Pruebas de integridad de datos: objetivos, procesos y mejores prácticas

Las pruebas de integridad de datos se refieren al proceso de validar la precisión, coherencia y confiabilidad de los datos almacenados en bases de datos, almacenes de datos u otros sistemas de almacenamiento de datos. Este tipo de prueba es crucial para garantizar que los datos no se dañen, pierdan o modifiquen incorrectamente durante el almacenamiento, la recuperación o el procesamiento. 

Al realizar pruebas de integridad de datos, las organizaciones pueden confirmar que sus datos son completos, precisos y de alta calidad, lo que permite tomar mejores decisiones comerciales y mejorar las operaciones.

En este artículo:

• Tres objetivos de las pruebas de integridad de datos
• El proceso de prueba de integridad de datos
• Mejores prácticas para las pruebas de integridad de 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 deben describir.

Las pruebas de integridad de datos ayudan a garantizar que los datos sean precisos al validar que los valores de los datos se ajusten al formato, rango y tipo esperados.

Este proceso también implica verificar si hay errores de ingreso de datos, como errores ortográficos y valores incorrectos o missing values.

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 solo sistema.

Las pruebas de integridad de datos ayudan 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 prevenir anomalías en los datos, como entradas duplicadas o conflictivas, que pueden conducir a un análisis de datos defectuoso.

3. Salvaguardar la confiabilidad de los datos

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

Las pruebas de integridad de datos ayudan a salvaguardar la confiabilidad de los datos al garantizar que los datos permanezcan incorruptos y accesibles durante todo su ciclo de vida, desde la entrada inicial hasta el almacenamiento, la recuperación y el procesamiento.

Al realizar pruebas de integridad de datos de forma rutinaria, las organizaciones pueden detectar y resolver posibles problemas antes de que se intensifiquen, lo que garantiza que sus datos sigan siendo confiables.

Contenido relacionado: ¿qué es la detección de anomalías?

Validación de datos

La validación de datos es el primer paso en el proceso de prueba de integridad de datos e implica verificar que los valores de los datos se ajusten 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 introduzcan de forma correcta y coherente en todos los sistemas.

Comprobaciones de coherencia de datos

Una vez que se han validado los datos, el siguiente paso es verificar la coherencia entre diferentes sistemas o dentro de un solo 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 datos entre diferentes sistemas para garantizar que sean uniformes y estén actualizados.
• Comprobaciones de coherencia entre tablas, que comparan 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 datos, como entradas duplicadas o contradictorias, pueden generar problemas en el análisis de datos. Las pruebas de integridad de datos tienen 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 de datos son:

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

Monitoreo de la integridad de los datos

El paso final en el proceso de prueba de integridad de datos es el monitoreo continuo, que implica verificar rutinariamente la precisión, consistencia y confiabilidad de los datos.

Este proceso ayuda a las organizaciones a detectar y resolver posibles problemas antes de que escalen, lo que garantiza que sus datos sigan siendo confiables y confiables a lo largo del tiempo. 

El monitoreo de la integridad de los datos puede incluir auditorías periódicas de datos, verificaciones automatizadas de integridad de datos y validación de datos en tiempo real.

Establezca políticas claras de gobernanza de datos

Las políticas de gobernanza 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 gobernanza de datos, puede asegurarse de que su organización se comprometa a mantener la integridad de los datos y que todos los empleados comprendan su papel en el proceso.

Aplicar técnicas de validación de datos

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

Además, los algoritmos de detección de anomalías, como Isolation Forest y Factor de valor atípico Local, se pueden utilizar para identificar anomalías de 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 pruebas de 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.

Emplear técnicas de detección de anomalías de datos

Las técnicas de detección de anomalías de 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 su toma de decisiones y operaciones.

Al emplear estas técnicas como parte de su proceso de prueba de integridad de datos, puede asegurarse de que sus datos sigan siendo precisos, coherentes y confiables.

Supervise continuamente la integridad de los datos

Las pruebas de integridad de datos no son una actividad única, sino un proceso continuo que requiere un monitoreo continuo. Al auditar regularmente sus datos, implementar verificaciones automatizadas de integridad de datos y validar datos en tiempo real, puede garantizar que los datos de su organización sigan siendo confiables y confiables a lo largo del tiempo.

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