Comprensión de la calidad de los datos

Beneficios de una buena calidad de datos

Mantener la calidad de los datos es importante por muchas razones, entre ellas: 

Eficiencia operativa: contar con datos de alta calidad significa que puedes reducir el tiempo y los recursos dedicados a corregir errores, abordar discrepancias e identificar redundancias. Una buena calidad de los datos también reduce los costos al ayudar a los empleados a concentrarse en tareas estratégicas de alto nivel en lugar de lidiar con problemas relacionados con los datos. 

Toma de decisiones informada: la buena calidad de los datos brinda a las partes interesadas clave la confianza de que sus decisiones se basan en información precisa. Los datos precisos, completos y oportunos también son imprescindibles para el análisis y la inteligencia artificial, ya que ambos dependen de datos de calidad para obtener resultados significativos.

Gobernanza de datos mejorada: una buena calidad de los datos es fundamental para una gobernanza de datos efectiva, lo que garantiza que los conjuntos de datos se administren de manera consistente y cumplan con los requisitos reglamentarios.

Elementos clave de la calidad de los datos

La calidad de los datos se pueden dividir en seis dimensiones clave: 

1. Consistencia: los datos deben ser consistentes en diferentes bases de datos y conjuntos de datos. Esto incluye datos sobre áreas temáticas, transacciones y tiempo. A medida que los conjuntos de datos escalan y crecen, es clave seleccionar datos que eliminen la duplicación y el conflicto.
2. Exactitud: Los datos deben reflejar el escenario del mundo real que están destinados a representar. Ya sea que los datos hagan referencia a una medición física o a una fuente de referencia, los datos de calidad deben estar libres de errores y representar con precisión la fuente.
3. Validez: Los datos también deben ajustarse a los formatos, estándares y reglas definidos. Esto generalmente significa que los datos coinciden con el rango o patrón diseñado, incluidos los metadatos relevantes.
4. Integridad: un conjunto de datos es tan bueno como su integridad. Los puntos de datos que faltan o no están disponibles pueden comprometer la calidad general de los datos, lo que lleva a información insuficiente o incompleta.  
5. Puntualidad: los datos deben estar actualizados y disponibles cuando se necesiten. Cualquier tipo de demora en la presentación de datos puede dar lugar a informes inexactos. Los sistemas necesitan capturar cualquier información nueva, procesarla y almacenarla con precisión para que se pueda utilizar más tarde.  
6. Unicidad: cuando los datos se agregan de varias fuentes, es crucial que los procesos de calidad de datos consideren cualquier duplicación o redundancia. Los conjuntos de datos que carecen de unicidad pueden dar lugar a ideas y estrategias engañosas. 

Es importante tener en cuenta que es probable que cualquier dato que ingrese a una plataforma de análisis no cumpla con estos requisitos. La calidad de los datos se logra al limpiar y transformar los datos a lo largo del tiempo. 

Otra forma de garantizar la calidad de los datos es utilizar el marco de “las siete C de calidad de datos”, que describe cómo preparar los datos para compartirlos, procesarlos y utilizarlos. 

• Collect (recopilación): la fase inicial es la recopilación de datos. Este es el proceso de capturar, formatear y almacenar datos en un repositorio de datos adecuado.  
• Caracterización: una vez recopilados los datos, el segundo paso es caracterizar metadatos adicionales, como la hora en la que se crearon los datos, el método de recopilación e incluso la ubicación o la configuración específica del sensor.
• Clean (limpieza): el siguiente paso es limpiar los datos al solucionar cualquier problema o corrupción dentro de los datos. ETL (extraer, transformar, cargar) es un proceso común, pero se pueden utilizar otros para abordar problemas adicionales, como la duplicación, los errores tipográficos o datos innecesarios.
• Contextualización: no todos los datos son relevantes para tu negocio o iniciativa. Contextualizar los datos determina qué metadatos adicionales pueden ser necesarios.
• Categorización: esto identifica aún más los factores clave en los conjuntos de datos y los extrae en función del dominio del problema.
• Correlación: este paso conecta datos y conceptos dispares en varios almacenes de datos. Por ejemplo, dos conjuntos de datos pueden referirse al mismo punto de datos: el número de teléfono de un cliente podría clasificarse en dos tipos diferentes según su respectiva base de datos. La correlación ayuda a resolver estos conflictos al conectar el punto de los datos.
• Catalogación: el paso final es garantizar que los datos y metadatos se almacenen, conserven y sean accesibles de forma segura en todas las plataformas de búsqueda y análisis.

