¿Qué es la exactitud de los datos?

La exactitud de los datos se refiere al grado en que un dato refleja su valor real. Los datos exactos son correctos, precisos y no contienen errores.
 

La precisión de los datos es una dimensión fundamental de la calidad de los datos, junto con la integridad, la coherencia, la puntualidad, la singularidad, la validez y otras métricas. Como tal, lograr la precisión de los datos es un aspecto importante de la gestión de la calidad de los datos, un conjunto de prácticas para optimizar los datos de una organización en todos los aspectos de la calidad.

Mantener la precisión de los datos implica identificar y corregir errores, aplicar reglas de validación de datos e implementar un gobierno de datos sólido. Las políticas, normas y procedimientos claros para la recopilación, propiedad, almacenamiento, procesamiento y uso de los datos contribuyen a mantener una alta precisión de los datos.

Cuando los datos son precisos, proporcionan una base fiable para la toma de decisiones basada en datos, ya sea impulsando modelos de machine learning o orientando campañas de marketing. Por el contrario, los datos inexactos pueden dar lugar a malas decisiones empresariales, una menor satisfacción del cliente, ineficiencias operativas y pérdidas financieras.

Aunque la precisión de los datos siempre ha sido importante, lograrla se ha convertido en un imperativo en el clima empresarial actual basado en datos. Los datos precisos garantizan que los resultados sean fiables y dignos de confianza, lo que conlleva varios beneficios, como:

• eficiencia operativa
• Conformidad con la normativa
• Resultados de IA de calidad
• Satisfacción del cliente

Los datos precisos ayudan a las organizaciones a tomar decisiones informadas y basadas en hechos. Con datos fiables y contrastados, la toma de decisiones y la planificación empresarial tienen más probabilidades de ser eficaces y estar en consonancia con los indicadores clave de rendimiento (KPI). Por el contrario, los datos incorrectos socavan la fiabilidad de las decisiones y pueden tener efectos negativos en las operaciones.

Los datos inexactos e incompletos pueden poner a las organizaciones en riesgo de incumplimiento de diversas normativas y estándares del sector. Por ejemplo, en los servicios financieros, normativas como la Ley Sarbanes-Oxley y Basilea III exigen a las organizaciones que garanticen la exactitud e integridad de sus datos financieros. El incumplimiento puede dar lugar a sanciones significativas, un mayor escrutinio de auditoría y daños a la reputación.

La mala calidad de los datos (incluidas las imprecisiones de los datos) es la parte "basura" del conocido dicho "basura entra, basura sale", que a menudo se utiliza para describir los modelos de IA y sus datos de entrenamiento. Los datos incorrectos dan lugar a resultados defectuosos de los algoritmos y modelos de IA, lo que disminuye la eficacia de los sistemas de IA y pueden erosionar la confianza de los usuarios y los stakeholders, creando obstáculos para futuras iniciativas.

La importancia de la precisión de los datos es evidente en sectores como la atención sanitaria, los servicios financieros y la manufactura. La información obsoleta o las discrepancias en los datos dentro de estos sectores pueden poner en peligro la seguridad de los pacientes, contribuir a la inestabilidad financiera o dar lugar a productos de baja calidad. Estos resultados pueden precipitar consecuencias adicionales como pérdidas financieras o daños a la reputación de la marca.

La precisión y la integridad de los datos son conceptos de gestión de datos separados pero relacionados. Ambos desempeñan un papel crucial en la selección de datos de alta calidad en los que las organizaciones pueden confiar para la toma de decisiones, la planificación y las operaciones.

El concepto de integridad de los datos se centra en mantener la precisión, la integridad y la coherencia de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida, incluso cuando se transfieren entre sistemas o se manipulan con diversos fines. A menudo se logra mediante técnicas de detección y corrección de errores.

La precisión de los datos, un factor clave para la integridad de los datos, ayuda a garantizar que los puntos de datos individuales sean correctos y representen las entidades del mundo real que deben describir.

Hay varias formas en las que los datos pueden volverse inexactos. Algunas de las tácticas más comunes son:

• Error humano: el error humano (errores tipográficos, datos extraviados o valores incorrectos) que se introduce durante los procesos manuales, como la entrada de datos, es la principal causa de inexactitudes en los datos.
  
