Qué es una evaluación de calidad de datos y cómo realizarla correctamente

Las evaluaciones de calidad de datos tienen el mismo objetivo que los marcos de gestión de calidad de datos: garantizar que los datos sean de buena calidad. Sin embargo, a diferencia de los programas de gestión de calidad de datos, las DQA a menudo son requeridas al trabajar con autoridades gubernamentales como USAID, autoridades medioambientales como la EPA u organizaciones de salud como la OMS.

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Aunque los procesos ciertamente se superponen, cada organización tiene sus propios procesos para desarrollar DQA. El principal objetivo de estas evaluaciones es apoyar a los tomadores de decisiones asegurando que el tipo, cantidad y calidad de los datos presentados se hayan evaluado antes de tomar una decisión.

Al igual que otros enfoques de gestión de calidad de datos, las DQA ofrecen muchos beneficios a las empresas basadas en datos. Proporcionan mejores datos, lo que conduce a un mejor rendimiento y toma de decisiones; ayudan a las organizaciones a cumplir con los requisitos de cumplimiento y gobierno; y ofrecen evidencia científica de que los datos que se utilizan cumplen con los más altos estándares. El resto de esta guía ofrece una inmersión profunda en las evaluaciones de calidad de datos, cómo funcionan y cómo su organización puede realizar una.

Índice de Contenido
  1. ¿Qué es una evaluación de calidad de datos?
  2. ¿Cómo se evalúa la calidad de datos?
    1. Estándares de calidad de datos que deben cumplir las DQA
  3. Pasos para llevar a cabo evaluaciones de calidad de datos
    1. Listas de verificación de datos
    2. Listas de verificación de canalizaciones de datos
  4. Conclusión

¿Qué es una evaluación de calidad de datos?

Una evaluación de calidad de datos implica crear un informe independiente que contenga evidencia de los procesos, observaciones y recomendaciones encontradas durante la perfilación de datos.

Las evaluaciones de calidad de datos examinan de dónde provienen los datos, cómo fluyen dentro de una organización, si los datos son de buena calidad y cómo se utilizan. Además, la evaluación identifica brechas en la calidad de datos, qué tipo de errores tiene el dato, por qué tiene ese nivel de calidad y cómo solucionarlo.

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Las evaluaciones de calidad de datos sirven como una guía para los equipos y líderes de datos. Las listas de verificación y los procesos de calidad de datos establecen roles y pasos claros para que las organizaciones tomen el control de sus datos con visualización y herramientas. Se evalúan conjuntos de datos, subconjuntos, flujos de trabajo y acceso a datos.

Los principales desafíos de estas evaluaciones actualmente están relacionados con las cantidades significativas de datos que las organizaciones generan diariamente desde diferentes fuentes. Los problemas comunes de calidad de datos incluyen datos mal configurados, inexactos, duplicados, ocultos, ambiguos, obsoletos o incompletos. Las empresas también tienen dificultades para definir los estándares de lo que es buena calidad de datos y encontrar expertos en datos capacitados que puedan operar las tecnologías adecuadas para impulsar el proceso.

¿Cómo se evalúa la calidad de datos?

Existen muchos métodos diferentes para evaluar la calidad de datos que incluyen la perfilación de datos, normalización, preprocesamiento y/o visualización. Las DQA se llevan a cabo para asegurarse de que los datos cumplan con cinco estándares de calidad, según USAID:

Estándares de calidad de datos que deben cumplir las DQA

  • Validez: Los datos deben representar clara y adecuadamente el resultado previsto.
  • Integridad: Los datos deben tener salvaguardias para minimizar el riesgo de sesgo, errores de transcripción o manipulación de datos.
  • Precisión: Los datos deben tener un nivel suficiente de detalle para permitir la toma de decisiones informada.
  • Confiabilidad: Los datos deben reflejar procesos estables y consistentes de recopilación de datos.
  • Oportunidad: Los datos deben estar disponibles con una frecuencia útil, deben ser actuales y deben ser aptos para su uso en la toma de decisiones de gestión.

Los equipos de datos deben seguir un proceso claro para garantizar que los datos cumplan con estos valores. La perfilación de datos es un buen punto de partida para identificar y categorizar todos los tipos de datos dentro de un sistema, red o conjunto de datos. Durante la perfilación, también se identifican los errores de datos. La normalización de datos es un enfoque utilizado para transformar todos los datos al mismo formato. Esto permite que los equipos de datos y las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático procesen los datos.

