Cómo mejorar la calidad de los datos no estructurados: guía completa para empresas

Encontrar formas efectivas de utilizar los datos ha sido un enfoque organizacional durante muchos años. La importancia de estos esfuerzos solo ha avanzado en la era digital, ya que las empresas se enfrentan a una feroz competencia para mantener y hacer crecer su base de clientes.

Muchas organizaciones están descubriendo un problema a medida que dependen cada vez más de sus datos empresariales: los datos por sí solos son solo semi-útiles, especialmente si un conjunto de datos es no estructurado y difícil de interpretar.

Encontrar formas de mejorar la calidad de los datos mientras se almacenan, presentan y analizan correctamente es fundamental para ofrecer el máximo valor de los datos a la empresa. Sin embargo, garantizar esta calidad de datos en conjuntos de datos estructurados y no estructurados no es una tarea sencilla, especialmente en organizaciones que no han invertido en las personas y herramientas adecuadas.

Esta guía para mejorar la calidad de datos no estructurados es un buen punto de partida si su organización desea comprender y aprovechar mejor todos sus datos existentes, independientemente de su origen o formato.

Índice:

Vale la pena invertir en minería de datos

• ¿Qué es la calidad de datos?
• ¿Qué es un dato no estructurado?
• ¿Cuál es la diferencia principal entre datos estructurados y no estructurados?
• Cómo analizar datos no estructurados
• 5 consejos para mejorar la calidad de datos no estructurados

¿Qué es la calidad de datos?

La gestión de la calidad de datos implica optimizar los datos para todo tipo de usos y propósitos empresariales. Para juzgar verdaderamente la calidad de los datos, considere los siguientes criterios de evaluación:

• Precisión: ¿Los datos son válidos? ¿Poseen suficientes detalles para ser útiles?
• Completitud: ¿Están presentes todos los datos relevantes en el conjunto de datos? ¿Es suficientemente completo? ¿Existen brechas o inconsistencias?
• Confiabilidad: ¿Se puede confiar en los datos para la toma de decisiones empresariales? ¿Existen contradicciones en el conjunto de datos que le hagan cuestionar su confiabilidad?
• Relevancia: ¿Los datos se pueden aplicar a todas las necesidades y preocupaciones empresariales relevantes?
• Oportunidad: ¿Los datos están actualizados? ¿Se pueden utilizar para tomar decisiones en tiempo real?

La gestión adecuada de la calidad de datos se basa en los principios de evaluación, corrección, enriquecimiento y mantenimiento, en los que los datos se analizan de manera continua. Los elementos irrelevantes, obsoletos, innecesarios y/o incorrectos se eliminan o corrigen durante el proceso de gestión de la calidad de datos. Luego, se examinan los métodos de uso de datos para ver si se pueden mejorar los resultados después de corregir procesos desactualizados o ineficientes.

La gestión de la calidad de datos es crucial tanto para datos estructurados como no estructurados, aunque algunos de los pasos tomados pueden variar según el tipo de datos con los que esté trabajando.

¿Qué es un dato no estructurado?

Los datos no estructurados son un conjunto heterogéneo de diferentes tipos de datos que se almacenan en formatos nativos en múltiples entornos o sistemas. Correos electrónicos, mensajes instantáneos, documentos de Microsoft Office, medios sociales y entradas de blogs, datos de IoT, registro de servidores y otros repositorios de información "independientes" son ejemplos comunes de datos no estructurados.

Los datos no estructurados pueden sonar como una dispersión complicada de información no relacionada, sin mencionar una pesadilla para analizar y administrar, y ciertamente se requiere experiencia en ciencia de datos y herramientas especializadas para hacer uso de esta información, pero a pesar de la complejidad de trabajar y dar sentido a los datos no estructurados, este tipo de datos ofrece algunas ventajas significativas a las empresas que aprenden cómo utilizarlos.

¿Cuál es la diferencia principal entre datos estructurados y no estructurados?

