¿Qué es la calidad de los datos?

Las normas de calidad de los datos garantizan que las empresas tomen decisiones basadas en datos para cumplir sus objetivos empresariales. Si no se abordan adecuadamente los problemas relacionados con los datos, como los datos duplicados, los valores que faltan o los valores atípicos, las empresas corren un mayor riesgo de obtener resultados empresariales negativos. Según un informe de Gartner, la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de 12,9 millones de dólares al año ¹. En consecuencia, han surgido herramientas de calidad de datos para mitigar el impacto negativo asociado a la mala calidad de los datos.

Cuando la calidad de los datos cumple con el estándar para su uso previsto, los consumidores de datos pueden confiar en los mismos. Esta confianza les permite mejorar la toma de decisiones, lo que lleva a nuevas estrategias empresariales o a la optimización de las existentes. Sin embargo, cuando no se cumplen los estándares, las herramientas de calidad de los datos aportan valor ayudando a las empresas a diagnosticar los problemas subyacentes de los datos. Un análisis de la causa raíz permite a los equipos solucionar los problemas de calidad de los datos de forma rápida y eficaz.

La calidad de los datos no es solo una prioridad para las operaciones empresariales cotidianas. A medida que las empresas integran la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de automatización en sus flujos de trabajo, disponer de datos de alta calidad será fundamental para la adopción eficaz de estas herramientas. Como suele decirse, “si entra basura, sale basura”, y este principio también se aplica a los algoritmos de machine learning. Si el algoritmo aprende a predecir o clasificar a partir de datos erróneos, cabe esperar que arroje resultados inexactos.

La calidad de los datos, la integridad de los mismos y la elaboración de sus perfiles están interrelacionadas entre sí. La calidad de los datos es una categoría más amplia de criterios que las organizaciones utilizan para evaluar sus datos en cuanto a exactitud, exhaustividad, validez, coherencia, unicidad, oportunidad y adecuación al propósito.

La integridad de los datos se centra en un subconjunto de estos atributos, concretamente en la exactitud, la coherencia y la exhaustividad. También aborda este concepto más desde la perspectiva de la seguridad de datos, implementando salvaguardas para prevenir la corrupción de datos por parte de actores maliciosos.

La caracterización de datos, por el contrario, se centra en el proceso de revisión y limpieza de datos para mantener los estándares de calidad de datos dentro de una organización. Esta práctica también puede abarcar la tecnología que respalda estos procesos.

La calidad de los datos se evalúa en función de diversas dimensiones, que pueden variar según la fuente de información. Estas dimensiones se utilizan para categorizar las métricas de calidad de los datos:

• Exhaustividad: esta métrica representa la cantidad de datos que son utilizables o están completos. Si hay un alto porcentaje de valores ausentes, puede dar lugar a un análisis sesgado o engañoso si los datos no son representativos de una muestra de datos típica.
• Exclusividad: esta medida tiene en cuenta la cantidad de datos duplicados en un conjunto de datos. Por ejemplo, al revisar los datos de los clientes, debe esperarse que cada cliente tenga un ID de cliente distintivo.
• Validez: esta dimensión evalúa en qué medida los datos se ajustan al formato requerido por las reglas de negocio. El formato suele incluir metadatos, como tipos de datos válidos, rangos, patrones y otros.
• Oportunidad: esta dimensión se refiere a la disponibilidad de los datos dentro del plazo previsto. Por ejemplo, los clientes esperan recibir un número de pedido inmediatamente después de haber realizado una compra, y esos datos deben generarse en tiempo real.
• Precisión: esta dimensión se refiere a la exactitud de los valores de los datos basándose en la “fuente de verdad” acordada. Dado que puede haber múltiples fuentes que informen sobre la misma métrica, es importante designar una fuente de datos principal. A continuación, se pueden utilizar otras fuentes de datos para confirmar la precisión de la principal. Por ejemplo, las herramientas pueden comprobar que cada fuente de datos siga la misma tendencia para reforzar la confianza en la precisión de los datos.
• Coherencia: esta dimensión evalúa los registros de datos procedentes de dos conjuntos de datos diferentes. Como se ha mencionado anteriormente, se pueden identificar múltiples fuentes para informar sobre una única métrica. El uso de diferentes fuentes para verificar la coherencia de las tendencias y el comportamiento de los datos permite a las organizaciones confiar en cualquier perspectiva práctica derivada de sus análisis. Esta lógica también puede aplicarse a las relaciones entre los datos. Por ejemplo, el número de empleados de un departamento no debería superar el número total de empleados de una empresa.
• Adecuación al propósito: por último, la adecuación al propósito ayuda a garantizar que el activo de datos satisfaga una necesidad empresarial. Esta dimensión puede resultar difícil de evaluar, especialmente con conjuntos de datos nuevos y emergentes. Estas métricas ayudan a los equipos a realizar evaluaciones de la calidad de los datos en toda su organización para valorar el grado de información y utilidad de los datos para un propósito específico.

Estas métricas ayudan a los equipos a realizar evaluaciones de la calidad de los datos en toda su organización para valorar el grado de información y utilidad de los datos para un propósito específico.

Durante la última década, los avances en la nube híbrida, la inteligencia artificial, el Internet de las cosas (IoT) y el edge computing han dado lugar a un crecimiento exponencial del big data. Como resultado, la práctica de la gestión de datos maestros (MDM) se ha vuelto más compleja, lo que requiere más personal especializado en datos y medidas de seguridad rigurosas para garantizar una buena calidad de los datos.

Las empresas confían en la gestión de la calidad de los datos para respaldar sus iniciativas de análisis de datos, como los paneles de control de inteligencia empresarial. Sin esta supervisión, pueden producirse consecuencias devastadoras, incluso de carácter ético, dependiendo del sector (por ejemplo, el sanitario). Existen soluciones de calidad de los datos para ayudar a las empresas a maximizar el uso de sus datos, y estas han aportado beneficios clave, tales como:

• Mejores decisiones empresariales: los datos de alta calidad permiten a las organizaciones identificar indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir el rendimiento de diversos programas, lo que permite a los equipos mejorarlos o ampliarlos de forma más eficaz. Las organizaciones que dan prioridad a la calidad de los datos tendrán, sin duda, una ventaja sobre sus competidores.
• Mejora de los procesos empresariales: unos datos de calidad también permiten a los equipos identificar dónde se producen fallos en los flujos de trabajo operativos. Este requisito es especialmente relevante para el sector de la cadena de suministro, que depende de datos en tiempo real para determinar el inventario adecuado y su ubicación tras el envío.
• Mayor satisfacción del cliente: una alta calidad de los datos proporciona a las organizaciones, en particular a los equipos de marketing y ventas, una perspectiva increíble de sus compradores objetivo. Son capaces de integrar diferentes datos a lo largo del embudo de ventas y marketing, lo que les permite vender sus productos de forma más eficaz. Por ejemplo, la combinación de datos demográficos y comportamiento web puede orientar la forma en que las organizaciones crean sus mensajes, invierten su presupuesto de marketing o dotan de personal a sus equipos de ventas para atender a clientes existentes o potenciales.