La limpieza de datos es un paso importante para eliminar datos erróneos o duplicados. La visualización de datos permite a los ingenieros y científicos de datos obtener una visión general de los datos. Las visualizaciones de datos son particularmente útiles cuando se utilizan datos en tiempo real.

Pasos para llevar a cabo evaluaciones de calidad de datos

Las evaluaciones de calidad de datos tienen sus propios procesos y estándares particulares que deben seguirse para que una DQA sea efectiva. Estos son algunos de los pasos más importantes en la gestión de calidad de datos para una DQA:

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere
  • Perfilación de datos: Un escaneo para identificar datos y cualquier problema crítico.
  • Limpieza de datos: Acciones para corregir errores en los datos y los procesos.
  • Validación de datos: Los datos se revisan para garantizar que cumplan con los estándares y formatos.
  • Asignación de datos: Se mapean los datos que están conectados.
  • Integración de datos: Las bases de datos y los subconjuntos de datos se unifican e integran en un sistema para su análisis.
  • Visualización de datos: Se crean gráficos, tablas y paneles de control que ofrecen acceso y beneficios de visualización a través de una única fuente de verdad.

Además de los procesos mencionados anteriormente, que son similares a los utilizados en los marcos de gestión de calidad de datos, las organizaciones a menudo siguen listas de verificación paso a paso para garantizar que sus DQA cumplan con los estándares de organizaciones específicas como USAID y EPA.

Estas exhaustivas listas de verificación cubren la observabilidad de los datos y otros factores relacionados con los datos. Acceldata ofrece listas de verificación de datos y canalización de datos particularmente útiles para las organizaciones que desean fortalecer sus DQA.

Listas de verificación de datos

  • Descubrimiento de datos: Desarrollar un inventario unificado de activos de datos en todos los entornos. Los inventarios deben ser buscables y accesibles.
  • Reglas de calidad de datos: Utilizar recomendaciones impulsadas por IA/ML para mejorar la calidad y confiabilidad de los datos.
  • Reglas de conciliación de datos: Verificar que sus datos se vean correctos y estén alineados con las políticas de conciliación de datos.
  • Detección de cambios en los datos: Monitorear continuamente los cambios de contenido que indiquen cuánto están cambiando los datos y afectando tus cargas de trabajo de IA/ML.
  • Detección de cambios en el esquema: Buscar cambios estructurales en esquemas y tablas que pueden perjudicar los flujos de trabajo o las aplicaciones secundarias.

Listas de verificación de canalizaciones de datos

  • Visibilidad de extremo a extremo: Seguir el flujo de datos y los costos acumulados a medida que los datos se mueven entre sistemas.
  • Análisis de rendimiento: Optimizar el rendimiento de la canalización de datos en función de datos históricos, cuellos de botella actuales y problemas de procesamiento.
  • Monitoreo de canalización: Observar cómo ocurren las transacciones de datos y otros eventos a través de los SLA/SLO, esquemas de datos y distribuciones.
  • Análisis de costo-beneficio: Considerar los costos y el retorno de la inversión que conlleva escalar los esfuerzos de calidad de datos con el tiempo.
  • Integración de ETL: Invertir en integraciones ETL para reducir la complejidad y el trabajo táctico innecesario para los profesionales de datos capacitados.
  • API para integración: Integrar infraestructuras existentes, conjuntos de datos y procesos de datos a través de conectores de API.

Conclusión

Aunque los marcos de gestión de calidad de datos y las evaluaciones de calidad de datos comparten muchos elementos comunes, las DQA se consideran una evidencia más concreta del rendimiento de calidad de datos. También a menudo son necesarias para hacer negocios con organizaciones específicas.

Si su organización necesita crear una DQA, los expertos sugieren que se adhiera a los procesos y pautas establecidas por la entidad que la requiere. Si bien cada autoridad u organización puede tener especificaciones diferentes, por ejemplo, las DQA relacionadas con ensayos clínicos deben cumplir con las regulaciones de datos de salud, los procesos generales para todas las DQA son los mismos.

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