Ideas prácticas para alcanzar la calidad de datos deseada

A la hora de subsanar este problema, conseguir una base de datos con datos confiables requiere de una actuación que optimice la información. Para afrontar este desafío de grandes datos se precisa construir un plan de acción con controles y alertas, que evite errores como la duplicación de registros, consiga detectar rápidamente fallos del sistema, prevenir o minimizar los errores humanos mediante la automatización. 

Se trata, en fin, de depurar y a la vez enriquecer los datos en función de la información requerida, así como de sistematizar algunas pautas, siempre con una revisión constante de su rendimiento. De este modo, el logro de nuestro objetivo exige una serie de metodologías y fases que ejecuten un proceso de estandarización, limpieza y mejora de la calidad de datos.

Aumento exponencial de la información: un reto a la calidad de datos

Dentro de una adecuada gestión o coordinación del proyecto, se precisa la creación de controles que ayuden en su administración, pues las iniciativas de calidad de datos son proyectos de mejora continua y controlada, especialmente en el contexto del Big Data, caracterizado por un manejo ineficiente a consecuencia del aumento exponencial de información desde fuentes muy diversas. 

La confiabilidad exige procesos y técnicas que buscan mejorar la calidad de la información, y será mediante herramientas de Data Quality como se cubrirán las seis dimensiones de la calidad de datos:

• Complitud: han de incluirse los datos relevantes.  

• Conformidad: su formato ha de ser estándar y legible.

• Consistencia: evitar informaciones contradictorias.

• Precisión/Exactitud: los datos han de ser precisos, resistir la comparación con fuentes de referencia.

• Duplicación: datos duplicados, iguales o similares.

• Integridad: la información relevante ha de estar y poderse utilizar.

Identificar los defectos de los datos en función de estas dimensiones es el primer paso para mejorar su calidad. Después, ya conseguido esto, será necesario establecer un plan para aplicar las técnicas apropiadas que logren mejorar tanto los datos como su gestión. 

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Plan de acción de calidad de datos

Desde un punto de vista práctico, por lo tanto, se necesita tener en cuenta las seis dimensiones de los datos, pero no sólo eso. También se requieren herramientas adecuadas y la formación de los usuarios para un control que proporcione beneficios.  

Lejos de ser una tarea desalentadora, las iniciativas de calidad de datos simplemente requieren de un acertado enfoque de esfuerzos dentro de un plan de acción que permita abordar el reto con éxito. Estos sencillos consejos ayudarán a construir un plan de acción efectivo:

• Conocer qué datos queremos: lo que implica saber tanto cuáles necesitamos, con qué fin y qué otros descartamos por no servir a nuestro objetivo. Ello permitirá definir reglas y establecer metas para así gestionar el sistema en cuanto a formato, modo de almacenamiento, validación, etc.

• Buscar problemas de calidad de datos: estudiar  con una verificación manual o un análisis automático nuestros datos de partida, dónde tenemos lagunas, redundancias, si se precisa enriquecer los datos u otras carencias. La idea clave es tener claros los aspectos de su relevancia (el punto anterior) y analizar los datos a la luz de esa necesidad. 

• Automatización: automatizar los procesos con la tecnología apropiada aporta rapidez y mejora la fiabilidad de la información. Es preciso un control de incidentes, con un doble seguimiento a nivel de sistema y de error humano, teniendo en cuenta que estos últimos se reducirán con la automatización. 

• Formación en técnicas de calidad de datos: para conseguir la calidad de datos es vital la colaboración por parte de todos los actores de la organización implicados, sólo de esta forma se logrará la mayor mejora posible.  

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La implementación de un proceso de calidad de datos proporcionará una mejora sustancial, pero ésta ha de estar controlada y tener una continuidad para consolidar resultados. Una vez alcanzados los estándares necesarios, medir la calidad de datos en el tiempo y mantener al día los procesos clave, incluyendo un repaso periódico de los objetivos iniciales, seráindispensable. Tengamos en cuenta que el ciclo de vida de la calidad de datos obliga a una revisión constante, que resultará más sencilla con la aplicación de procedimientos claros y bien establecidos.