  
• Errores del sistema: las bases de datos mal diseñadas o mantenidas, los errores, el software desactualizado u otras causas de tiempo de inactividad del sistema pueden afectar a la fiabilidad de los datos.
  
  
• Información desactualizada: la puntualidad ayuda a garantizar que los datos sean relevantes para el análisis o la toma de decisiones. La información desactualizada puede llevar a conclusiones incorrectas.
  
  
• Registros duplicados: las entradas de datos duplicadas (o registros redundantes) sobrerrepresentan puntos o tendencias de datos específicos, lo que puede sesgar el análisis.
  
  
• Datos incompletos: un conjunto de datos incompleto puede no contener todos los registros necesarios, con valores que faltan o lagunas que afectan la calidad del análisis.
  
  
• Datos incoherentes: los valores de datos aislados o incompatibles entre diferentes conjuntos de datos o sistemas pueden contribuir a datos inexactos (como formatos de fecha incoherentes).
  
  
• Datos sesgados: los datos que contienen sesgos históricos y sociales dificultan la producción de resultados y resultados precisos.
  
  
• Recopilación de datos deficiente: los problemas de calidad de los datos pueden originarse en la recopilación de datos cuando los métodos son sesgados o inconsistentes, las herramientas de recopilación funcionan mal o la fuente de datos es de mala calidad.

La medición de las métricas de calidad de los datos (precisión, integridad, coherencia, puntualidad, unicidad o validez) es una práctica clave para la gestión de la calidad de los datos. Sin mediciones, es difícil identificar áreas de mejora. La monitorización periódica de la precisión de los datos puede ayudar a las organizaciones a detectar cambios y tomar medidas correctivas antes de que las imprecisiones afecten al negocio.

Para garantizar la precisión de los datos, la medición implica evaluar la corrección de los datos, es decir, el grado en que los datos están libres de errores y en qué medida representan las entidades del mundo real. La medición se realiza a través de varios métodos, como la validación de datos, la verificación y la comparación con cualquier "fuente de la verdad" conocida.

Existen varios métodos y procesos que una organización puede utilizar para ayudar a garantizar y mantener datos precisos, entre ellos:

• Auditoría de datos
• Limpieza de datos
• Perfiles de datos
• Validación de datos
• Integración de datos
• Observabilidad de datos
• Gobierno de datos

Las auditorías de datos periódicas ayudan a las empresas a descubrir, analizar, clasificar, monitorizar y visualizar sus entornos de datos. Este proceso puede descubrir posibles riesgos, incoherencias o imprecisiones.

También llamada limpieza de datos o depuración de datos, la limpieza de datos es el proceso de identificar y corregir errores en conjuntos de datos sin procesar. Las técnicas de limpieza de datos incluyen estandarización, deduplicación y validación. El proceso generalmente comienza con una evaluación de datos (perfil de datos).

A veces denominada arqueología de datos, la elaboración de perfiles de datos ayuda a las organizaciones a comprender mejor la calidad de los datos. El proceso utiliza varios métodos para revisar y resumir los datos y, a continuación, evaluar su estado con respecto a los estándares de calidad de los datos. La elaboración de perfiles de datos es especialmente beneficiosa para big data.

La validación de datos consiste en verificar la exactitud y la calidad de los datos antes de utilizarlos. El proceso para validar datos puede incluir la comprobación de errores, inconsistencias y problemas de integridad de los datos.

El proceso de integración de datos combina y armoniza datos de fuentes dispares, ayudando a las organizaciones a superar los retos relacionados con los silos de datos y las incoherencias. Hay varias herramientas de integración de datos disponibles que utilizan la automatización para agilizar el proceso.

La observabilidad de los datos ayuda a las organizaciones a comprender la salud de sus datos y su estado en todo el ecosistema de datos. Incluye actividades que van más allá de la monitorización tradicional para identificar, solucionar y resolver problemas de datos casi en tiempo real.

El gobierno de datos puede ayudar a garantizar la precisión de los datos mediante la creación de marcos que respalden una sólida administración de datos y un sólido proceso de gestión de datos de extremo a extremo.