El Valor de la Gestión de Datos

¿Por qué la integración influye en la calidad del dato?

Escrito por Redacción PowerData | 14/06/15 7:00
La calidad del dato no se refiere tanto a una calidad máxima como a la necesaria para resultar verdaderamente útil, básicamente con el doble objetivo de facilitar la operatividad para el funcionamiento de la empresa y también para proporcionar una ventaja competitiva.
 
Uno de los factores que influyen de manera decisiva en data quality es la integración y en las siguientes líneas descubriremos por qué.

Los datos de calidad son un activo clave de la empresa y su obtención requiere de un sistema de información que incluya instrucciones lógicas para controlar la precisión de la información ingresada. Sin embargo, será gracias a la integración como podremos sacar el mayor partido de los datos y mejorar su calidad.

La integración, en efecto, ayuda a que los datos dejen de estar aislados en distintas aplicaciones, donde se encuentran desconectados del resto de información. Su garantía permite una extracción de valor que se traduce en esa ventaja competitiva tan necesaria para la empresa en el actual entorno global.

Es así que, en la mayoría de los casos, los datos no integrados no son un activo productivo. La falta de integración o los problemas asociados a una mala integración provocan:

  • Falta de accesibilidad y disponibilidad de la información empresarial, lo que causa latencias y errores de precisión.

  • Calidad del dato limitada. Encontramos datos duplicados, incompletos, la información está fragmentada y es difícil obtener una visión unificada de los datos.

  • Dificultades para su reutilización, que reducen la eficiencia de los procesos y suponen una pérdida de tiempo añadida y un malgasto de recursos.  


Integrar supone mejorar la calidad del dato

La falta de accesibilidad y calidad del dato que provoca esta fragmentación se soluciona mediante procesos de integración que hay que supervisar de forma regular para que aporten valor en todos las iniciativas de sistemas. En concreto, el proceso implica el control del ciclo de vida de la integración de los datos, incluyendo sus distintas fases, entre las que se realiza un perfilado para conocer la estructura y el tipo de datos para su posterior limpieza.

La limpieza de los datos supone una significativa mejora de los mismos, ya que, con el fin de obtener datos de una calidad que se ajuste las necesidades de la organización, requiere de 3 pasos:

  1. Validación
  2. Corrección
  3. Estandarización

Finalmente, a partir de unos datos limpios y enriquecidos, se realizan la transformación y conciliación en función de las distintas lógicas de negocio para entrega de la información confiable demandada en el momento y formato adecuados.

De este modo, velar por la calidad del dato dentro de un proceso de integración facilita un gobierno de datos de calidad. No en vano, la integración resulta decisiva para la calidad de la información que gestiona una empresa y, del mismo modo, ésta permite al negocio alcanzar sus metas de forma satisfactoria.

Un proyecto de integración sentará las bases de la calidad del dato, con el correspondiente rendimiento a la hora de obtener una información íntegra que ayude a un análisis que no se vea limitado por un datos pobres e incoherentes y, en fin, constituya una fuente de valor estratégico.

 

 

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