Evaluación de la calidad de los datos

La calidad de los datos debe medirse según un marco de estándares y dimensiones establecidos. Cuatro de los principales marcos son: 

• Marco de Evaluación de la Calidad de los Datos (DQAF)
• Gestión total de la calidad de los datos (TDQM)
• El cuadro de mando de calidad de datos (DQS).
• El tiempo de inactividad de los datos. 

Estos estándares identifican brechas en los datos y guían la mejora con el tiempo. Algunas de las métricas comunes que abordan estos marcos incluyen: 

• Tasa de error: la frecuencia de los errores que se encuentran en los datos.
• Tasa de completitud: el porcentaje de datos que están completos y disponibles.
• Tasa de consistencia: el grado en que los datos son consistentes entre diferentes conjuntos de datos.
• Tasa de actualidad: Qué tan actualizados están los datos

Mejorar la calidad de los datos

Con enormes y crecientes conjuntos de datos y problemas complejos que resolver, mejorar la calidad de los datos puede ser un desafío. El monitoreo de la calidad de los datos debe realizarse durante todo el ciclo de vida de los datos. A largo plazo, esto puede resultar en análisis más precisos, decisiones más inteligentes y mayores ingresos. 

• Calidad de los datos durante la ETL: el proceso de limpieza de conjuntos de datos puede introducir una serie de errores. Verificar la calidad de los datos a lo largo de todo el proceso de ingesta, transformación y orquestación puede garantizar la precisión y el cumplimiento continuos. Si bien las herramientas de limpieza de datos pueden automatizar el proceso de corrección o eliminación de datos inexactos o incompletos de un conjunto de datos, ninguna automatización es perfecta. Las pruebas continuas a lo largo de este proceso pueden garantizar aún más su precisión y calidad general.
• Calidad y gobernanza de los datos: una buena gobernanza de los datos es esencial para protegerlos y garantizar su calidad. Decide cuál debe ser el estándar organizacional para la calidad de los datos e identifica a las partes interesadas clave para que se apropien de las diferentes partes del proceso. También es importante desarrollar una cultura de calidad de datos para garantizar que todos entiendan su papel en el mantenimiento de la integridad de los datos.
• Calidad de los datos en las pruebas: las pruebas de calidad de datos intentan anticipar problemas específicos y conocidos en cualquier conjunto de datos dado, mientras que las herramientas de creación de perfiles de datos analizan los datos en busca de problemas de calidad y brindan información sobre patrones, valores atípicos y anomalías. Esto debe hacerse antes de cualquier implementación en el mundo real para garantizar la precisión de sus resultados.

Desafíos emergentes de la calidad de los datos

En un entorno empresarial competitivo, las organizaciones necesitan mantenerse a la vanguardia y aprovechar sus datos. Las iniciativas de IA y aprendizaje automático se están volviendo cruciales para que las empresas generen información e innovación a partir de sus datos para seguir siendo competitivas. Mientras tanto, el cambio hacia capacidades centradas en la nube y una explosión en el Internet de las cosas (IoT) llevaron a un aumento exponencial de datos.  

La necesidad de prácticas sólidas de calidad de datos nunca ha sido mayor, pero las organizaciones enfrentan desafíos comunes en cuanto a la construcción y el mantenimiento de una buena calidad de datos: 

• Datos incompletos o inexactos: agregar datos de varias fuentes puede resultar en falta de atributos, errores o duplicaciones, lo que puede llevar a decisiones engañosas o inexactas.
• Mala gobernanza de datos: sin unas buenas prácticas sólidas de gestión de datos, la calidad de los datos puede verse afectada debido a la falta de claridad en las funciones o las responsabilidades.
• Volumen y velocidad de datos: una cantidad creciente de datos presenta desafíos en el procesamiento y la generación de informes en tiempo real, lo que podría demorar la obtención de información.
• Fuentes de datos complejas: los sistemas recopilan cada vez más datos no estructurados, como fotos y videos, que pueden desafiar incluso los procesos de calidad de los datos generados con mayor cuidado.
• Prácticas de monitoreo: las organizaciones que carecen de prácticas rigurosas de monitoreo de datos pueden perder la calidad de datos.

A medida que las organizaciones refuercen un enfoque basado en datos liderado por IA y análisis, será crucial centralizar y optimizar las prácticas de la calidad de datos. Cuanto mejor sea la calidad de los datos, las organizaciones mejor podrán tomar decisiones efectivas, minimizar errores y competir en un entorno tecnológicamente avanzado.