Cómo construir un marco de gestión de calidad de datos para tu empresa

Aunque las empresas pueden tener problemas comunes en cuanto a la calidad de datos, las herramientas y estrategias de calidad de datos no son soluciones universales para este problema. Cada empresa debe abordar la gestión de calidad de datos desde su propia perspectiva única.

El estudio "Great Expectations" realizado en junio de 2022 encuestó a 500 ingenieros, analistas y científicos de datos, revelando que el 77% de ellos admite tener problemas de calidad de datos. Además, el 91% de ellos cree que estos problemas están afectando el rendimiento de la empresa.

Para solucionar este creciente problema de calidad de datos, cada organización debe determinar y poner en práctica su propio enfoque hacia la calidad de datos. Para aquellas empresas que están listas para personalizar un plan efectivo de gestión de calidad de datos, los marcos de gestión de calidad de datos son un excelente punto de partida.

¿Qué es un marco de gestión de calidad de datos?

Data Ladder explica que los marcos de calidad de datos, también conocidos en la industria como ciclos de vida de calidad de datos, son políticas y procesos que ayudan a las organizaciones a supervisar el estado de la calidad de sus datos. Las empresas diseñan estos marcos para que se alineen con sus modelos de negocio, objetivos y metas, al tiempo que cumplen con los estándares de gobierno y cumplimiento de datos.

Cada organización establece sus propios estándares de lo que constituye una buena calidad de datos en un marco de gestión de calidad de datos. Estos marcos no se implementan una vez y se espera que operen eficientemente de manera perpetua; son marcos que están en constante trabajo y evolución a medida que cambian los objetivos comerciales y los conjuntos de datos.

¿Qué problemas solucionan los marcos de gestión de calidad de datos?

Las empresas pueden sufrir alguno de los siguientes problemas de calidad de datos:

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• Duplicación de conjuntos de datos
• Datos aislados
• Datos inexactos o inconsistentes
• Datos mal configurados o mal formateados

Estos problemas pueden afectar la rentabilidad e incluso llevar a consecuencias legales más graves. Los marcos de gestión de calidad de datos aseguran que las empresas eviten estos riesgos o identifiquen problemas antes de que se intensifiquen.

"Un marco realmente efectivo puede reducir los riesgos que los datos de baja calidad representan para su organización y mejorar la calidad de la toma de decisiones basada en datos", explica Accel Data.

La organización agrega que el marco es crucial para mantener sus datos seguros y consistentes en todo el proceso y destino.

Cuando se implementa de manera efectiva, un marco de calidad de datos se convierte en un plan de datos organizacional que mejora la calidad de los datos y impulsa los resultados comerciales.

¿Por qué son necesarios los marcos de gestión de calidad de datos?

Los marcos de gestión de calidad de datos son particularmente importantes para las organizaciones que desean establecer estrategias, políticas y procedimientos claros para ser más orientados a los datos. Ya sea que estén trabajando con datos externos de proveedores o clientes, para campañas de marketing, inventario y ventas, o que estén utilizando datos internos para tomar decisiones comerciales sensatas y administrar talentos, los datos son la base de toda empresa, y se requieren datos de alta calidad para lograr resultados exitosos.

Los marcos de gestión de calidad de datos son una pieza importante del rompecabezas general de gestión de datos. No solo ayudan a los equipos de datos a manejar problemas de calidad de datos, sino que también les ayudan a crear una estrategia de gestión de datos más integral. Por ejemplo, los marcos de gestión de calidad de datos pueden integrarse con políticas de gobierno de datos, asegurando que los datos y los procesos de datos cumplan con los requisitos de cumplimiento y no infrinjan legislaciones.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

Los marcos de gestión de calidad de datos son vitales para:

• Cumplir con los objetivos y metas comerciales: Cada marco se crea para respaldar los objetivos y metas de una organización. ¿Tiene tasas de deserción más altas de lo habitual? ¿Sus clientes leales no responden a sus campañas? La respuesta a estas y muchas otras preguntas comerciales se puede encontrar en los marcos de gestión de calidad de datos.
• Personas, procesos y tecnología: Los marcos de gestión de calidad de datos definen responsabilidades, seleccionan líderes de datos, impulsan procesos y garantizan que las personas tengan la tecnología adecuada para optimizar los datos comerciales.
• Establecer metas y evaluar el progreso: La única forma de asegurarse de que está cumpliendo con sus objetivos es analizando los datos. Un marco organizado y estructurado facilita el análisis de calidad de datos.
• Cumplimiento y gobernanza: Los marcos de gestión de calidad de datos garantizan que su organización cumpla con los estándares legales, respaldando las mejores prácticas de gobierno de datos para la administración, almacenamiento, transferencia y eliminación de datos.
• Cultura de datos: Un marco de gestión de calidad de datos claro establece estándares claros de calidad de datos y los hace visibles a los interesados comerciales correspondientes. Este proceso fomenta una buena cultura de datos que conduce a la transparencia y el uso ético de los datos.

