El valor de la gestión de datos

Cómo puede ayudar el perfilado de datos al BI

Publicado el 25/04/16 21:00

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La calidad de los datos es un concepto en cierto modo relativo, que dependerá de distintos factores. Por lo general, podemos afirmar que ésta debe ser una medida de la exactitud, vigencia e integridad de los datos. Pero, sobre todo, deben tener la calidad suficiente como para apoyar nuestro propósito de negocio.

Su idoneidad para su uso en el seno de la empresa, es decir, con fines operativos o para su utilización en iniciativas de Bussines Intelligence determinará, finalmente, su calidad. En este sentido, se constata que la mayoría de las organizaciones tienen problemas con la calidad de sus datos, -según Gartner, más del 25 por ciento de los datos críticos de las empresas Fortune 1000 son defectuosos-, y en infinidad de casos no tienen conciencia de ello.

Los enormes costos de los datos de mala calidad son bien conocidos, del mismo modo que, entre otros métodos, se recurre al perfilado de datos para corregirla y, con ello, evitar sus consecuencias negativas. Sobre todo, habida cuenta de que los negocios hoy en día dependen más que nunca de los datos. No en vano, uno de los principales retos que enfrentan los departamentos de TI es adaptar el negocio al nuevo contexto digital con el fin de obtener ventajas competitivas. 

 

Perfilar para mejorar la calidad de los datos

La información que proporcionan los perfiles de datos es de gran ayuda para mejorar la calidad de los datos. En concreto, el proceso de perfilado evalúa y mejora la calidad de los datos de un sistema de origen dado, tratando de corregir y mejorar los problemas existentes, así como evitarlos en el futuro.

Puesto que es un imperativo empresarial estar a la vanguardia de esta nueva era digital, en la que la calidad de los datos cobra una importancia inédita, enfrentar el reto requiere la generación de perfiles de datos. Los proyectos de calidad de datos pueden contar con soluciones de perfilado de datos que automaticen el proceso que suponen una evolución cualitativa con respecto al perfilado de codificación manual.

Entre otras ventajas, reducen el esfuerzo y amplían el alcance y la mejora de la coherencia en todas las iniciativas de calidad de datos. Al contar con capacidades de descubrimiento automatizadas escanean todos los registros de datos únicos, de cualquier fuente, encontran anomalías y relaciones ocultas con gran eficiencia.

Aprovechar estas herramientas punteras que determinan la calidad de los datos por sí mismas se traduce en una mayor rapidez y evaluación exhaustiva de los datos. Es así como, automatizando el perfilado de datos, podemos entregar perfiles de datos de alta calidad con una rapidez hasta ahora inédita.

 

Cómo ayuda el perfilado a un mejor BI

Siempre que la calidad de los datos sea importante para una determinada iniciativa, el perfilado se revelará como una solución necesaria, ya que ayuda a mejorar la calidad de los datos y, por ende, constituye un requisito imprescindible para dotar a la información de una necesaria confiabilidad.

En suma, gracias al perfilado obtenemos datos procesables que contribuyen de forma decisiva al éxito de las iniciativas de calidad de datos y en proyectos de BI, puesto que implican la recogida de datos de diversas fuentes con el fin de hacer análisis e informes. Particularmente, puede ayudar a asegurar el éxito de un proyecto de inteligencia de negocio haciendo luz de forma rápida sobre la verdadera estructura y contenido de los datos.

Recordemos que su principal objetivo es analizar, medir y monitorizar la calidad de los datos antes de iniciar un proceso de calidad de datos, cuyo objetivo último es la creación de reportes de conformidad de la calidad de los datos, siempre dentro del contexto de las necesidades empresariales y las reglas de negocio. Sin embargo, su capacidad para facilitar de forma rápida y exhaustiva un conocimiento sobre la calidad de los datos dota de una gran versatilidad a esta herramienta.

Así pues, el perfilado de datos puede ser de gran utilidad en situaciones en las que la calidad de los datos sea un aspecto clave. Tal y como se apunta en líneas superiores, su uso nos ayudará a identificar los problemas de calidad de datos, que se podrán corregir en el sistema de origen o en el procesamiento de ETL. O, por ejemplo, nos orienta sobre la conveniencia de crear nuevas reglas de negocio, así como acerca de la viabilidad del proyecto en su conjunto.

En iniciativas de BI que requieren la conversión o migración de los datos, el perfilado de datos también será un importante apoyo para reducir riesgos. En función de los resultados de sus evaluaciones nos orientarán sobre los pasos a dar para, finalmente, conseguir la tan ansiada confianza en los datos, un requerimiento necesario e ineludible para llevar el proyecto al mejor puerto.

Fuente imagen: pannawat / FreeDigitalPhotos.net

 

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Temas: Data Quality