desde su sitio de origen hasta que son depositados en una base de datos legible.
La calidad de datos depende de la implementación de un sistema desde la etapa inicial de la extracción hasta el final de la carga en las bases de datos. En este proceso debes asegurar que los datos sean completos, relevantes, exactos, válidos y oportunos
Veamos a continuación cómo se vinculan estos procesos.
Procedimiento ETL de calidad de datos
Extracción de datos
La programación de los procesos de extracción, el mantenimiento y el control son aspectos relevantes para garantizar la vigencia de los datos. Debes tener presente qué información está siendo extraída de las fuentes de datos y velar porque estos datos cumplan con las variables de calidad suficiente. De esta manera, los sistemas podrán nutrirse de datos confiables y en el caso de que ocurra algún inconveniente, poder subsanarlo de forma ágil antes de que los datos sean transformados.
Transformación de datos
En el proceso de transformación de datos es cuando se deben aplicar la mayor cantidad de controles de calidad sobre los conjuntos de datos. En esta etapa del proceso se deben perfilar los datos, limpiarlos y eliminar los duplicados, enriquecer, normalizar y validar todos los datos.
Carga de datos
Al momento de ejecutar la carga de datos ya se tiene conocimiento de las modificaciones y adaptaciones que han sufrido los datos para ser analizados. Si posees un sistema de calidad de datos eficaz, podrás garantizar que los datos almacenados serán útiles para tomar decisiones y ayudar a tu empresa a cumplir objetivos.
Si contamos con una herramienta de ETL robusta, ésta debe ser compatibilizada con procedimientos que garanticen la calidad de los datos para poder obtener valor real de los datos y tomar decisiones efectivas.
