{"id":42604,"date":"2024-01-30T10:32:00","date_gmt":"2024-01-30T09:32:00","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/?p=42604"},"modified":"2024-01-30T10:32:08","modified_gmt":"2024-01-30T09:32:08","slug":"calidad-dato-mas-alla-metrica-tecnica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2024\/01\/30\/calidad-dato-mas-alla-metrica-tecnica\/","title":{"rendered":"Calidad del dato, m\u00e1s all\u00e1 de una m\u00e9trica t\u00e9cnica"},"content":{"rendered":"

Con la aparici\u00f3n del Big Data<\/strong>, las empresas han recopilado grandes cantidades de datos, pero para poder utilizar \u00e9stos correctamente es muy importante garantizar su calidad y aplicar estrategias de Data Quality<\/strong> dentro de una empresa.<\/p>\n

Unos datos de mala calidad pueden tener un impacto significativo en la organizaci\u00f3n y conducir a decisiones err\u00f3neas, como muestra un informe de 2021 elaborado por Experian<\/strong>, 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 p\u00e9rdida de confianza de estos.<\/p>\n

Pero la buena noticia es que mejorando la calidad de los datos podemos reducir estos impactos negativos.<\/p>\n

Pero, \u00bfqu\u00e9 es Data Quality?<\/h3>\n

Probablemente, una de las definiciones m\u00e1s conocidas sobre calidad del dato sea la de \u201cidoneidad para un fin espec\u00edfico\u201d<\/strong>. Sin embargo, m\u00e1s all\u00e1 de esta simple definici\u00f3n, hay que considerar los pasos que hay que dar para conseguirlo.<\/p>\n

Esta definici\u00f3n implica que los datos son adecuados para alcanzar los objetivos empresariales, tomar decisiones informadas y eficaces de forma continua y optimizar las operaciones futuras.<\/p>\n

Aunque esta sencilla definici\u00f3n es un buen punto de partida, no informa sobre c\u00f3mo enfocar la mejora de la calidad de los datos para casos de uso individuales. Para eso se necesitan m\u00e1s especificaciones. Definir la calidad de los datos en un sentido operativo consiste en comprender hasta qu\u00e9 punto son adecuados para servir a un objetivo concreto<\/strong>.<\/p>\n

Para ello, se debe definir la calidad de los datos en su contexto<\/strong>. Por ejemplo, si el objetivo es identificar todas las facturas pagadas de mayo, la definici\u00f3n de datos de alta calidad podr\u00eda ser datos que s\u00f3lo representen facturas pagadas, no pendientes, de ese mes, sin duplicados y con los n\u00fameros de factura correspondientes.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 es tan importante?<\/h3>\n

La calidad de los datos impactar\u00e1 directamente sobre la toma de decisione<\/strong>s, la efectividad<\/strong> del software que se est\u00e9 desarrollando e incluso en las herramientas de an\u00e1lisis<\/strong>.<\/p>\n

Imaginemos que estamos desarrollando una nueva campa\u00f1a de marketing basada en la localizaci\u00f3n de los clientes y sus \u00faltimas compras. Si no somos capaces de conocer con seguridad d\u00f3nde est\u00e1n localizados los clientes, cu\u00e1les fueron sus \u00faltimas compras o incluso si nuestra base de datos contiene registros duplicados, no podremos beneficiarnos al cien por ciento de esa campa\u00f1a de marketing. Aqu\u00ed es donde entra en juego tener unos datos de calidad que permitan tomar decisiones informadas<\/p>\n

Las dimensiones del Data Quality<\/h3>\n

Una dimensi\u00f3n de calidad del dato es una cualidad o caracter\u00edstica medible de los mismos, las cuales nos ayudar\u00e1n a definir los requisitos de calidad sobre ellos. Controlando estas dimensiones, aseguraremos que nuestra informaci\u00f3n es fiable y representa la realidad.<\/p>\n

Aqu\u00ed presentaremos las seis dimensiones que necesitar\u00e1 considerar para evaluar la calidad de sus datos:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Precisi\u00f3n<\/strong>
\nLa precisi\u00f3n de los datos mide la exactitud e integridad de unos datos concretos. B\u00e1sicamente, se eval\u00faa en qu\u00e9 medida la informaci\u00f3n refleja con exactitud el acontecimiento u objeto descrito.<\/p>\n

Integridad<\/strong>
\nLa integridad de los datos mide el n\u00famero de valores nulos o ausentes. Puede ser a nivel de datos individuales, de tablas o de toda la base de datos.<\/p>\n

Coherencia<\/strong>
\nCuando hablamos de coherencia, nos referimos a la uniformidad de sus datos en diversas fuentes y plataformas.<\/p>\n

Validez<\/strong>
\nLa validez de sus datos se refiere al cumplimiento de los formatos y restricciones de datos definidos.<\/p>\n

Oportunidad<\/strong>
\nEvaluar la oportunidad implica medir el grado de actualizaci\u00f3n 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.<\/p>\n

