El valor de la gestión de datos

Qualitative data analysis, consejos para aplicarlo con éxito

Posted on Mon, Aug 20, 2018

El término Qualitative Data Analysis hace referencia a la calidad de los datos que maneja una empresa. Se trata de un concepto muy importante que es fundamental utilizarlo en diferentes sectores, siendo uno de los primordiales el de la banca. Para lograr obtener una calidad de datos adecuada hay que llevar a cabo varios pasos siempre teniendo en cuenta que la planificación va a ser una etapa esencial en todo ello y que además necesitaremos invertir un gran esfuerzo, tiempo y dinero suficientes para alcanzar el objetivo que nos hemos fijado.

qualitative data analysis

Los problemas que surgen en torno a la calidad de los datos no son aislados, sino que más bien se pueden dar de manera universal. En cualquier sector que se precie podemos encontrarnos con problemas de este tipo. Normalmente se suelen dar debido a la ejecución que se hace de estos datos en los procesos del negocio.


¿Cuáles son los factores que afectan a la calidad de los datos?

Centrándonos en el sector de la banca, los factores que afectan a la calidad de los datos se pueden dividir en tres categorías. Por un lado los procesos externos, que pueden ser por ejemplo las migraciones de datos. Por otro lado, los procesos internos, encontrándonos aquí el procesamiento de datos. Y finalmente el deterioro natural de esos datos, que se puede dar a causa de los nuevos usos o incluso por las continuas actualizaciones de los sistemas.

En la banca una migración se puede dar fácilmente si recibimos a un nuevo cliente, siendo posible que se puedan dar fallos a la hora de trabajar con los datos de este individuo. De igual modo, los sistemas bancarios se actualizan de forma constante para otorgar mayores facilidades y seguridad a los usuarios. Todo ello, entre otras cosas, puede provocar que la calidad de los datos que se manejan no sea la adecuada.


¿Qué beneficios se obtienen de la calidad de los datos?

Si tenemos datos de muy buena calidad los beneficios pueden ser múltiples. Por poner varios ejemplos, gracias a la calidad de los datos obtendremos una mayor confianza en nuestros sistemas, algo que es fundamental si se habla en términos financieros. De igual modo, la satisfacción del cliente será mayor y reduciremos costes aplicando este proceso. Así mismo, tendremos la oportunidad de aumentar nuestros ingresos y conseguiremos elaborar una única visión de lo que es la verdad, siempre dentro de este contexto.


¿Cómo podemos aplicarlo con éxito?

Para que el Qualitative data analysis sea un proceso exitoso es importante que sepamos aplicarlo de una forma adecuada. ¿Cómo podemos hacerlo?, en tres sencillos pasos llegaremos a nuestra meta fácilmente.


Perfilamiento de datos

Es el primer paso que debemos dar para alcanzar nuestro objetivo. Se trata de aplicar técnicas analíticas a los datos que manejamos para poder determinar el contenido que tenemos, la estructura de esos datos y, por último, la calidad de los mismos.


La limpieza de los datos

También es un paso muy importante, debido a que en esta etapa tendremos que aplicar otra metodología sobre esos datos para poder solventar cualquier tipo de problema. Así conseguiremos llegar a la calidad que estamos buscando.


Monitorización de calidad

Es el último paso, donde verificaremos la calidad de los datos que manejamos. Una vez hemos llevado a cabo los otros dos pasos tendremos que verificar que nuestros datos no son defectuosos y que la información cuenta con la máxima calidad. Para ello habrá que analizarlos y redactar un informe final, dando a conocer cuál es la calidad de los datos que se han utilizado.


Aplicando estos consejos lograremos aplicar un qualitative data analysis de eficiencia que nos ayudará a que nuestro negocio continúe avanzando con solidez.

 

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Topics: Data Quality