Calculadora de Power Data para el auto-diagnóstico sobre la calidad de datos

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Calculadora de datos Power Data

Conocer el estado de la calidad de los datos con los que se trabaja en una organización es fundamental para extraer el máximo beneficio de la información a nivel de procesos operativos y toma de decisiones estratégicas. Con el objetivo de facilitar esta tarea y orientar sobre la manera de mejorar este valor clave para toda empresa, Power Data ha lanzado su calculadora para el auto-diagnóstico sobre la calidad de datos.

Simplemente cumplimentando un sencillo formulario puede accederse online al auto-diagóstico de la calidad de datos, obteniéndose al momento un diagnóstico aproximado del nivel de robustez y sofisticación de los mismos, para posteriormente recibir una orientación de soluciones según la puntuación obtenida.

 

 

Alcanzar los criterios estándar de calidad

El diagnóstico de la calidad de los datos es un primer paso obligado para llevar a cabo con éxito un proyecto de calidad total o, al menos, suficiente para responder a las necesidades de la organización con el doble objetivo de cumplir los requisitos que la ley exige y lograr al tiempo una ventaja competitiva.

Un estudio de los datos que se tienen, así como el perfil de la organización, permiten diseñar de manera funcional las reglas idóneas para llevar a cabo su desarrollo e implementarlas y ver si el resultado de las mismas cumple las condiciones.

Sólo mediante una previa estimación de recursos y balance que evidencie de forma realista las fortalezas y debilidades de los datos se podrá establecer un plan de actuación para implementar una política de calidad de la información que resulte provechosa.

En efecto, la toma de decisiones se resiente cuando se basa en datos inexactos, erróneos o incompletos. Las consecuencias pueden llegar a ser graves, desde perder posición de mercado a una pérdida de prestigio o perjudicar la imagen de la marca, ocasionando también problemas de tipo legal, puesto que hemos de ajustarnos a la Ley Orgánica 15/ 1999 de calidad de datos, que regula la utilización, actualización y estatus de los datos que utilizamos.

De este modo, para evitar ese coste legal o comercial se precisan datos internos y externos de calidad, lo más actualizados posible, y ello exige diseñar un proceso de calidad en función de la estructura de la empresa, con reglas y transformaciones que se implementarán dentro de un proceso de continua mejora.

Con el objetivo hacer una idónea elección de tecnología a partir de la que poder empezar a realizar los procesos de la calidad de datos, el primer diagnóstico es crucial. Será desde un conocimiento de la realidad como sabremos cuáles son los siguientes pasos que hay que seguir con el fin de que la empresa alcance los requisitos mínimos para una explotación directa de los datos con garantías.

Llegados a este punto, el paso definitivo para que todos los orígenes contribuyan a una calidad de la información será la federación de los datos y el control de su ciclo de vida total con las herramientas apropiadas, teniendo siempre en cuenta que las fases conviene realizarlas antes de la grabación de los mismos.

Cuando se logra cumplimentar todos los ciclos de vida a un nivel más o menos exhaustivo, en función del tipo de empresa, puede considerarse que el dato introducido en el sistema cumple los requisitos mínimos para su uso.

 

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