Con la aparición del Big Data, las empresas han recopilado grandes cantidades de datos, pero para poder utilizar éstos correctamente es muy importante garantizar su calidad y aplicar estrategias de Data Quality dentro de una empresa.

Unos datos de mala calidad pueden tener un impacto significativo en la organización y conducir a decisiones erróneas, como muestra un informe de 2021 elaborado por Experian, en el que el 95% de los directivos de empresas informaron de un impacto negativo para el negocio debido a la mala calidad de los datos. Estos efectos van desde experiencias negativas de los clientes hasta la pérdida de confianza de estos.

Pero la buena noticia es que mejorando la calidad de los datos podemos reducir estos impactos negativos.

Pero, ¿qué es Data Quality?

Probablemente, una de las definiciones más conocidas sobre calidad del dato sea la de “idoneidad para un fin específico”. Sin embargo, más allá de esta simple definición, hay que considerar los pasos que hay que dar para conseguirlo.

Esta definición implica que los datos son adecuados para alcanzar los objetivos empresariales, tomar decisiones informadas y eficaces de forma continua y optimizar las operaciones futuras.

Aunque esta sencilla definición es un buen punto de partida, no informa sobre cómo enfocar la mejora de la calidad de los datos para casos de uso individuales. Para eso se necesitan más especificaciones. Definir la calidad de los datos en un sentido operativo consiste en comprender hasta qué punto son adecuados para servir a un objetivo concreto.

Para ello, se debe definir la calidad de los datos en su contexto. Por ejemplo, si el objetivo es identificar todas las facturas pagadas de mayo, la definición de datos de alta calidad podría ser datos que sólo representen facturas pagadas, no pendientes, de ese mes, sin duplicados y con los números de factura correspondientes.

¿Por qué es tan importante?

La calidad de los datos impactará directamente sobre la toma de decisiones, la efectividad del software que se esté desarrollando e incluso en las herramientas de análisis.

Imaginemos que estamos desarrollando una nueva campaña de marketing basada en la localización de los clientes y sus últimas compras. Si no somos capaces de conocer con seguridad dónde están localizados los clientes, cuáles fueron sus últimas compras o incluso si nuestra base de datos contiene registros duplicados, no podremos beneficiarnos al cien por ciento de esa campaña de marketing. Aquí es donde entra en juego tener unos datos de calidad que permitan tomar decisiones informadas

Las dimensiones del Data Quality

Una dimensión de calidad del dato es una cualidad o característica medible de los mismos, las cuales nos ayudarán a definir los requisitos de calidad sobre ellos. Controlando estas dimensiones, aseguraremos que nuestra información es fiable y representa la realidad.

Aquí presentaremos las seis dimensiones que necesitará considerar para evaluar la calidad de sus datos:

Precisión
La precisión de los datos mide la exactitud e integridad de unos datos concretos. Básicamente, se evalúa en qué medida la información refleja con exactitud el acontecimiento u objeto descrito.

Integridad
La integridad de los datos mide el número de valores nulos o ausentes. Puede ser a nivel de datos individuales, de tablas o de toda la base de datos.

Coherencia
Cuando hablamos de coherencia, nos referimos a la uniformidad de sus datos en diversas fuentes y plataformas.

Validez
La validez de sus datos se refiere al cumplimiento de los formatos y restricciones de datos definidos.

Oportunidad
Evaluar la oportunidad implica medir el grado de actualización y pertinencia de los datos. Por ejemplo, si tienes datos sobre las finanzas de tu empresa, es importante saber si son de la semana pasada o de 2001.

Unicidad
La unicidad de los datos es la medida de lo distintos y no repetitivos que son los valores de los datos. O, dicho en términos más sencillos, la identificación y eliminación de información y registros duplicados.

Desafíos en el desarrollo de una estrategia de Data Quality

Como hemos visto, mejorar la calidad de los datos supone un desafío constante para las organizaciones, y requiere de la ejecución de prácticas efectivas junto con un enfoque holístico en la gestión de datos.

Aquí mostramos algunos ejemplos de los desafíos que podemos encontrarnos durante el desarrollo de una estrategia de Data Quality y algunas prácticas que podemos implementar:

• Gran volumen de datos: En la era del Big Data, las empresas generan un gran volumen de datos a diario, por lo que gestionar y garantizar la calidad de esos datos puede llegar a ser abrumador.
• Diversas fuentes de datos: Los datos provienen de diversas fuentes, por lo que integrar y validar todos estos datos puede ser complejo.
• Datos desectructurados: Con el crecimiento de datos no estructurados, como imágenes, videos o texto libre, validar y asegurar la calidad de estos datos se convierte en un desafío adicional.
• Cambios en el tiempo: Los datos pueden cambiar con el tiempo, lo que requiere actualizaciones regulares y seguimiento de su calidad.
• Datos duplicados: La presencia duplicados en una base de datos afectará negativamente la calidad de los datos y dificultará la toma de decisiones.

Prácticas para la mejora de la calidad de sus datos

• Establecer políticas y procedimientos claros sobre gobernanza de datos que aborden la recolección, gestión y almacenamiento de los datos.
• Validación y limpieza de datos para eliminar datos duplicados, incorrectos o incompletos.
• Automatizar procesos para garantizar la puntualidad y precisión en la actualización de los datos.
• Utilización de metadatos para describir y etiquetar los datos. Éstos pueden ayudar a mantener la integridad de los datos.
• Formación del personal sobre la importancia de mantener una buena calidad de datos, es decir, fomentar una cultura del dato.
• Monitoreo y auditoría continua para detectar y resolver problemas relacionados con la calidad del dato a tiempo.
• Colaboración entre todas las áreas de la organización para garantizar una consistencia y precisión de datos común.
• Evaluaciones periódicas para poder identificar áreas de mejora y medir el progreso.
• Implementación de una seguridad de datos adecuada para protegerlos contra amenazas externas e internas.
• Actualización de la tecnología relacionada con la gestión de datos y herramientas de análisis para así poder mejorar la calidad de los datos y su uso.

Cómo Keepler puede ayudarte a mejorar la calidad de tus datos

Desde Keepler hemos creado una metodología de cálculo de la calidad del dato [DATA QUALITY WAVE] para ayudar a nuestros clientes a definir un método acorde a su contexto y necesidad que facilite la adopción de la calidad del dato como herramienta clave en el camino a la excelencia Data & Analytics.

Este método se desarrolla en 6 fases, que abarcan desde la conciencia inicial de la necesidad de formalizar el cálculo de la calidad del dato hasta ese estado de excelencia en su manejo y mejora continua. Cultivando así una cultura del dato durante todo el proceso.

Trabajamos los equipos técnicos y funcionales de la mano, asesorando y guiando en cada paso, creando así un método en el que los equipos técnicos y funcionales de nuestros clientes convergen. De esta forma, obtenemos un marco de trabajo fácilmente escalable y el cual se adapta a un entorno gobernado.

Si quieres saber más de cómo Keepler plantea trabajar la calidad de los datos en entornos gobernados, multidisciplinares y de forma end to end, contáctanos y hablamos.

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