En efecto, una buena calidad de datos es el activo corporativo más potente, ya que permite acelerar el crecimiento y administrar de mejor manera los costos y las iniciativas para obtener mejores rentabilidades.
Según lo que plantea la norma ISO 9000: 2000, la calidad se podría definir como “el grado en el que un conjunto de características inherentes cumple con los requisitos, esto es, con la necesidad o expectativa establecida, generalmente implícita u obligatoria".
En palabras de David Loshin, President of Knowledge Integrity, Inc: “Para ser capaces de relacionar los problemas de la calidad de datos con su impacto en el negocio, tenemos que ser capaces de clasificar tanto nuestras expectativas de calidad de datos, como los criterios de impacto en la empresa.”
El Dr Kaoru Ishikawa (1988), a su vez, considera que: "En su interpretación más estrecha, calidad significa calidad del producto, pero en su interpretación más amplia significa calidad del trabajo, calidad del servicio, calidad de la información, calidad del proceso, calidad de la dirección y calidad de la empresa".
Para poder obtener un buen control de calidad se requiere cubrir todo un procedimiento para poder lograr nuestro objetivo, que es mejorar la calidad para una mejor y mayor satisfacción del cliente y de uno mismo como empresa o industria.
Por medio de las etapas tenemos la oportunidad de detectar cualquier anomalía que se pudiera presentar durante cualquiera de nuestros procesos antes de alcanzar nuestro fin, por ello es importante llevar a cabo un seguimiento adecuado, correcto y de mejora continua.
Las empresas que le dan importancia a la calidad de sus datos, les permiten obtener beneficios claves para agregar valor al negocio y diferenciarse del resto de sus competidores, otorgando:
Minimizar los riesgos en sus proyectos, especialmente en los relacionados con Tecnologías de la Información.
Ahorro de tiempo y recursos, haciendo un mejor uso de la infraestructura tecnológica y sistemas para explotar su información.
Toma de decisiones de negocio oportunas, en base a información confiable, validada y limpia.
Adaptación a estándares o regulaciones internacionales sobre el manejo de información, permitiendo facilidad al momento de ejecutarlas.
Mejorar la confianza, buenas relaciones e imagen de la empresa antes sus clientes frente a la competencia.
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Calidad de datos: datos limpios, resultados concretos
Para saber cuál es la importancia de la calidad de datos de big data debemos tener en cuenta que se trata de una condición previa para el análisis y el uso de big data y para garantizar el valor de esos datos. El desarrollo de tecnologías como la computación en nube, el Internet de las cosas, y las redes sociales, ha hecho que la cantidad de datos aumente de forma continua y se acumule a una velocidad sin precedentes.
Mediante la adquisición y el análisis de big data de diversas fuentes y con distintos usos, los investigadores y todos aquellos que toman decisiones en las empresas, se han dado cuenta que esta cantidad masiva de información puede ofrecer muchas ventajas para comprender las necesidades de los clientes, mejorar la calidad del servicio, y predecir y prevenir los riesgos. Sin embargo, el uso y análisis de big data debe basarse en datos exactos lo que nos hace ver cuál es la importancia de la calidad de datos, ya que se trata de una condición necesaria para la generación de valor a partir de big data.
Características de los grandes datos
Debido a que el big data presenta nuevas características, su calidad de datos también se enfrenta a muchos desafíos. Las características del big data se reducen a las 4Vs: Volumen, Velocidad, Variedad y Valor:
Los retos de la calidad de los datos de big data
Debido a que el big data tiene esas características 4V, cuando las empresas usan y procesan big data, extrayendo datos reales y de alta calidad de conjuntos de datos masivos, variables y complicados, esto se convierte en un problema urgente. En la actualidad, la calidad de datos de big data se enfrenta a los siguientes desafíos:
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Criterios de calidad de big data
Big data es un relativamente nuevo, y no se hay una definición uniforme de su calidad de datos y los criterios de calidad a utilizar. Pero una cosa es cierta: la calidad de los datos depende no sólo de sus propias características, sino también del entorno empresarial que utiliza los datos, incluidos los procesos y los usuarios empresariales. Sólo los datos que se ajustan a los usos pertinentes y que cumplen con los requisitos pueden considerarse datos calificados (o de buena calidad).
Normalmente, los estándares de calidad de datos se desarrollan desde la perspectiva de los productores de datos. En el pasado, los consumidores de datos eran productores de datos directos o indirectos, lo que aseguraba la calidad de los datos. Sin embargo, en la era de los grandes datos, con la diversidad de fuentes de datos, los usuarios de datos no son necesariamente productores de datos. Por lo tanto, es muy difícil medir la calidad de los datos.
Elegimos las dimensiones de calidad de los datos comúnmente aceptadas y ampliamente utilizadas como grandes estándares de calidad de datos y redefinimos sus conceptos básicos basados en las necesidades reales del negocio. Al mismo tiempo, cada dimensión se puede dividir en muchos elementos típicos asociados a ella, y cada elemento tiene sus propios indicadores de calidad correspondientes. De esta manera, se utilizan los estándares jerárquicos de calidad para big data:
La llegada de la era del big data ha hecho que los datos de diversas industrias y campos presenten un crecimiento explosivo. Cómo garantizar la calidad de datos de big data y cómo analizar y extraer información y conocimientos ocultos detrás de los datos se convierten en problemas importantes para las empresas. La mala calidad de los datos puede conducir a una baja eficiencia de utilización de los datos e incluso traer serios errores en la toma de decisiones.