Calidad de datos, claves para procesos eficientes

En la última década, los diferentes desarrollos tecnológicos como la inteligencia artificial, la nube y el Internet de las cosas llevaron al crecimiento exponencial de los datos. En consecuencia, el Data Management se volvió más complejo y requiere más procesos y controles para garantizar una buena calidad de los datos.

Este desafío requiere garantizar una recopilación de datos relevante, gestionarlos de forma eficiente y analizarlos para lograr los objetivos. ¿Por qué es importante contar con datos de calidad? ¿Qué estrategias pueden aplicarse para lograrlo?

¿Qué es la calidad de datos?

La calidad de los datos determina si la información cumple con una serie criterios fundamentales: precisión, integridad, validez, consistencia, singularidad, puntualidad e idoneidad para su objetivo y para las iniciativas de gestión dentro de la empresa.

Los estándares de calidad permiten que los usuarios confíen en la información y pueden aprovecharla para la toma de decisiones data-driven que mejoran las estrategias de la empresa. Además, son útiles para diagnosticar problemas de datos subyacentes y solucionarlos de forma rápida y eficaz. Con la adopción de la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de automatización, los datos de alta calidad serán cruciales para el uso óptimo de estas herramientas.

¿Por qué es importante la calidad de los datos?

Las empresas confían en la gestión de la calidad de los datos para respaldar sus iniciativas de análisis de datos y maximizar el uso de la información, generando grandes beneficios como:

• Mejores decisiones de negocios: los datos de alta calidad permiten identificar indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir el desempeño de diferentes programas y realizar posteriores mejoras.
• Procesos de negocio mejorados: los datos de buena calidad permiten identificar dónde hay fallas en los flujos de trabajo operativos.
• Aumento de la satisfacción del cliente: los datos de calidad proporcionan una visión completa de los compradores objetivo. Al integrar diferentes datos en el embudo de ventas y marketing, se pueden vender productos de manera más efectiva.

7 estrategias para Data Quality

Comenzar a mejorar la calidad de los datos es un proceso que requiere una serie de estrategias conjuntas:

1. Establecer políticas de gobernanza de datos: garantiza un manejo y gestión de datos coherente y uniforme en todos los sectores de la empresa. Estas políticas deben describir roles, responsabilidades, estándares y procesos relacionados con el data management como la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el intercambio de información.
   
   
2. Realizar capacitaciones sobre calidad de datos: implementar programas de formación para los empleados y usuarios sobre los conocimientos y habilidades necesarios para el correcto manejo de la información.
   
   
3. Mantener la documentación actualizada: contar con documentos al día sobre las fuentes, procesos y sistemas ayuda a la comprensión del contexto de la información para los diferentes usuarios.
   
   
4. Implementar técnicas de validación de datos: son fundamentales para garantizar el ingreso preciso de la información a los diferentes sistemas de la organización. Consisten en validaciones de formato, restricciones de rango o reglas de integridad para evitar valores incorrectos o inconsistentes en las bases de datos.
   
   
5. Fomentar una cultura de monitoreo de datos: alentar a los usuarios para colaborar en la recopilación de información sobre posibles imprecisiones y de esta forma identificar problemas rápidamente e implementar de manera proactiva los cambios necesarios para su resolución.
   
   
6. Aplicar herramientas de limpieza de datos: para identificar automáticamente errores en conjuntos de datos comparándolos con reglas o patrones predefinidos. También se pueden utilizar para eliminar duplicados de registros o normalizar valores según criterios específicos.
   
   
7. Controlar las métricas de calidad de los datos: supervisar la integridad, precisión y es crucial para identificar áreas donde se pueden realizar mejoras. El monitoreo regular permite detectar problemas desde el principio y comúnmente de rápida solución antes de que afecten las operaciones más grandes. 

Los datos están en todas partes y su calidad es fundamental para extraer el máximo. Las empresas que la prioricen tendrán mayores oportunidades para expandir sus negocios y una ventaja sobre sus competidores y las estrategias para mejorar la calidad de la información son fundamentales para desbloquear todo su potencial.

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