En este post te contamos qué se entiende por calidad de datos, su definición y los beneficios que supone la calidad dentro de una organización.
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Para hablar de datos de alta calidad, es necesario comprender claramente el significado, el contexto y la intención de éstos, no debiendo haber ni imprecisiones ni vaguedades y debiéndose poder contar con definiciones estandarizadas que sirvan de base para la futura toma de decisiones.
En efecto, los datos deben adecuarse al uso que se les pretende dar y éste, al ser utilizado, debe satisfacer las expectativas de los usuarios.
Lo anterior se hace efectivo cuando los datos son útiles, fáciles de entender e interpretar, pero sobre todo cuando los datos son correctos.
La calidad de datos se refiere a los procesos y técnicas enfocadas a mejorar la eficacia de los datos existentes en nuestras bases de datos. En este sentido, para que un proceso de calidad de datos sea realmente eficaz, éste debería ser repetible y fácil de entender, de manera que permitiera generar un proceso que se vuelva un ciclo de mejora y que cada vez que fuera ejecutado generara datos con mayor calidad, permitiendo desarrollar reportes para dar seguimiento a los progresos y proporcionar la mejora continua de la calidad de los datos.
En este sentido, algunos de los beneficios de la calidad de datos son:
Ahorrar costos directos, evitando tener información duplicada.
Supervisar y limpiar de forma proactiva los datos de todas las aplicaciones, y mantener limpios estos datos.
Permitir al negocio compartir la responsabilidad de la calidad y del gobierno de datos.
Impulsar mejores resultados con unos datos empresariales fiables.
En consecuencia se puede concluir que el término de “calidad de datos” es un concepto relativo ya que, al variar las expectativas de los usuarios respecto a los mismos, varían también las características que éstos deben tener para ser considerados adecuados.
Es decir, la calidad de datos está asociada a un conjunto de dimensiones o atributos que se podrían concretar en la exactitud, la integridad, la consistencia y la coherencia. Y es precisamente cuando dichas dimensiones o atributos son ambiguas que las empresas caen en errores en los datos.
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