El valor de la gestión de datos

5 libros recomendados sobre la calidad de los datos

Posted on Fri, Aug 8, 2014

Libros sobre calidad de datos

 

Actualmente, conseguir datos de calidad para un exitoso data management resulta más fácil y, al mismo tiempo, más difícil que nunca. Si por un lado las nuevas tecnologías ofrecen soluciones innovadoras, realmente eficaces y completas, por otro la realidad también ha ganado en complejidad con la irrupción del cloud computing y el Big Data, imponiendo un nuevo y revolucionario paradigma que, inevitablemente, influye a la hora de emprender iniciativas de calidad de datos.

Estos complicados retos a los que se enfrentan las organizaciones que trabajan con océanos de datos, -o que, aún manejando cantidades menores, también precisan calidad-, exige un constante aprendizaje, y los libros sobre la calidad de los datos pueden ayudarnos a encontrar soluciones desde muy distintos enfoques.

No en vano, los datos son clave esencial en la inteligencia de negocio, y sólo cuando resultan confiables pueden transformarse en una ventaja competitiva que ayude al buen funcionamiento de la empresa. Según Gartner, para el año 2017, el 33 por ciento de las compañías de la lista Fortune 100 -elaborada por la revista Fortune, que incluye a las 100 empresas más grandes de los Estados Unidos- experimentará crisis informativas por la falta de fiabilidad de sus datos y la consecuente incapacidad de gestión. 

Tanto si necesitamos mejorar la fiabilidad de los datos como si buscamos introducirnos en la materia o profundizar en ella, los 5 libros sobre la calidad de los datos que proponemos pueden ser de gran ayuda.

1. "Data Quality Assessment", de Arkady Maydanchik.


Desde un enfoque global, el libro "Data Quality Assessment" aporta conocimientos teóricos complementados con ejemplos prácticos. En él encontraremos un sinfín de ideas prácticas para llevar a cabo la evaluación de la calidad de datos, descrita de forma clara y pormenorizada.

De fácil lectura, aborda con rigor y precisión la tarea de evaluar la calidad de los datos, desde analizar los errores de calidad de datos, corregirlos y saber prevenirlos de manera eficiente hasta identificar e implementar técnicas de perfilado de datos y, por ejemplo, crear reglas de calidad de datos.

2. The Data Asset, Tony Fisher.


La obra "The Data Asset" guía en el desarrollo de metodologías necesarias par auna eficaz calidad y la gestión de los datos, tratados como un activo estratético esencial la toma de decisiones. Ofrece las herramientas necesarias para desarrollar metodologías y procesos que ayuden a mejorar su tratamiento.

3. Data Quality: The Accuracy dimension, Jack E. Olson.


Jack Olson hace una introducción amena, salpicada de anécdotas reales, sobre la importancia de la precisión de los datos corporativos en "Data Quality: Te Acurrancy Dimension", pero el plato fuerte de libro es su tratamiento sobre los perfiles de datos y su repaso de los diferentes instrumentos analíticos apropiados para evaluar su calidad y maximizar su utilidad.

4. Developing Hight Quality Data Models, Mathew West.


El libro "Developing Hight Quality Data Models" es una guía útil sobre el modelado de datos idóneo para aprender a desarrollar modelos de datos de alta calidad de bases de datos complejas y a solucionar sus problemas. Aunque aborda los aspectos básicos de los tipos de modelos de datos y sus aplicaciones, el libro es muy técnico, por lo que será muy útil a profesionales de TI.

5. The Practitioner´s Guide to Data Quality Improvement, David Loshin.


La guía "The practtioner's Guide to Data Quality Improvement" está orientada a la práctica, con el fin de facilitar la mejora de la calidad de los datos y a su gestión a partir de un plan de trabajo que responda a las necesidades específicas.

Loshin ofrece una visión integral de la calidad de los datos, abarcando personas, procesos y tecnología como elementos implicados en todo proceso de mejora de la calidad de datos. Desde su experiencia en la gestion de datos, el autor aconseja cómo establecer y ejecutar, paso a paso, una iniciativa de calidad de datos. 

 

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Fuente imagen: jscreatinzs / FreeDigitalPhotos.net

Topics: Data Quality