Cómo construir un marco de gestión de calidad de datos

Establecer metas basadas en datos y formar un equipo de datos

Comience por definir los objetivos comerciales y los datos que utilizará para alcanzarlos. Además, defina cómo se ve una buena calidad de datos y qué datos son actualmente relevantes para su organización. A partir de ahí, elija sus equipos y líderes de datos, estableciendo roles y responsabilidades específicos relacionados con la gestión de calidad de datos.

Establecer políticas y procesos para su marco

A continuación, establezca canales de comunicación abiertos y transparentes, y establezca procesos y políticas para el marco. Específicamente, debe responder a estas preguntas:

• ¿Dónde operará el marco?
• ¿Cómo funcionará?
• ¿Qué tecnología y herramientas utilizará?

Respalda todos los datos y perfila los errores de datos

Cuando se embarque en un programa de datos complejo en el que los datos serán manipulados, es esencial realizar copias de seguridad exhaustivas para evitar cualquier riesgo o pérdida de datos. También es importante identificar y perfilar cualquier error en los conjuntos de datos actuales. En esta etapa del desarrollo de su marco de gestión de calidad de datos, es el momento de perfilar los datos en cuanto a completitud, unicidad, patrones, frecuencia y caracteres.

Limpiar sus datos

La limpieza y estandarización de datos es el proceso de eliminar información incorrecta e inválida. Esto incluye eliminar, reemplazar, transformar, unir y corregir los datos erróneos.

Migrar e integrar los datos según sea necesario

Los datos suelen integrarse en almacenes de datos con paneles de control inteligentes para visualización. La integración de datos permite a las empresas acceder rápidamente y de manera eficiente a datos de la empresa dispersos. La integración también debe garantizar que todos los datos se verifiquen según las políticas de cumplimiento y gobierno.

Usar datos para alcanzar objetivos

Incluso los datos más precisos y estandarizados no siempre se ajustan a los objetivos comerciales y casos de uso de datos de una empresa. En esta etapa del desarrollo del marco, la calidad de los datos debe ser probada en función de qué tan bien cumple con los objetivos operativos.

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Evaluar y evaluar el rendimiento y el progreso de su marco

Es esencial verificar si su organización está alcanzando los objetivos basados en datos o si está progresando. Si no se cumplen los estándares de rendimiento esperados, es hora de reevaluar y posiblemente rediseñar su marco de gestión de calidad de datos.

Perfilar los errores una vez más

Independientemente de si se alcanzan los objetivos o no, las empresas suelen incluir un último perfilado de errores de datos en esta etapa del marco de gestión de calidad de datos. Este paso ayuda a aumentar la calidad de los datos y asegura que los datos almacenados, en tránsito o en uso sean adecuados para la empresa.

Reiniciar el ciclo

Los marcos de gestión de calidad de datos son procesos circulares que deben repetirse regularmente. Una vez completados todos los pasos, los líderes de datos deben reiniciar el ciclo del marco, especialmente en empresas modernas donde se generan nuevos datos a un ritmo rápido.

Encontrar los recursos adecuados para gestionar la calidad de datos

Cuando esté desarrollando su marco de gestión de calidad de datos, es buena idea buscar ejemplos de gestión de calidad de datos en línea, especialmente si puede encontrar alguno específico para su industria. Observar lo que están haciendo sus competidores para la gestión de calidad de datos puede ayudarlo a determinar qué está funcionando y cuáles son los problemas actuales en el sector.

En última instancia, los marcos de gestión de calidad de datos deben ser únicos para su negocio y sus objetivos de datos. Su empresa no tiene que ser una gran corporación o tener recursos de TI ilimitados para aplicar un marco práctico de calidad de datos. Adapte el marco de acuerdo con sus recursos, establezca metas realistas y aproveche el poder de sus datos con la ayuda del director de datos de su empresa y otros expertos en datos.

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