La integridad de datos se refiere a la exactitud y consistencia (validez) de los datos almacenados en una base de datos, un data warehouse o similar, a lo largo de todo su ciclo de vida. Se puede decir que cuando tenemos integridad de datos, estos datos tienen una estructura completa y todas las características que los definen son correctas.
Muchas veces, los principios del manejo de los datos empresariales asumen la calidad de los mismos y su idoneidad a la hora de tomar decisiones partiendo de su procesamiento. Sin embargo, lejos de actuarse de manera acertada, esta vía especula sobre la fiabilidad de los datos, que quizás no son tan saludables y aptos como se piensa, como para asumir riesgos desde planteamientos estratégicos a favor del negocio.
El mundo digital actual ha provocado una explosión de datos como nunca antes, lo que provoca que las soluciones de Business Intelligence deban evolucionar. Muchas empresas innovadoras se basan en el Business Intelligence para asimilar, transformar y analizar de forma instantánea este flujo interminable de información para de esta forma tomar decisiones de negocios perfectamente sincronizadas.
Pero gestionar correctamente una solución de Business Intelligence para asegurar que la empresa prospera y mantiene una ventaja competitiva en el futuro puede ser una tarea desalentadora.
Un componente clave es la integridad de datos y el cumplimiento con los estándares. La solución de Business Intelligence debe garantizar la integridad y el cumplimiento de datos. En caso contrario, se podría incurrir en múltiples niveles de coste.
Es por ello que, el paradigma de Business Intelligence, procura establecer un proceso claramente diferenciado en la maduración de los datos existentes que pasa por:
Transformar datos en bruto en información relevante y oportuna.
Traducir la información en conocimiento estratégico y operacional.
Explotar dicho conocimiento para entender dónde existe valor dentro del negocio de tal forma que se puedan enfocar la capacidad y los recursos disponibles.
Hoy día los negocios se mantienen en pie y son altamente competitivos gracias a sus decisiones acertadas, pero también fracasan a partir de aquellos juicios que se basan únicamente en conclusiones instintivas empapadas en subjetividad, que quedan muy lejos de un aprovechamiento lógico del alto potencial implícito contenido en sus datos.
Ante un inminente crecimiento, tanto en la forma como en la dinámica del mercado global actual, las empresas deberán afinar sus estrategias para lograr procesar cada vez mayores cantidades de datos que vendrán en diferentes formas y procederán de fuentes muy diversas. Todo ello asegurando la calidad del dato, que debe considerarse la base de cualquier proceso.
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Medición de la integridad de datos
La integridad de datos hace referencia a tres cualidades que se deben asegurar para poder partir de una base de fiabilidad de la información que se maneja: