El valor de la gestión de datos

Data Quality

Data Quality o calidad de datos es una forma compleja de medir las propiedades de los datos desde diferentes perspectivas. Es un examen exhaustivo de la eficiencia, la fiabilidad y la conveniencia de los datos, especialmente cuando estos se encuentran en un data warehouse.

 

¿Por qué data quality no es algo puntual sino un proceso?

Los datos de la organización son como un ente vivo, en constante evolución. Continuamente entran nuevos datos al sistema, se practican modificaciones en los existentes y se borran otros.

Las acciones de calidad de datos deben plantearse teniendo esto en cuenta, porque, de otra forma, el esfuerzo por normalizar los activos de información del negocio y la inversión que se hubiera hecho en limpieza y calidad de datos no daría los frutos esperados.

El día a día del entorno de negocios actual es cada vez más dinámico y esa agilidad multiplica la velocidad a la que se producen cambios en los sistemas de información de la empresa. Si la estrategia de data quality no se plantea como algo continuo, con objetivos que alcanzar de manera gradual y mejoras que se efectúan en base a iteraciones, la organización puede encontrarse con problemas de obsolescencia, de actualización, de exactitud o de completitud, aparte de otras cuestiones como los errores o los duplicados.

 

¿Qué tiene que ver data quality con business intelligence?

En una organización, una calidad de datos adecuada es vital para los procesos transaccionales y operativos, así como para asegurar la longevidad del business intelligence y de los informes de análisis de negocio.

Hay que recordar que los datos nutren los sistemas de inteligencia empresarial, de los que depende la toma de decisiones y posterior inicio de acciones del negocio. Cuando un dato es erróneo, inexacto o está incompleto, se pueden producir desviaciones estratégicas, errores tácticos y sufrirse las consecuencias de una visión nublada.

No se trata de situaciones excepcionales sino, más bien, todo lo contrario. La empresa se expone a diario al riesgo de descubrir problemas de data quality, ya que la calidad de datos puede verse afectada por la forma en que se introducen los datos, cómo son gestionados y cuál es su mantenimiento.

 

¿Cómo debe plantearse una estrategia de calidad de datos efectiva?

Una estrategia de calidad de datos efectiva nunca debería entenderse como un proyecto puntual, sino como una iniciativa sostenida en el tiempo. A continuidad del análisis, control y ajuste de las acciones orientadas a preservar los estándares de data quality fijados es la mejor garantía de éxito.

Para un mantenimiento eficaz de la calidad de datos es necesaria una monitorización periódica de los datos y su limpieza.

En general, el mantenimiento de la calidad de datos implica la actualización o estandarización de los datos, el perfilado, procesos de data matching y la deduplicación de registros que hace posible que se pueda crear una visión única de los datos.

La calidad de datos es de vital importancia ya que proporciona información precisa y oportuna para gestionar responsabilidades y servicios, ofrece información rápida para manejar la efectividad de esos servicios y ayuda a priorizar y garantizar la utilización eficaz de los recursos.

Un ejemplo claro de lo relevante que es data quality es el de la calidad de datos en las decisiones acerca de nuestros clientes. La repercusión de unos datos de mala calidad puede causar problemas que terminen afectando a su experiencia y, por tanto, a la relación que mantienen con el negocio.

En nuestro blog tienes muchísima información sobre este tema, con cerca de 150 artículos dedicados a calidad de datos. Además, para poder profundizar en distintos tópicos importantes te ofrecemos varios ebooks de descarga gratuita que pueden ayudarte a resolver tus dudas en lo que respecta a data quality.

 

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Customer profile: mapeando una experiencia personalizada

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Market Intelligence: ¿Cómo transformar datos en conocimiento útil?

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En el sector empresarial cada vez surgen más conceptos novedosos que nos invitan a que sigamos profundizando en el tema y que tienen como objetivo que seamos mejores profesionales, teniendo siempre en cuenta que la meta está en conseguir que nuestro negocio sea más competitivo y cumpla con los retos que se ha planteado. Dentro de este contexto, entre otras muchas cosas, hay que destacar el concepto de Market Intelligence que, como bien indica su nombre, traducido significa inteligencia de mercado. ¿Qué es en realidad? Se trata de un método fundamental para que nuestra empresa se dé a conocer en los diferentes segmentos de mercado y así lograr alcanzar las metas propuestas transformando datos en conocimiento útil. No hay duda de que debemos llevarlo a cabo para que la empresa siga su crecimiento, siendo por ello que en este artículo te explicamos con todo lujo de detalles todo lo relacionado con el Market Intelligence.

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Mejores prácticas en las iniciativas de calidad de datos

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A la hora de trabajar en iniciativas que fomenten la calidad de datos es importante que en todo momento se recuerde dar relevancia al data profiling, uno de los pasos más críticos del proceso. Representa una de las piezas fundamentales cuando se trabaja tanto con nuevas bases de datos como con aquellas que se están mejorando tomando de referencia uno de los sistemas que ya estén creados. Es importante decir que el data profiling requiere tiempo y esfuerzo, pero que así mismo los resultados le darán a los arquitectos de la base de datos la oportunidad de conseguir dos cosas. Por un lado: reducir los riesgos del proyecto gracias a la identificación de posibles problemas que puedan aparecer con el tiempo. Por otro lado: diseñar soluciones más efectivas. ¿Pero cuáles son las mejores prácticas que se pueden aplicar para que el data profiling se resuelva con mayor éxito?

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Cómo optimizar la protección datos para asegurar el éxito de la empresa

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Qualitative data analysis, consejos para aplicarlo con éxito

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