5 pasos claves para mejorar la calidad de datos en tu empresa

La centralidad de los datos como insumo principal de las organizaciones trae aparejado el desafío de la calidad para reducir la complejidad de la información disponible y porque se encuentra estrechamente vinculado a la toma de decisiones eficientes.

¿Por qué es importante contar con una buena implementación de calidad de datos y cuáles son para lograrlo?

¿Por qué es fundamental la calidad de los datos? 

En un contexto de alta competitividad y grandes volúmenes de información en circulación, la comprensión de los clientes, una oferta adecuada de bienes y servicios y la toma de decisiones financieras óptimas se vuelven aspectos cruciales. Para lograrlo, contar con calidad de datos, es decir, coherentes y precisos, es un imperativo que ofrece ventajas como: 

• Optimizar la toma de decisiones: permiten una toma de decisiones más precisa, realista y confiable. Elimina la necesidad de hacer estimaciones y ahorra costos innecesarios de pruebas y errores.
  
  
• Mejorar la orientación: utilizando datos de alta calidad de la base de clientes actuales, se pueden crear perfiles de usuario potenciales y anticipar las necesidades de las nuevas oportunidades y mercados.
  
  
• Comercialización eficaz: ayuda a identificar qué funciona a la hora de implementar marketing digital en diferentes nichos y redes sociales.
  
  
• Mejorar las relaciones con el cliente: para crear lazos duraderos con los clientes es fundamental comprender sus deseos e intereses. Los datos de buena calidad permiten preparar el contenido de marketing adecuado y el envío de mensajes molestos.
   
• Ventaja competitiva: brindan una imagen más clara de la industria y su dinámica. Las proyecciones sobre los cambios del mercado serán más precisas y resultará más fácil anticiparse a las necesidades de los clientes. 
  
  

Sigue leyendo
¿Por qué sigue siendo un desafío gobernar la calidad de datos?

5 pasos para mejorar Data Quality 

Para el análisis y la evaluación de la calidad de los datos existe un conjunto de procedimientos recomendados para garantizar su rigurosidad y confiabilidad: 

1. Seleccionar los grupos de información: se busca identificar aquellos conjuntos de datos en donde la mala calidad tenga un impacto desfavorable considerable. El grupo de información puede incluir varios atributos de uno o más archivos para determinar la efectividad del proceso de recolección o captura y puede corresponder a un producto, medida o indicador estadístico crítico.
   Cada grupo debe ser calificado de acuerdo a la importancia relativa que causan los datos incorrectos en los indicadores. Se deben seleccionar aquellos grupos de información que tienen un impacto alto o medio en los productos que generan.
   
   
2. Identificar las fuentes de verificación de los datos: se deben identificar las fuentes autorizadas de información para verificar y corregir los datos incorrectos o sospechosos. Pueden corroborarse mediante observación directa o a través de la revisión de documentos o registros que reflejan auténticamente la fuente.
   
   
3. Diligenciar la ficha técnica de la evaluación cuantitativa: se intentan detectar los tipos y las características de evaluación de calidad de los datos. La ficha técnica debe mencionar qué pruebas se realizaron y cómo de una forma similar a un reporte de auditoría. Además, se define si la evaluación se va a efectuar de forma manual o electrónica y sobre la población total o sobre una muestra seleccionada estadísticamente. Las características de calidad más importantes que deben considerarse se relacionan con la consistencia de las definiciones, la cobertura de valores, el cumplimiento de reglas de validación, la exactitud de las fuentes y la detección de duplicaciones o datos redundantes.
    
4. Seleccionar y documentar los tipos de reglas de validación a evaluar: en este paso se establecen las reglas de validación que deben aplicarse a los datos para evaluar su nivel de calidad. Durante los procesos de validación, se evalúa la integridad de los datos de cada archivo, mientras que en los procesos de limpieza se especifican las acciones a tomar en caso de errores o inconsistencias en los mismos.
   La estrategia de validación de los datos tienen por objetivo:
   • Entender y documentar la calidad y confiabilidad de los datos.
   • Descubrir los problemas de calidad que deben ser resueltos durante los procesos de validación y limpieza.
   • Especificar las reglas de validación que deben aplicarse a los datos para asegurar el nivel de calidad.
   
   
5. Cuantificar y documentar los tipos de defectos en los datos: se analizan los datos para descubrir y cuantificar sus defectos. Las medidas son el resultado cuantificado de la evaluación de las características y reglas seleccionadas anteriormente. 

Al finalizar el análisis de calidad, se deben interpretar y presentar los resultados: clasificar los problemas o patrones de calidad en los datos, listar y analizar ejemplos representativos de cada tipo y cuantificar los tipos de defectos en los datos, estimando su frecuencia. 

En suma, mejorar la integración y calidad de datos es crucial para garantizar la toma de decisiones eficientes y puede lograrse siguiendo cinco simples procedimientos para lograr una base sólida de información. 

¿Está tu empresa implementando políticas de calidad de datos? ¿Tienes dudas?