Diseñar una auditoría de data quality sin perder de vista los objetivos de tu negocio puede ser una labor algo compleja de realizar. Las auditorías de data quality demandan procedimientos exhaustivos de revisión que permiten verificar el estado de los datos, los métodos que se utilizan para incluir datos en una base y múltiples parámetros que son de vital importancia para conservar la calidad de los datos.
A continuación conocerás los puntos claves para diseñar una auditoría de data quality sin perder de vista tus objetivos.
Auditoría de Data Quality
Las auditorías de data quality son procedimientos que establecen las pautas que han de ser implementadas para conocer el estado de los datos de la empresa. Estas auditorías se realizan con la finalidad de producir informes diagnósticos que permitan a los responsables de los datos de la empresa trazar las estrategias adecuadas para incrementar la eficiencia de las operaciones y mitigar los riesgos existentes sobre los datos si se da el caso.
Las auditorías de data quality deben ser programadas de forma prudencial por las empresas. También pueden ser desarrolladas si existen razones para desconfiar sobre los datos de la empresa. Es importante destacar que es muy conveniente realizar auditorías de calidad de datos cuando se han realizado migraciones a cloud o se han incorporado nuevas herramientas de gestión y tratamiento de datos para asegurar que durante el proceso se han cumplido con las reglas del gobierno de datos.
En paralelo a las auditorías, se deben implementar, dentro de las estructuras de datos de la empresa, herramientas de evaluación rutinaria de la calidad de datos. Estas herramientas de evaluación son versiones simplificadas de las herramientas que se utilizan en las auditorías y que son autogestionables para poder evaluar la calidad de los datos y fortalecer los procesos de manejo de datos y presentación de informes.
Cómo hacer una auditoría de data quality
Para diseñar una auditoría de calidad de datos para tu empresa, el primer paso es determinar los objetivos y el alcance de la auditoría. Esto permitirá determinar qué componentes funcionales del sistema de gestión de datos serán estudiados. Al determinar el alcance nos aseguramos de poder cubrir de forma adecuada los muestreos de datos necesarios, seleccionar de forma correcta los procesos a analizar, los formularios y herramientas de recolección de datos a diseñar y de escoger de forma adecuada los indicadores que utilizaremos para evaluar los hallazgos de la auditoría.
La auditoría que diseñemos debe contemplar a los datos dentro de dimensiones de exactitud, totalidad, fiabilidad, puntualidad, precisión e integridad de los datos. Por lo tanto, los indicadores deben ayudarnos a comprender su cumplimiento de forma clara y precisa.
Es importante también destacar que la fijación de objetivos clave dentro del proceso de diseño de la auditoría nos permite fijar la atención a los resultados a obtener, y así no perder el norte de nuestra misión.
Los pasos posteriores a la fijación de objetivos y determinación del alcance de la auditoría son:
Perfilado de datos
Los objetivos y el alcance nos ayudan a determinar hasta dónde va a llegar el nivel de profundidad de la auditoría. Por lo tanto, se deben tomar muestras de los datos con los que la empresa trabaja de forma recurrente y estos deben ser analizados de forma exhaustiva por herramientas de procesamiento para detectar si existen errores o inconsistencias en los conjuntos de datos.
Para alimentar este proceso con muestras de calidad, es necesario contar con un proceso profundo de verificación de datos que cumpla con estándares rigurosos. Las muestras que se seleccionen deben ser relevantes, con propósitos claves para evaluar el cumplimiento de las políticas de calidad de datos y deben ser suficientes para que los resultados de los indicadores puedan reflejar la realidad del estado de los datos.
Análisis de los datos y preparación de informes
Al obtener resultados de los procesos de revisión, es necesario crear informes que reflejen la realidad de la empresa en cuanto a calidad de datos. Estos informes deben ayudar a tu empresa a entender los posibles errores que se pueden estar cometiendo y los fallos en términos de calidad que pueden existir entre los conjuntos de datos. Es importante que estos informes estén disponibles para los involucrados en el gobierno de datos respetando sus roles y permisos.
Acciones correctivas y propuestas
Por último, y si es necesario el el proceso de auditoría debe contemplar una etapa de diseño de acciones correctivas y propuestas. Las acciones correctivas propuestas en el informe deben orientarse a solucionar los problemas detectados durante el proceso de auditoría. Mientras que las propuestas deben ser acciones preventivas diseñadas para evitar que los problemas detectados vuelvan a ocurrir.
Durante el diseño y ejecución de la auditoría es fundamental prestar atención a la delimitación establecida y al cumplimiento de los objetivos de ésta auditoría. También se debe generar un esfuerzo franco en que el proceso de auditoría sea claro, preciso y no entorpezca las actividades diarias de la organización.
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