Calidad de datos en las migraciones

¿Conoces las fases de la etapa de calidad de datos? Aquí encontrarás toda la información necesaria acerca de este proceso.


La calidad no está necesariamente adscrita a los procesos de migración de datos, ya que puede darse en otros momentos, como uno de limpieza para asegurar la consistencia de los datos; o para cubrir distintas necesidades organizacionales, como la búsqueda de la integridad de los datos con fines de elevar los estándares de seguridad existentes. Con el proceso de calidad de datos en las migraciones se busca homogeneizar los estándares de la información empresarial, tras evaluar la corrección de los mismos, para alcanzar los niveles deseados.

 

Las tres fases de la calidad de datos en las migraciones

Llegar a la fase de calidad de datos en las migraciones supone enfrentarse a los procedimientos que permitan armonizar, normalizar y enriquecer la información. Se trata de procesos iterativos, que pueden pasar por varios ciclos.

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Entre las distintas actividades que conlleva la aproximación a los niveles deseados de calidad de datos en las migraciones se incluyen las siguientes:

- Limpieza de datos: es el momento en que se corrigen los datos que se consideran incorrectos o inconsistentes. El input de este proceso es el perfilado realizado en la etapa de análisis. Gracias a la limpieza de datos se conseguiría evitar errores tipográficos, por ejemplo, que impidan la localización de una información.

- Homologación: implica la unificación de criterios, necesaria porque un dato en un origen puede ser correcto pero no estar gestionado de la misma forma en diferentes lugares. Requiere de la unificación de códigos, descripciones, etc. Para una buena homologación es preciso crear un glosario de negocio consensuado.

- Enriquecimiento: se lleva a cabo al complementar y perfeccionar los datos maestros, si les faltase completitud. El enriquecimiento de datos permite que el usuario obtenga una información más completa sobre cada registro, que le servirá para aumentar su conocimiento, al ganar en visión. Un ejemplo práctico sería agregar los códigos postales a las direcciones en la base de datos de clientes, si se notificase dicha carencia.

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Habría que tener en cuenta también otra cuestión y es que, el hecho de culminar un traslado de datos cumpliendo objetivos de data quality no garantiza el mantenimiento de todos sus atributos en el futuro. Así, aunque el aseguramiento de la calidad de datos en las migraciones resulta muy recomendable y necesario para garantizar un punto de partida adecuada en el nuevo entorno, ya que previene exportar a destino problemas históricos de data quality; debe complementarse con un plan de calidad orientado al largo plazo.

La estrategia de calidad de datos en la organización debe tener raíces culturales y asentarse en el compromiso de todos los usuarios de negocio para que, empezando desde la gerencia, todos los integrantes de la empresa contribuyan a elevar los estándares de data quality, a evitar errores, identificar fallos para su posterior subsanación y a velar por el cumplimiento de las políticas de calidad en la empresa.

¿Satisfecho con la calidad de datos en las migraciones de tu negocio? ¿Sabes cómo mantener los niveles adecuados de data quality en tus sistemas?

Guía introductoria a la migración de datos 

 Créditos fotográficos: "Success Concept" by jscreationzs

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