Cómo mejorar la calidad de los datos en un almacén de datos

La verdadera medida de un almacén de datos efectivo es cuánta confianza tienen los principales interesados ​​en los datos que se almacenan en él. Para lograr altos niveles de confiabilidad de datos, se deben planificar y ejecutar estrategias de calidad de datos.

Está claro que la calidad de los datos determina en última instancia la utilidad y el valor de un almacén de datos. Pero lograr datos de alta calidad no es una tarea fácil, especialmente en grandes empresas. Esta guía ofrece las mejores prácticas para cualquier profesional de datos o líder que desee aprender cómo optimizar la calidad de datos en los almacenes de datos de su organización.

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• ¿Qué es la calidad de datos?
• ¿Qué es un almacén de datos?
• Cómo mejorar la calidad de datos en un almacén de datos

¿Qué es la calidad de datos?

La calidad de datos es una parte crucial de la gobernanza de datos que garantiza que los datos organizacionales sean adecuados para su propósito. Es la métrica que mide la usabilidad cuando se trata de procesar y analizar un conjunto de datos para otros usos. Las dimensiones de calidad de datos incluyen consistencia, integridad, conformidad y precisión.

¿Qué es un almacén de datos?

Un almacén de datos es un gran depósito de datos acumulados de una amplia gama de fuentes de la empresa; se utiliza principalmente para el soporte de decisiones. Un almacén de datos es un sistema no operativo que fusiona datos de sistemas operativos y proporciona datos optimizados para los usuarios. Este tipo de solución de almacenamiento de datos puede ofrecer una única fuente de verdad a una organización.

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Cómo mejorar la calidad de datos en un almacén de datos

Implementar de manera proactiva medidas para manejar problemas de calidad de datos

Para asegurarse de que haya datos confiables disponibles, las organizaciones deben implementar marcos que capturan y simplifican automáticamente los problemas de calidad de datos. Tanto la limpieza de datos como el perfilado de datos pueden ser útiles en este punto del proceso.

Dado que la limpieza de datos implica analizar la calidad de los datos en una fuente de datos para determinar si se deben realizar cambios o no, la limpieza de datos debe realizarse temprano en el proceso de integración de datos para señalar los problemas de datos. El perfilado de datos también debe formar parte de estos marcos porque es un pilar para generar confianza en los datos. Ayuda a las organizaciones a comprender mejor sus necesidades comerciales y evaluar la calidad de sus datos para descubrir cualquier brecha.

La limpieza de datos y el perfilado de datos deben trabajar de la mano para asegurarse de que los defectos revelados durante el perfilado se aborden durante el proceso de limpieza de datos. Estos marcos de calidad de datos pueden requerir una inversión inicial. A pesar de los posibles costos, las organizaciones deben evaluar y considerar hacer la inversión en función de los beneficios esperados a largo plazo para el almacén de datos.

Examinar las deficiencias de calidad de datos

Las medidas proactivas no garantizan la seguridad contra los datos incorrectos. Cuando los datos incorrectos pasan por alto las medidas proactivas y son informados por los usuarios comerciales, es necesario investigar esos datos incorrectos para garantizar que se mantenga la confianza del usuario. Estas investigaciones deben tener prioridad.

La falta de investigación de las deficiencias de calidad de datos en un almacén de datos hará que las empresas tengan que lidiar con errores recurrentes. Corregir continuamente este tipo de errores de datos puede ser complejo y consumir mucho tiempo a largo plazo. Por lo tanto, las organizaciones deben buscar identificar errores y prevenir errores similares en el futuro.

Los líderes de la compañía deben considerar la construcción de genealogía de datos y marcos de control de datos en sus plataformas para ayudarlos a identificar y remediar rápidamente los problemas de datos. Donde las organizaciones utilizan herramientas comerciales para sus canalizaciones de integración de datos, deben considerar instalar mecanismos que ayuden a mantener la calidad de datos.

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Incorporar la gobernanza de datos

Es inútil centralizar los datos para el análisis si los datos se ingresan en un almacén de datos de mala calidad; el almacén de datos será ineficaz en uno de sus propósitos clave: el soporte de decisiones. Implementar pautas sólidas de gobernanza de datos puede ayudar a las organizaciones a evitar tal destino.

Diferentes departamentos deben colaborar para establecer políticas de seguridad, retención y colaboración para sus datos que estén en línea con los requisitos legales y comerciales. Las empresas a menudo terminan fomentando una cultura de alta calidad de datos cuando involucran a los usuarios comerciales y a los equipos de datos en las mejores prácticas de gobernanza de datos.

Establecer procesos de auditoría de datos

Cualquier proceso o plan que las empresas utilicen para crear y mantener la calidad de datos deben medirse regularmente en términos de eficacia. La auditoría de datos dentro de los almacenes de datos es un enfoque útil para generar confianza en los datos. La auditoría de datos permite a los usuarios verificar instancias de calidad de datos deficiente, como datos incompletos, inexactitudes en los datos, campos mal poblados, duplicados, inconsistencias de formato y entradas desactualizadas.

Los líderes empresariales también deben determinar con qué frecuencia se deben realizar estas auditorías para obtener resultados óptimos. Tener períodos largos entre auditorías significa que los procesos ineficaces y los errores pueden proliferar durante un período prolongado antes de que se descubran. Esto también significa que puede llevar mucho más tiempo y esfuerzo investigar y corregir estos errores y procesos.

Las auditorías deben ser continuas, automáticas y estructuradas de forma periódica o incremental siempre que sea posible. Algunas organizaciones optan por una auditoría de terceros para que los profesionales externos puedan determinar cualquier punto débil en el almacén de datos.

Hacer de la calidad de datos una prioridad en toda la empresa

La aceptación de los interesados ​​es clave para garantizar que haya datos de alta calidad disponibles en toda una organización. Cuando todos los interesados ​​comprenden y asumen la responsabilidad de la calidad de datos, demuestran su compromiso de mantener la calidad de datos. Cada nivel de gestión debe apoyar las iniciativas y culturas de calidad de datos.

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Aprovechar la nube y los almacenes de datos en la nube

El crecimiento continuo de big data está llevando a muchas empresas a prescindir de los almacenes de datos tradicionales en las instalaciones con sus complejidades y problemas de latencia. Los almacenes de datos en la nube permiten que las herramientas de calidad de datos estén más cerca de las fuentes de datos y los usuarios, lo que puede resultar en prácticas de calidad de datos más efectivas.

La nube también simplifica el proceso de integrar herramientas de calidad de datos e integridad de datos en un almacén de datos. Por último, los almacenes de datos en la nube facilitan el acceso a los datos, ya que ingieren y preparan eficientemente datos de diferentes fuentes en varios formatos.

Los almacenes de datos en la nube ofrecen muchas ventajas en términos de estrategia de datos para las empresas, pero no siempre son las infraestructuras más fáciles de configurar. Seleccionar el proveedor correcto determinará qué tan rápido y efectivo se establece su almacén de datos en la nube. Para ayudarlo con su proceso de selección de almacén de datos, consulte esta guía y lista de verificación de almacén de datos en la nube.

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