La precisión de los datos es una dimensión central de la calidad de los datos, junto con la integridad, consistencia, puntualidad, singularidad, validez y otras métricas de los datos. Como tal, lograr la precisión de los datos es un aspecto importante de la administración de la calidad de los datos, una colección de prácticas para optimizar los datos de una organización en todas las dimensiones de calidad.
Mantener la precisión de los datos implica identificar y corregir errores, aplicar reglas de validación de datos e implementar una gobernanza de datos sólida. Las políticas, estándares y procedimientos claros para la recopilación, propiedad, almacenamiento, procesamiento y uso de datos contribuyen a mantener una alta precisión de los datos.
Cuando los datos son precisos, proporcionan una base confiable 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.
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Si bien la precisión de los datos siempre fue importante, lograrla se convirtió en algo imprescindible en el actual entorno empresarial basado en datos. Los datos precisos garantizan que los resultados sean fiables y contrastables, lo que conlleva varios beneficios, como por ejemplo:
Los datos precisos ayudan a las organizaciones a tomar decisiones fundamentadas y basadas en hechos. Con datos confiables y fiables, es más probable que la toma de decisiones y la planificación empresarial sean eficaces y se alineen con los indicadores clave de rendimiento (KPI). Por el contrario, los datos incorrectos socavan la confiabilidad 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 regulaciones y estándares de la industria. Por ejemplo, en los servicios financieros, regulaciones como la Ley Sarbanes-Oxley y Basilea III exigen que las organizaciones garanticen la precisión 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 que entra, basura que sale", que a menudo se utiliza para describir los modelos de IA y sus datos de entrenamiento . Los datos incorrectos conducen 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 pronunciada en industrias como la atención médica, los servicios financieros y la fabricación. La información obsoleta o las discrepancias de datos dentro de estos sectores pueden poner en peligro la seguridad del paciente, 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 independientes pero relacionados entre sí. Ambos desempeñan un papel crucial en la curación 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 del ciclo de vida de los datos, incluso cuando se transfieren entre sistemas o se manipulan para diversos fines. A menudo se logra mediante técnicas de detección y corrección de errores.
La precisión de los datos, un factor clave para su integridad, ayuda a garantizar que los puntos de datos individuales sean correctos y representen las entidades del mundo real que pretenden describir.
Hay varias formas en que los datos pueden volverse inexactos. Algunos de los tipos más comunes incluyen:
Medir las métricas de calidad de los datos (precisión, integridad, coherencia, puntualidad, singularidad o validez) es una práctica clave de gestión de la calidad de los datos. Sin medición, es difícil identificar áreas de mejora. El monitoreo regular 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 la precisión de los datos, la medición implica evaluar la corrección de los datos, o el grado en que los datos están libres de errores y qué tan bien representan entidades del mundo real. La medición se realiza a través de varios métodos, como la validación, verificación y comparación de datos con cualquier "fuente de verdad" conocida.
Existen varios métodos y procesos que una organización puede utilizar para ayudar a garantizar y mantener datos precisos, que incluyen:
Las auditorías de datos periódicas ayudan a las empresas a descubrir, analizar, clasificar, monitorear y visualizar sus entornos de datos. Este proceso puede descubrir riesgos potenciales, inconsistencias 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 suele comenzar con una evaluación de datos (perfiles de datos).
A veces denominado 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 luego evaluar su condición con respecto a los estándares de calidad de los datos. La elaboración de perfiles de datos es especialmente beneficioso para big data.
La validación de datos consiste en Verify la exactitud y la calidad de los datos antes de su uso. El proceso de validación de 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 Dispar, lo que ayuda a las organizaciones a superar los desafíos relacionados con el silo y las inconsistencias de datos. 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 el estado de sus datos y su estado en todo el ecosistema de datos. Incluye actividades que van más allá del monitoreo tradicional para identificar, solucionar problemas y resolver problemas de datos casi en tiempo real.
La gobernanza de datos puede ayudar a garantizar la precisión de los datos mediante la creación de infraestructuras que respalden una gestión estable de los datos y un proceso de gestión de datos integral y robusto.
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