Cómo automatizar los procesos de calidad de datos para mejorar la toma de decisiones empresariales

Desde la reducción de costos hasta la mejora de la eficiencia, mantener la calidad de los datos mejora la precisión de los análisis y potencia las capacidades de toma de decisiones empresariales. Sin embargo, simplemente tener una estrategia de gestión de calidad de los datos puede no ser suficiente para las empresas que desean escalar sus operaciones de datos.

Los enfoques manuales de gestión de calidad de datos, en particular, pueden sabotear la calidad de los datos, especialmente con el potencial de errores humanos en la entrada de datos y otros errores humanos. Además de este posible problema, la gestión manual de la calidad de los datos también requiere un trabajo táctico práctico por parte de los profesionales de datos que podrían trabajar en tareas empresariales más estratégicas. ¿Cuál es la solución a ambos problemas? Encuentra formas de automatizar tus procesos de calidad de datos.

Por qué se deben automatizar los procesos de calidad de datos

Procesos como la entrada manual de datos son lo suficientemente tediosos como para introducir fácilmente errores humanos. Errores que van desde un simple error tipográfico no detectado hasta datos ingresados en el campo incorrecto o completamente omitidos pueden tener un impacto significativo en la calidad de los datos.

La solución a este error frecuente radica en automatizar los procesos de calidad de datos, acelerando así y aumentando tanto la eficiencia como la precisión de la gestión de calidad de los datos. Dado que la automatización no sufre fatiga ni lapsos de concentración, no es susceptible a los mismos errores en la entrada de datos con los que luchan los humanos. La configuración correcta de los procesos de calidad de datos automatizados, utilizando las reglas y las integraciones correctas, garantiza que la automatización de la calidad de los datos mejore la calidad general de los datos.

Pasos para automatizar los procesos de calidad de datos

Establecer estándares de calidad de datos

Una estrategia para automatizar la calidad de los datos comienza con comprender y establecer la importancia de la calidad de los datos para la organización. Los indicadores de calidad de los datos a estudiar incluyen precisión, relevancia, completitud, puntualidad y consistencia.

Vale la pena invertir en minería de datos

Sin embargo, la forma en que se abordan estos indicadores depende de los objetivos de la organización y la naturaleza de sus datos. Por ejemplo, una organización podría crear reglas basadas en software, fundamentadas en sus requisitos empresariales, que rigen las operaciones y los análisis.

Implementar controles estrictos sobre los datos entrantes

El uso de fuentes de datos de terceros puede llevar a trabajar con grandes volúmenes de datos incorrectos. Ingerir dichos datos en los flujos de trabajo de una organización puede ser costoso en términos de tiempo y dinero para corregirlos. Para evitar esto, las organizaciones deben considerar implementar un control estricto sobre todos los datos entrantes para verificar la calidad de los datos más temprano en el proceso. No obstante, verificar la calidad de los datos de estas fuentes puede resultar un desafío.

La automatización puede simplificar estas verificaciones de calidad de datos para datos de terceros. Considera configurar alertas automatizadas de calidad de los datos capaces de detectar anomalías, entradas incompletas y formatos de datos inusuales. Con este enfoque de automatización de la calidad de los datos, las empresas pueden manejar proactivamente los problemas de los datos antes de que ingresen a su flujo de trabajo.

Definir la solución de problemas basada en casos de uso organizacional

Una vez que se descubren datos incorrectos, entra en juego la resolución de problemas para garantizar que los datos incorrectos se gestionen correctamente. Para automatizar la resolución de problemas, es necesario determinar qué se puede automatizar y qué requiere la supervisión de un responsable de datos. Esto ayuda a aclarar quién o qué debe resolver cada problema de datos, qué se puede hacer en casos de uso específicos y cuándo se deben derivar los problemas a un profesional de datos capacitado.

Seleccionar las herramientas de automatización adecuadas según las necesidades de tu negocio

Las herramientas automatizadas ahorran tiempo, mejoran la eficacia al detectar inexactitudes en los datos y garantizan que los datos cumplan con las métricas de calidad requeridas. Sin embargo, elegir las herramientas de automatización correctas requiere comprender las limitaciones de las herramientas de calidad de datos. Las herramientas de calidad de datos no pueden arreglar datos que están completamente mal; no pueden cubrir las deficiencias del marco de datos de una organización.

Para obtener el mayor valor de la automatización, las organizaciones deben realizar un análisis exhaustivo de las herramientas y plataformas adecuadas según las necesidades de su negocio y sus marcos de datos. Deben probar extensamente las herramientas prospectivas para asegurarse de que satisfacen las necesidades empresariales, al tiempo que se aseguran de que sus empleados tengan las habilidades técnicas necesarias para utilizar estas herramientas.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

El uso de estas herramientas y plataformas fomenta una cultura de colaboración al simplificar el movimiento y la replicación de los procesos de los empleados, desde el analista de negocios hasta el científico de datos y el especialista en automatización. Estas herramientas ayudan a las organizaciones a automatizar tareas críticas para la misión, como el descubrimiento de datos, la limpieza y transformación de datos y el monitoreo y informes de datos.

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