Calidad de datos: datos limpios, resultados concretos

Cuando una empresa debe hacer una migración a sistemas nuevos o encarar un proceso de transformación digital, uno de los primeros desafíos que aparecen es el de la calidad de datos.

Las compañías aprovechan esas circunstancias para mejorar la integración y calidad de datos verificar y no es raro descubrir que se impone —muchas veces, de manera imperiosa— un proceso de limpieza de los datos (data cleaning), algo que debería haberse hecho hace tiempo y regularmente.

¿Por qué es tan importante mantener la calidad de datos? ¿En qué medida el éxito de los negocios depende de esto?

¿Qué es Data Quality?

Data Quality, consiste en un conjunto de características sobre la información recogida en una base de datos, un sistema de información o un data warehouse: exactitud, completitud, integridad, actualización, coherencia, relevancia, accesibilidad y confiabilidad necesarias para resultar útiles al procesamiento, análisis y cualquier otro fin que un usuario quiera darles.

Según a quien se le pregunte, Data Quality es todo un proceso completo en sí o parte de uno más grande que algunos llaman Data Management, otros Data Preparation, Data Cleansing o Data Optimization.

Este proceso incluye la administración de programas, roles, estructuras organizacionales, casos de uso y procesos y también está vinculado a iniciativas más amplias en el campo de la gestión de información empresarial, incluida la gobernanza de la información y la gestión de datos maestros. Entre los beneficios más destacados del uso de datos de calidad se encuentran una mejor toma de decisiones y consistencia, mayor escalabilidad, una mejor preparación para enfrentar los cambios del entorno, medidas sobre clientes más certeras, menores costos y productividad más alta.

Asimismo, la difusión de herramientas como Big Data y Machine Learning, el uso de bases no estructuradas y los procesos de automatización generan una mayor dependencia de datos limpios, contextuales y confiables para obtener resultados correctos.

4 pasos fundamentales para mejorar la calidad de datos

Toda estrategia de datos debe contemplar una práctica de data quality para asegurar su integridad, coherencia, confiabilidad y accesibilidad.

Los cuatro pasos fundamentales a implementar para lograr mejoras en la gestión de calidad de sus datos son:

1. Descubrimiento: Sólo se puede planear un trayecto de calidad de datos una vez que se entienda el punto de partida. Para hacerlo, hay que evaluar el estado actual de los datos: dónde residen, su sensibilidad, las relaciones de datos, y cualquier problema de consistencia que tenga.
   
   
2. Definición de reglas: La información que se recoge durante la fase de descubrimiento determina las decisiones sobre el proceso de calidad de los datos que se necesitan y las reglas que se crearán para alcanzar el estado final deseado. Por ejemplo, puede que se necesite limpiar y eliminar duplicaciones de datos, estandarizar su formato o descartar datos anteriores a una fecha determinada. Hay que tener en cuenta que se trata de un proceso de colaboración entre las diversas áreas de la empresa y TI.
   
   
3. Aplicar las reglas: Una vez que se hayan definido, integrarlas en los conductos de datos es el siguiente paso. Las herramientas de calidad de datos deben integrarse en todas las fuentes y objetivos de datos para remediar la calidad en toda la organización.
   
   
4. Supervisar y gestionar: La calidad de los datos no es un ejercicio de una sola vez. Para mantenerla, es necesario poder supervisar e informar sobre todos los procesos de calidad de los datos de forma continua, en las instalaciones y en la nube, utilizando cuadros de mando, tarjetas de puntuación y visualizaciones.

Una vez que se han eliminado los errores de calidad, los datos “limpios” deben reemplazar a los que no lo están en las fuentes originales, para que las aplicaciones puedan beneficiarse también de ellos y evitar la necesidad de más acciones de data cleansing en el futuro.

Aunque una empresa tenga la seguridad de que sus datos están limpios y actualizados, es conveniente implementar de forma regular un proceso de calidad como prioridad absoluta. Con los datos correctos, las empresas pueden tomar decisiones que les ayudarán a prosperar en un entorno en constante cambio y obtener resultados confiables.