Los datos estructurados están compuestos por estructuras de datos estándar y homogéneas en un formato predefinido, que son más fáciles de analizar y mantener, y generalmente se mantienen en un almacén de datos estándar. Con formatos y configuraciones de almacenamiento más claros, los datos estructurados generalmente requieren menos habilidad para administrarlos adecuadamente en comparación con los datos no estructurados.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

Cómo analizar datos no estructurados

Antes de poder analizar sus datos no estructurados de manera efectiva, es importante establecer metas sobre qué datos desea analizar y para qué resultados previstos. Dependiendo de su negocio y sus objetivos de datos, es posible que esté analizando datos no estructurados para comprender desde las tendencias de compra de los clientes hasta las compras de bienes raíces estacionales y el gasto basado en la ubicación geográfica. Saber el tipo de datos que desea analizar y lo que necesita comunicar a sus usuarios es un primer paso importante en la gestión de la calidad de datos.

A continuación, debe identificar dónde se encuentra los datos necesarios, cómo se deben recopilar y analizar y qué metodologías funcionarán mejor con este tipo de datos. Es importante asegurarse de tener un método seguro y confiable para recopilar esta información e ingresarla en las herramientas de análisis de datos. También tenga en cuenta los dispositivos móviles o portátiles y cómo deberá mantenerlos vinculados durante el proceso de recopilación de datos.

A lo largo del análisis de sus datos no estructurados, planifique utilizar metadatos, o datos sobre datos, para un mejor rendimiento. También determine si las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden o deben entrar en juego para flujos de trabajo automatizados y requisitos de gestión de datos en tiempo real.

5 consejos para mejorar la calidad de datos no estructurados

Establezca un equipo de gestión de calidad de datos

Antes de poder gestionar eficazmente la calidad de datos de cualquier tipo, es importante establecer roles y responsabilidades distintos para la gestión de calidad de datos entre sus científicos de datos, ingenieros de datos y analistas de negocios. Identifique a los miembros del equipo de gestión de calidad de datos que serán responsables de recopilar, analizar y mantener los datos no estructurados.

Para cada conjunto de tareas y roles que designe, asegúrese de establecer y acordar adecuadamente el alcance de sus funciones. Realice capacitaciones según sea necesario para asegurarse de que los empleados tengan las habilidades adecuadas, así como conocimientos de seguridad y cumplimiento para gestionar adecuadamente la calidad de datos.

Utilice herramientas de monitoreo de sistemas y rendimiento

La calidad de los datos solo puede ser tan buena como los entornos donde residen los datos. Para asegurarse de que sus plataformas y sistemas de almacenamiento de datos estén funcionando de manera óptima, utilice controles de monitoreo y alerta integrales para todos los entornos relevantes.

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El monitoreo constante en tiempo real de estos sistemas de almacenamiento de datos garantiza la disponibilidad, confiabilidad y seguridad de los activos de datos en cuestión. Las herramientas de monitoreo APM y observabilidad de datos son algunas de las mejores opciones en el mercado para respaldar este tipo de monitoreo de datos.

Corraja la calidad de datos en tiempo real siempre que sea posible

Es una buena idea incorporar la validación y verificación de datos en tiempo real en todas sus operaciones de datos. Esto le ayudará a evitar aprovechar información innecesaria, incompleta o incorrecta, lo cual restará valor a los esfuerzos empresariales para obtener valor de los datos.

Limpieza de datos regularmente

Utilice métodos exhaustivos de limpieza y depuración de datos para eliminar datos irrelevantes, obsoletos o redundantes. Eliminar datos en exceso facilita mucho la clasificación y evaluación de la información relevante en sus sistemas. Puede valer la pena invertir en una herramienta de limpieza de datos que lo ayude a automatizar y simplificar este proceso.

Investigación y aplicación de nuevas técnicas de gestión de calidad de datos

Es importante realizar análisis periódicos de sus técnicas existentes de mejora de la calidad de datos y explorar nuevas tecnologías y técnicas a medida que surjan. Esté especialmente atento a las mejoras en la recopilación y almacenamiento de datos, el desarrollo de estándares de datos y los nuevos requisitos de gobernanza y cumplimiento.

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