Cómo medir la calidad de los datos y mejorar su gestión

Las organizaciones luchan por mantener una buena calidad de datos, especialmente porque los datos duplicados, mal escritos, inconsistentes, irrelevantes, superpuestos y erróneos proliferan en todos los niveles de una organización. La mala calidad de los datos internos y externos afecta gravemente a las empresas, pero en muchos casos, estas organizaciones no tienen las métricas adecuadas para detectar y corregir el daño.

Para medir la calidad de los datos, es necesario comprender qué es, qué métricas de datos se utilizan y cuáles son las mejores herramientas y prácticas de la industria. Esta guía ofrece una visión más cercana de cómo medir la calidad de los datos de manera efectiva.

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• ¿Qué es la calidad de los datos?
• Métricas de calidad de datos
• ¿Qué herramientas se pueden utilizar para medir la calidad de los datos?
• Acciones para mejorar la calidad de los datos
• Principales herramientas y software de calidad de datos

¿Qué es la calidad de los datos?

Data Ladder define la gestión de la calidad de los datos como la implementación de un marco que perfila continuamente las fuentes de datos, verifica la calidad de la información y ejecuta varios procesos para eliminar errores de calidad de datos. El proceso está diseñado para hacer que los datos sean más precisos, correctos, válidos, completos y confiables.

El estándar de oro para la calidad de los datos es aquel que es apto para su uso en todas las operaciones previstas, la toma de decisiones y la planificación. Cuando las estrategias de calidad de los datos se implementan correctamente, los datos se alinean directamente con los objetivos, metas y valores empresariales de la empresa.

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Métricas de calidad de datos

Las métricas de calidad de datos determinan qué tan aplicables, valiosos, precisos, confiables, consistentes y seguros son los datos que utiliza su organización.

Gartner explica la importancia de las métricas de calidad de datos, revelando que la mala calidad de los datos le cuesta a las organizaciones un promedio de $12.9 millones cada año. Además de las pérdidas de ingresos, la mala calidad de los datos complica las operaciones y los ecosistemas de datos, lo que conduce a una toma de decisiones deficiente, lo que afecta aún más el rendimiento y los resultados finales.

Para revertir este tipo de problemas, las organizaciones recurren a métricas y gestión de la calidad de los datos. Para 2022, Gartner predice que el 70% de las organizaciones realizará un seguimiento riguroso de los niveles de calidad de los datos, mejorando la calidad en un 60% para reducir significativamente los riesgos y costos operativos.

Métricas clave a considerar

Dependiendo de su industria y objetivos comerciales, puede ser necesario tener métricas específicas para determinar si sus datos cumplen con los requisitos de calidad. Sin embargo, la calidad de los datos de la mayoría de las organizaciones se puede medir al menos en estas categorías:

Exactitud

La exactitud suele considerarse la métrica más crítica para la calidad de los datos. La exactitud debe medirse a través de la documentación de origen o técnicas de confirmación independientes. Esta métrica también se refiere a los cambios de estado de los datos a medida que ocurren en tiempo real.

Consistencia

Las diferentes instancias de los mismos datos deben ser consistentes en todos los sistemas donde se almacenan y utilizan esos datos. Si bien la consistencia no implica necesariamente corrección, tener una única fuente de verdad para los datos es vital.

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Integridad

Conocida como validación de datos, la integridad de los datos garantiza que los datos cumplan con los procedimientos comerciales y sobresalgan en las pruebas de datos estructurales. Las tasas de error de transformación de datos, cuando los datos se toman de un formato a otro y se migran correctamente, se pueden utilizar para medir la integridad.

Actualidad

Los datos obsoletos casi siempre conducen a una baja puntuación de calidad de datos. Por ejemplo, dejar datos de contacto de clientes antiguos sin actualizaciones puede afectar significativamente las campañas de marketing y las iniciativas de ventas. Los datos obsoletos también pueden afectar su cadena de suministro o envío. Es importante que todos los datos se actualicen para que cumplan con los estándares de accesibilidad y disponibilidad.

Relevancia

Los datos pueden tener alta calidad de otras formas, pero pueden ser irrelevantes para el propósito para el cual una empresa necesita utilizarlo. Por ejemplo, los datos de los clientes son relevantes para las ventas, pero no para todas las decisiones internas a nivel superior. La forma más importante de garantizar la relevancia de los datos es confirmar que las personas adecuadas tienen acceso a los conjuntos de datos y sistemas correctos.

¿Qué herramientas se pueden utilizar para medir la calidad de los datos?

