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Los procesos de calidad de datos exigen realizar una serie de procedimientos para el adecuado control de su ciclo de vida. Llevar a cabo procesos de forma consecutiva, -desde el perfilado de datos, su limpieza, mejora, matching, consolidación, representación gráfica de valores válidos o scorecards hasta, finalmente, la gestión de incidencias-, resulta imprescindible si queremos conseguir unos niveles de calidad aceptables.
Seguir procedimientos claros y definidos dentro del marco del proyecto de calidad de datos nos facilitará conseguir el objetivo último, que no es otro que una calidad de datos idónea, a la medida de nuestras necesidades y obtenida gracias a una dinámica de mejora continua.
En concreto, el procedimiento o herramienta del perfilado es un primer paso fundamental dentro de la evolución del dato en el ciclo de vida, que se realiza en primer lugar con el fin de analizar la estructura y el contenido de la información. Su objetivo es analizar, medir y monitorizar la calidad de los datos como paso previo al resto del proceso que, se resultar exitoso, culminará con la creación de reportes de conformidad de la calidad de los datos en coherencia con las reglas de negocio y las necesidades funcionales.
La clave para evitar la mala calidad de los datos, por lo tanto, se consigue a través del control de su ciclo de vida mediante una serie de procedimientos que comienzan con el perfilado de estructura y contenido para su análisis, medición y monitorización de la calidad. Un paso vital que nos permitirá conocer las características de ese contenido o estructura, y será a partir de esta valiosa información obtenida gracias a las distintas fases del perfilado cuando podamos realizar el tratamiento de limpieza y, a continuación, el resto de los procesos de calidad de datos.
La creación de un sistema de alertas automatizado agilizará la monitorización de la calidad de datos de manera continua, facilitando la realización del ciclo de vida de los datos con el fin de crear una espiral de calidad de datos a largo plazo. Así, una vez definidas las reglas de negocio y establecidos los requisitos que han de cumplir los datos, se implementarán esas reglas para verificarlas en último término, en una revisión constante que reporta periódicamente las iniciativas aplicadas y los porcentajes de corrección logrados.
Puesto que el perfilado nos informa sobre cómo es la estructura y el contenido de los datos, su uso puede ampliarse y, de hecho, no sólo se aplica al inicio del proyecto, pues también constituye una herramienta útil a la hora de analizar una base de datos no documentada. Aún así, tengamos en cuenta que durante la fase de perfilado además de la documentación de los datos igualmente es importante detectar errores y su clasificación.
A la hora de llevar a cabo proyectos de integración de datos, su inclusión en un data warehouse requiere un análisis y limpieza de los mismos que se iniciará con el perfilado, y lo mismo cabe decir de su tratamiento en proyectos de migración o del uso de datos en aplicaciones analíticas o en otros sistemas como un CRM, un ERP. No en vano, la calidad de datos es un activo de gran valor.
Fuente imagen: Stuart Miles / FreeDigitalPhotos.net
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