Unicidad<\/strong>
\nLa unicidad de los datos es la medida de lo distintos y no repetitivos que son los valores de los datos. O, dicho en t\u00e9rminos m\u00e1s sencillos, la identificaci\u00f3n y eliminaci\u00f3n de informaci\u00f3n y registros duplicados.<\/p>\n

Desaf\u00edos en el desarrollo de una estrategia de Data Quality<\/h3>\n

Como hemos visto, mejorar la calidad de los datos supone un desaf\u00edo constante para las organizaciones, y requiere de la ejecuci\u00f3n de pr\u00e1cticas efectivas junto con un enfoque hol\u00edstico en la gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n

Aqu\u00ed mostramos algunos ejemplos de los desaf\u00edos que podemos encontrarnos durante el desarrollo de una estrategia de Data Quality y algunas pr\u00e1cticas que podemos implementar:<\/p>\n

    \n
  • Gran volumen de datos<\/strong>: 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.<\/li>\n
  • Diversas fuentes de datos<\/strong>: Los datos provienen de diversas fuentes, por lo que integrar y validar todos estos datos puede ser complejo.<\/li>\n
  • Datos desectructurados<\/strong>: Con el crecimiento de datos no estructurados, como im\u00e1genes, videos o texto libre, validar y asegurar la calidad de estos datos se convierte en un desaf\u00edo adicional.<\/li>\n
  • Cambios en el tiempo<\/strong>: Los datos pueden cambiar con el tiempo, lo que requiere actualizaciones regulares y seguimiento de su calidad.<\/li>\n
  • Datos duplicados<\/strong>: La presencia duplicados en una base de datos afectar\u00e1 negativamente la calidad de los datos y dificultar\u00e1 la toma de decisiones.<\/li>\n<\/ul>\n

    Pr\u00e1cticas para la mejora de la calidad de sus datos<\/h3>\n
      \n
    • Establecer pol\u00edticas y procedimientos<\/strong> claros sobre gobernanza de datos que aborden la recolecci\u00f3n, gesti\u00f3n y almacenamiento de los datos.<\/li>\n
    • Validaci\u00f3n y limpieza<\/strong> de datos para eliminar datos duplicados, incorrectos o incompletos.<\/li>\n
    • Automatizar procesos<\/strong> para garantizar la puntualidad y precisi\u00f3n en la actualizaci\u00f3n de los datos.<\/li>\n
    • Utilizaci\u00f3n de metadatos<\/strong> para describir y etiquetar los datos. \u00c9stos pueden ayudar a mantener la integridad de los datos.<\/li>\n
    • Formaci\u00f3n del personal<\/strong> sobre la importancia de mantener una buena calidad de datos, es decir, fomentar una cultura del dato.<\/li>\n
    • Monitoreo y auditor\u00eda<\/strong> continua para detectar y resolver problemas relacionados con la calidad del dato a tiempo.<\/li>\n
    • Colaboraci\u00f3n<\/strong> entre todas las \u00e1reas de la organizaci\u00f3n para garantizar una consistencia y precisi\u00f3n de datos com\u00fan.<\/li>\n
    • Evaluaciones peri\u00f3dicas<\/strong> para poder identificar \u00e1reas de mejora y medir el progreso.<\/li>\n
    • Implementaci\u00f3n de una seguridad<\/strong> de datos adecuada para protegerlos contra amenazas externas e internas.<\/li>\n
    • Actualizaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda<\/strong> relacionada con la gesti\u00f3n de datos y herramientas de an\u00e1lisis para as\u00ed poder mejorar la calidad de los datos y su uso.<\/li>\n<\/ul>\n

      C\u00f3mo Keepler puede ayudarte a mejorar la calidad de tus datos<\/h3>\n

      Desde Keepler hemos creado una metodolog\u00eda de c\u00e1lculo de la calidad del dato [DATA QUALITY WAVE]<\/strong> para ayudar a nuestros clientes a definir un m\u00e9todo acorde a su contexto y necesidad que facilite la adopci\u00f3n de la calidad del dato como herramienta clave en el camino a la excelencia Data & Analytics.<\/p>\n

      Este m\u00e9todo se desarrolla en 6 fases<\/strong>, que abarcan desde la conciencia inicial de la necesidad de formalizar el c\u00e1lculo de la calidad del dato hasta ese estado de excelencia en su manejo y mejora continua. Cultivando as\u00ed una cultura del dato durante todo el proceso.<\/p>\n

      Trabajamos los equipos t\u00e9cnicos y funcionales de la mano, asesorando y guiando en cada paso, creando as\u00ed un m\u00e9todo en el que los equipos t\u00e9cnicos y funcionales de nuestros clientes convergen. De esta forma, obtenemos un marco de trabajo f\u00e1cilmente escalable y el cual se adapta a un entorno gobernado.<\/p>\n

      Si quieres saber m\u00e1s de c\u00f3mo Keepler<\/strong> plantea trabajar la calidad de los datos en entornos gobernados, multidisciplinares y de forma end to end, cont\u00e1ctanos y hablamos.<\/p>\n

       <\/p>\n

      Imagen: Freepik | Freepik<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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