Hoy en día, existen muchas soluciones y herramientas de calidad de datos en el mercado. Algunas adoptan enfoques holísticos y otras se centran en plataformas específicas o herramientas de calidad de datos específicas. Pero antes de explorar algunas de las mejores de la industria, es esencial comprender que las soluciones de calidad de datos solo funcionan cuando se combinan con una sólida cultura de calidad de datos.

Acciones que puede tomar para mejorar la calidad de los datos

Gartner revela acciones que puede tomar para mejorar la calidad de los datos en su empresa:

• Comprender cómo la calidad de los datos impacta en el negocio: Haga una lista de los problemas de calidad de datos existentes de su organización y cómo impactan en los ingresos y otros KPI comerciales, luego establezca planes de mejora de la calidad de datos y seleccione administradores de datos y líderes analíticos para que puedan comenzar a desarrollar procesos de calidad de datos.
• Definir sus estándares de calidad de datos: Los estándares de calidad de datos deben estar alineados con los objetivos y metas comerciales, por lo que defina qué datos son aptos para su uso en su organización.
• Crear una cultura de calidad de datos en su empresa: Desde las operaciones internas hasta las operaciones externas, asegúrese de que la calidad de los datos se convierta en parte de la cultura de su empresa y llegue a todos los niveles.
• Perfil de datos: Examine constantemente los datos, identifique errores y tome medidas correctivas.
• Utilizar paneles de calidad de datos: Estas herramientas tecnológicas brindan información visual sobre la calidad de los datos para todas las partes interesadas, y revelan la imagen completa de la calidad de los datos a medida que ocurre en su organización.
• Establecer responsabilidades claras: Defina quién es responsable de cada proceso de calidad de datos.

Principales herramientas y software de calidad de datos

Datamation explica que las herramientas de calidad de datos pueden ayudar a las empresas a hacer frente a los crecientes desafíos de datos a los que se enfrentan. A medida que las operaciones de computación en la nube y de borde crecen, las herramientas de calidad de datos pueden analizar, gestionar y limpiar los datos de diferentes fuentes, incluidas bases de datos, correo electrónico, redes sociales, registros e Internet de las cosas. Algunos de los principales proveedores de calidad de datos incluyen Cloudingo, Data Ladder e IBM.

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Cloudingo

Cloudingo es una solución de calidad de datos diseñada específicamente para Salesforce. A pesar de su enfoque limitado, aquellos que usan Salesforce pueden evaluar la integridad de los datos y los procesos de limpieza de datos con esta herramienta. Puede detectar errores humanos, inconsistencias, duplicaciones y otros problemas comunes de calidad de datos a través de procesos automatizados. La herramienta también se puede utilizar para importar datos.

IBM InfoSphere QualityStage

IBM InfoSphere QualityStage ofrece gestión de calidad de datos para entornos locales, en la nube o híbridos. También proporciona perfiles de datos, limpieza de datos y soluciones de gestión. Centrándose en la consistencia y precisión de los datos, esta herramienta está diseñada para big data, inteligencia empresarial, almacenamiento de datos y migración de aplicaciones.

Data Ladder

Data Ladder es una de las principales herramientas de gestión de calidad de datos. Su arquitectura flexible proporciona una amplia variedad de herramientas para limpiar, combinar, estandarizar y garantizar que sus datos sean aptos para su uso. La solución se puede integrar en la mayoría de los sistemas y fuentes, y es fácil de usar y implementar a pesar de ser altamente avanzada.

Otras soluciones destacadas para la calidad de datos incluyen:

• Informatica Master Data Management: Maneja una amplia variedad de tareas de calidad de datos, incluidas capacidades basadas en roles e información de inteligencia artificial.
• OpenRefine: Anteriormente conocido como Google Refine, esta es una herramienta gratuita y de código abierto para la gestión de calidad de datos y big data. También está disponible en varios idiomas.
• SAS Data Management: Esta herramienta de entorno gráfico para la calidad de datos administra, integra y limpia datos.
• Precisely Trillium: Líder en el espacio de integridad de datos, Precisely ofrece cinco versiones de la aplicación plug-and-play, cada una con diferentes capacidades.
• TIBCO Clarity: Esta herramienta se centra en analizar y limpiar grandes volúmenes de datos para producir conjuntos de datos ricos y precisos. Funciona con todas las principales fuentes y tipos de archivos, e incluye herramientas para el perfilado, validación, estandarización, transformación, deduplicación, limpieza y visualización de datos.

Medir la calidad de los datos es fundamental para todos los negocios hoy en día. En el mercado existen muchas soluciones excelentes que pueden simplificar la gestión de calidad de datos. Sin embargo, las empresas deben adoptar primero las mejores prácticas y promover la cultura de calidad de datos, aprendiendo primero qué quieren medir y cómo garantizarán que los estándares de calidad de datos se mantengan a largo plazo en todos los niveles.

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