Los datos pueden ser uno de los principales activos de una empresa y deben contribuir a que se logren los objetivos de negocio que hemos planteado. Para que estos datos rindan al máximo deben ser de calidad.
El data quality es un proceso que nos ayuda a entender el nivel de calidad que tienen los datos de nuestra empresa. Te invitamos a seguir leyendo y conocer más sobre la calidad de datos, las características que deben cumplir los datos y por qué necesitas controlar la calidad de los datos de tu empresa
¿Qué es el Data Quality?
Por data quality conocemos al proceso que se encarga de medir el nivel de cumplimiento o idoneidad de un conjunto de datos con respecto al propósito para el que son destinados. Este proceso está determinado por factores asociados a sus niveles de exactitud, integridad, confiabilidad, relevancia y actualización.
Para que él data quality sea desarrollado es necesario desplegar una serie de reglas que determinan la forma en la que los datos deben ser procesados. Este procedimiento recibe el nombre de normalización de datos y debe ser llevado a cabo de forma previa a la inclusión de los datos en nuestro sistema.
Para realizar su proceso de normalización el data quality necesita ejecutar tres tareas. Extracción, Transformación y Carga. Estas tres tareas están íntimamente relacionadas a herramientas de calidad y de gobernanza de datos. Una vez son transformados y adaptados a las exigencias de calidad, los datos pueden ser incorporados a nuestros sistemas.
Ahora, descubre más sobre las características de la calidad de datos:
Características de la calidad de datos
Los datos pueden tener diferentes presentaciones o estructuras. Estas variaciones hacen que puedan cambiar de forma o tamaño, lo que impide que podamos evaluar de forma directa su nivel de calidad (algo que es fundamental para obtener información o análisis de alta calidad). De igual forma, los datos de calidad tienen características comunes que podemos identificar para cumplir con los requisitos de una política de datos eficiente:
Datos Precisos
Los datos de tu empresa para cumplir con criterios de data quality deben ser precisos. Los datos deben ser correctos y ser una fiel representación de la realidad. Para poder cumplir con esta cualidad es necesario optimizar de forma constante las estrategias de gestión de datos. Adicionalmente, la precisión está ligada a la integridad de los datos que poseemos, así que, para minimizar los errores en los datos de nuestra empresa es mejor optar por mecanismos de carga que no dependan de intervención manual.
Datos íntegros
Los datos a incorporar deben estar completos para ser utilizados. Si bien es cierto, no es una buena práctica recopilar más datos de lo necesario, debes garantizar que los valores de características imprescindibles sean obligatoriamente almacenados al momento de crear nuevas entradas en las bases de datos. No contar con datos completos no solo hacen que estos pierdan calidad, sino que pueden convertirse en datos imposibles de utilizar.
Datos relevantes
Otra característica fundamental de los datos de calidad es la relevancia dentro de nuestra base. Los datos tienen que ser además de funcionales, relevantes para los procesos de análisis y toma de decisiones. Debes enfocarte en resguardar datos que cumplan con un propósito claro.
Datos coherentes
Los datos que alimenten las bases de tu empresa, no deben ser contradictorios. Si por alguna razón, los datos no coinciden con los previamente almacenados, debes cuestionarlos. Estos datos, no deben ser incluidos hasta que su precisión sea verificada. Lo ideal, es contar con alguna solución de integración que permita abordar en profundidad la causa del conflicto entre los datos.
Accesibilidad
Una característica indispensable para el data quality, es que los datos deben ser accesibles para los usuarios autorizados en todo momento. La dinámica de algunas empresas las obliga a tener diferentes puntos de acceso a la información, algo que debe ser tratado con cuidado para no generar distorsiones que afecten la calidad de los datos.
Los silos de datos son uno de los principales causantes de problemas de calidad en los datos. Ya que no basta con que los datos sean precisos, consistentes y relevantes, si estos, no están accesibles a los usuarios, no pueden ser aprovechados
Datos actualizados
Aunque parezca obvio, es importante poner especial atención a la actualización permanente de los datos. En el contexto digital, la información evoluciona de forma constante y los datos obsoletos pueden ser un problema para la calidad de los datos. Los datos históricos no deben ser desechados, pero debe tenerse una noción clara sobre el tiempo y sobre la vigencia o representatividad que tienen los datos sobre el momento actual.
¿Por qué controlar la calidad de los datos de tu empresa?
El proceso de data quality de tu empresa debe ser permanente. No es una tarea ocasional, debe formar parte del conjunto de normas y políticas de gestión de datos. Todos los actores involucrados, herramientas y estrategias deben estar coordinadas para garantizar la calidad de los datos.
Los datos tienen una incidencia directa en los análisis que realizamos para tomar decisiones, por lo que si deseamos tener decisiones de alto valor y que estratégicamente nos permitan lograr los objetivos de negocio, necesitamos tener datos de calidad. Al asegurar la calidad de los datos de tu empresa, podrás sacar mayor provecho de ellos, disminuir la incertidumbre, evitar errores que puedan costar mucho dinero y tomar decisiones más eficientes.
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