¿Qué es la calidad de los datos?

Los estándares de calidad de los datos garantizan que las compañías tomen decisiones basadas en datos para cumplir con sus objetivos comerciales. Si los problemas de datos, como datos duplicados, missing values, valores atípicos, no se abordan adecuadamente, las compañías aumentan su riesgo de resultados comerciales negativos. Según un reporte de Gartner, la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones un promedio de 12.9 millones de dólares cada año ¹. Como resultado, surgieron herramientas de calidad de datos para mitigar el impacto negativo asociado con 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 datos. Esta confianza les permite mejorar la toma de decisiones, lo que lleva a nuevas estrategias comerciales o a la optimización de las existentes. Sin embargo, cuando no se cumple un estándar, las herramientas de calidad de datos proporcionan valor al ayudar a las empresas a diagnosticar problemas de datos subyacentes. Un análisis de causa principal 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 en las operaciones diarias del negocio. A medida que las empresas integren la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de automatización en sus flujos de trabajo, los datos de alta calidad serán cruciales para la adopción eficaz de estas herramientas. Como dice el viejo refrán, “basura dentro, basura fuera”, y esto también es cierto para los algoritmos de machine learning. Si el algoritmo está aprendiendo a predecir o clasificar con datos incorrectos, podemos esperar que produzca resultados inexactos.

La calidad de los datos, la integridad de los datos y la creación de perfiles de datos están interrelacionados. La calidad de los datos es una categoría más amplia de criterios que las organizaciones utilizan para evaluar sus datos en términos de precisión, integridad, validez, coherencia, singularidad, puntualidad y adecuación para su propósito.

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

La creación de perfiles de datos, en cambio, se centra en el proceso de revisar y limpiar datos para mantener los estándares de calidad 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:

• Integridad: esta métrica representa la cantidad de datos que son utilizables o están completos. Si hay un alto porcentaje de valores faltantes, puede llevar a un análisis con sesgo o engañoso si los datos no son representativos de una muestra de datos típica.
• Unicidad: esta medida explica la cantidad de datos duplicados en un conjunto de datos. Por ejemplo, al revisar los datos de los clientes, debe esperar que cada cliente tenga un ID de cliente distintivo.
• Validez: esta dimensión mide en qué grado los datos coinciden con el formato requerido para cualquier regla de negocio. El formato suele incluir metadatos, como tipos de datos válidos, rangos, patrones y más.
• Puntualidad: esta dimensión se refiere a la preparación de los datos dentro de un marco de tiempo esperado. 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 en función de la “fuente de información” acordada. Dado que puede haber varias fuentes que proporcionen datos sobre la misma métrica, es importante designar una fuente de datos principal. A continuación, se pueden utilizar otras fuentes de datos para confirmar la exactitud de la principal. Por ejemplo, las herramientas pueden verificar que cada fuente de datos tenga una tendencia en la misma dirección para reforzar la confianza en la precisión de los datos.
• Coherencia: esta dimensión evalúa los registros de datos de dos conjuntos de datos diferentes. Como se mencionó anteriormente, se pueden identificar múltiples fuentes para informar sobre una sola métrica. El uso de diferentes fuentes para verificar tendencias y comportamientos de datos congruentes permite a las organizaciones confiar en cualquier insight aplicable en la práctica de sus análisis. Esta lógica también se puede aplicar en torno a las relaciones entre los datos. Por ejemplo, el número de empleados en un departamento no debe exceder el número total de empleados en una empresa.
• Idoneidad para el propósito: finalmente, la idoneidad para el propósito ayuda a garantizar que el activo de datos satisfaga una necesidad empresarial. Esta dimensión puede ser 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 determinar el grado de información y utilidad que estos tienen para un fin específico.

Estas métricas ayudan a los equipos a realizar evaluaciones de la calidad de los datos en toda su organización para determinar el grado de información y utilidad que estos tienen para un fin específico.

Durante la última década, los desarrollos dentro de la nube híbrida, la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas (IoT) y la computación en el borde han llevado al crecimiento exponencial del big data. Como resultado, la práctica de la gestión de datos maestros (MDM) se ha vuelto más compleja, requiriendo más asistentes de datos y salvaguardias rigurosas para garantizar una buena calidad de los datos.

Las empresas dependen de la gestión de la calidad de los datos para apoyar sus iniciativas de analytics de datos, como los paneles de business intelligence. Sin esta supervisión, pueden haber consecuencias devastadoras, incluso éticas, dependiendo de las industrias (por ejemplo, la atención médica). Las soluciones de calidad de datos existen para ayudar a las empresas a maximizar el uso de sus datos y han generado beneficios clave, como:

• Mejores decisiones empresariales: los datos de alta calidad permiten a las organizaciones identificar indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir el rendimiento de varios programas, lo que permite a los equipos mejorarlos o hacerlos crecer de manera más eficaz. Las organizaciones que priorizan la calidad de los datos sin duda tendrán una ventaja sobre sus competidores.
• Mejora de los procesos empresariales: contar con buenos datos también significa que los equipos pueden identificar dónde hay fallas en los flujos de trabajo operativos. Este requisito es válido para la industria 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: la alta calidad de los datos proporciona a las organizaciones, en particular a los equipos de marketing y ventas, increíbles insights sobre sus compradores objetivo. Pueden integrar diferentes datos en todo el embudo de ventas y marketing, lo que les permite vender sus productos de manera más efectiva. Por ejemplo, la combinación de datos demográficos y comportamiento en la web puede informar cómo 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.