Data Quality: la importancia de la calidad en la gestión de datos

La calidad de los datos se vuelve más crítica que nunca a medida que las organizaciones utilizan con mayor frecuencia el análisis de datos para los diferentes procesos que se ejecutan en su interior, desde el impulso para la toma de decisiones data-driven hasta descubrimiento de nuevas líneas de negocios y optimización de las tareas.

¿Qué se entiende por datos de calidad y por qué son fundamentales? ¿Qué acciones pueden emprenderse para mejorarlos?

¿Qué se entiende por “datos de calidad”?

Dentro de la gestión de datos, esta la calidad y corresponde a un conjunto de características como precisión, consistencia, confiabilidad e integridad. En este sentido, los datos deben:

• Ser consistentes, completos y adecuados para su función.
  
  
• Proporcionar una visión única.
  
  
• Estar correctamente relacionados e interrelacionados con todas las fuentes.

Contar con datos de calidad es importante porque ofrece una ventaja competitiva a través de mejores ejecuciones de las operaciones cotidianas, oportunidades de venta destacadas, una comprensión de los clientes y sus demandas más profundas y relaciones más estrechas con ellos.

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Las empresas en la práctica tienen un gran problema de calidad que se extiende desde el interior de la organización hacia fuera, proyectándose en aspectos como las relaciones con los clientes, la toma de decisiones y la productividad. En un entorno así es difícil confiar en la información disponible y éste es precisamente el objetivo de la función de calidad.

Mejores prácticas para obtener datos de calidad

Las organizaciones pueden emprender un conjunto de acciones para mejorar la calidad de sus datos. Entre las más relevantes se encuentran:

• Identificar vínculos precisos entre los datos e indicadores clave: enumerar los problemas de calidad de datos de la organización y cómo afectan los ingresos y métricas comerciales. Luego de este diagnóstico, comenzar a delinear un programa que defina el alcance, las partes interesadas y un plan de inversión.
  
  
• Comprender qué estándar de datos desea alcanzar: esta tarea recae en los líderes de datos y análisis y los usuarios interesados para identificar qué datos utilizan y los parámetros de calidad requeridos.
  
  
• Establecer un estándar de calidad de la información transversal a toda la organización: todas las unidades y sectores de la organización que hacen uso de los datos deben comprender y ejecutar sus tareas de acuerdo a un estándar definido en el marco de una cultura de datos y fomentando sus beneficios.
  
  
• Elaborar perfiles de calidad de datos: mediante el examen periódico de las fuentes existentes y la información que proveen es posible identificar acciones correctivas de acuerdo a diferentes niveles de urgencia e impulsar la creación de planes de mejora.
  
  
• Utilizar tableros para monitorear activos de datos críticos: los tableros muestran un panorama completo de la calidad de datos para todos los usuarios interesados y permiten identificar tendencias y patrones para el diseño de futuras mejoras y comparar el rendimiento a lo largo del tiempo.
  
  
• Nombrar a un administrador de datos: establecer a una persona o junta responsable de la calidad de datos y procedimientos operativos para defender las buenas prácticas de gestión de datos y monitorear, controlar e identificar los problemas a medida que ocurren.

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Contar con datos de calidad resulta más que primordial para que los equipos puedan confiar en los datos a los que acceden, y así respaldar la capacidad de las empresas data-driven para avanzar en sus negocios y tomar decisiones estratégicas.

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