Comprobación de la integridad de los datos: objetivos, procesos y buenas prácticas

La comprobación de la integridad de los datos se refiere al proceso de validación de la precisión, coherencia y fiabilidad de los datos almacenados en bases de datos, almacenes de datos u otros sistemas de almacenamiento de datos. Este tipo de comprobación es crucial para garantizar que los datos no se corrompan, pierdan o modifiquen incorrectamente durante el almacenamiento, la recuperación o el procesamiento. 

Mediante la comprobación de la integridad de los datos, las organizaciones pueden confirmar que sus datos son completos, precisos y de alta calidad, lo que permite tomar mejores decisiones empresariales y mejorar las operaciones.

En este artículo:

• 3 objetivos de la comprobación de la integridad de los datos
• El proceso de comprobación de la integridad de los datos
• Buenas prácticas para la comprobación de la integridad de los datos

La precisión de los datos se refiere a la corrección de los valores de los datos y al grado en que representan las entidades del mundo real que pretenden describir.

La comprobación de la integridad de los datos ayuda a garantizar que los datos sean precisos al validar que los valores de los datos se ajustan al formato, rango y tipo esperados.

Este proceso también implica la comprobación de errores de entrada de datos, como faltas de ortografía y valores incorrectos o faltantes.

2. Mantener la coherencia de los datos

La coherencia de los datos es la uniformidad de los datos almacenados en diferentes sistemas o dentro de un único sistema.

La comprobación de la integridad de los datos ayuda a mantener la coherencia al garantizar que los datos se actualicen, inserten o eliminen de acuerdo con reglas predefinidas y que estos cambios se propaguen de manera coherente en todos los sistemas afectados.

Este proceso ayuda a evitar anomalías en los datos, como entradas duplicadas o conflictivas, que pueden provocar un análisis de datos defectuoso.

3. Salvaguardar la fiabilidad de los datos

Las anomalías contextuales son puntos de datos que se desvían de la norma dentro de un contexto específico. La fiabilidad de los datos se refiere a la capacidad de un sistema de almacenamiento de datos para proporcionar datos precisos y completos de forma coherente cuando sea necesario.

La comprobación de la integridad de los datos ayuda a salvaguardar la fiabilidad de los mismos al garantizar que estos permanezcan incorruptos y accesibles durante todo su ciclo de vida, desde la entrada inicial hasta el almacenamiento, la recuperación y el procesamiento.

Mediante la realización rutinaria de pruebas de integridad de datos, las organizaciones pueden detectar y resolver posibles problemas antes de que se intensifiquen, garantizando que sus datos sigan siendo fiables.

Contenido relacionado: ¿qué es la detección de anomalías?

Validación de datos

La validación de datos es el primer paso en el proceso de comprobación de la integridad de los datos e implica verificar que los valores de los mismos se ajustan al formato, rango y tipo esperados.

Este proceso puede incluir técnicas como la validación a nivel de campo, la validación a nivel de registro y las comprobaciones de integridad referencial, que ayudan a garantizar que los datos se introducen de forma correcta y coherente en todos los sistemas.

Comprobaciones de coherencia de datos

Una vez validados los datos, el próximo paso es comprobar la coherencia entre diferentes sistemas o dentro de un único sistema.

Este proceso implica comparar datos en diferentes ubicaciones o formatos para garantizar que sean coherentes y se adhieran a reglas predefinidas. 

Las comprobaciones comunes de coherencia de datos incluyen:

• Comprobaciones de coherencia entre sistemas, que comparan los datos de diferentes sistemas para garantizar que sean uniformes y estén actualizados.
• Comprobaciones de coherencia entre tablas, que comparan los datos dentro de un único sistema para garantizar que sean coherentes en diferentes tablas o conjuntos de datos.

Detección de anomalías en los datos

Las anomalías de los datos, como las entradas duplicadas o contradictorias, pueden provocar problemas en el análisis de datos. La comprobación de la integridad de los datos tiene como objetivo detectar y resolver estas anomalías comparando las entradas de datos con reglas y patrones predefinidos. 

Algunos ejemplos de técnicas de detección de anomalías en los datos son:

• Detección de duplicados, que identifica y elimina las entradas duplicadas dentro de un conjunto de datos.
• Detección de valores atípicos, que identifica los puntos de datos que se desvían significativamente del patrón esperado, lo que indica posibles errores o incoherencias.

Monitorización de la integridad de los datos

El paso final en el proceso de comprobación de la integridad de los datos es la monitorización continua, que implica comprobar de forma rutinaria la precisión, coherencia y fiabilidad de los datos.

Este proceso ayuda a las organizaciones a detectar y resolver posibles problemas antes de que se intensifiquen, garantizando que sus datos sigan siendo fiables y seguros a lo largo del tiempo. 

La monitorización de la integridad de los datos puede incluir auditorías periódicas de los mismos, comprobaciones automatizadas de su integridad y validación de datos en tiempo real.

Establezca políticas claras de gobierno de datos

Las políticas de gobierno de datos proporcionan la base para las pruebas de integridad de datos al definir las reglas, roles y responsabilidades relacionadas con la gestión de datos dentro de su organización.

Al establecer políticas claras de gobierno de datos, puede asegurarse de que su organización se compromete a mantener la integridad de los datos y de que todos los empleados comprenden su papel en el proceso.

Aplique técnicas de validación de datos

Los algoritmos de machine learning se pueden utilizar para detectar y resolver anomalías en los datos aprendiendo el patrón subyacente en los datos e identificando cualquier desviación de ese patrón. Por ejemplo, los algoritmos de clustering se pueden utilizar para agrupar puntos de datos similares, lo que permite a los analistas identificar cualquier clúster o tendencia inusual en los datos.

Además, los algoritmos de detección de anomalías, como Isolation Forest y Local Outlier Factor, se pueden utilizar para identificar anomalías en los datos comparando cada punto de datos con sus vecinos y determinando su grado de aislamiento o desviación de la norma.

Automatice las comprobaciones de coherencia de los datos

La automatización de las comprobaciones de coherencia de los datos puede ayudar a agilizar el proceso de comprobación de la integridad de los datos y reducir el riesgo de error humano.

Al aprovechar las herramientas automatizadas, su organización puede comparar datos de manera más eficiente en diferentes sistemas y tablas, lo que ayuda a mantener la coherencia de los datos y a prevenir anomalías en los datos.

Para grandes conjuntos de datos, la automatización es la única forma viable de realizar comprobaciones completas de coherencia.

Emplee técnicas de detección de anomalías en los datos

Las técnicas de detección de anomalías en los datos, como la detección de duplicados y la detección de valores atípicos, pueden ayudar a su organización a identificar y resolver posibles problemas de datos antes de que afecten a su toma de decisiones y a sus operaciones.

Al emplear estas técnicas como parte de su proceso de comprobación de la integridad de los datos, puede asegurarse de que sus datos sigan siendo precisos, coherentes y fiables.

Monitorice continuamente la integridad de los datos

La comprobación de la integridad de los datos no es una actividad única, sino un proceso continuo que requiere una monitorización continua. Al auditar regularmente sus datos, implementar comprobaciones automatizadas de la integridad de los mismos y validarlos en tiempo real, puede asegurarse de que los datos de su organización sigan siendo fiables y seguros a lo largo del tiempo.

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