Garantizar la calidad de los datos es importante para que las empresas tomen las decisiones correctas, comprendan mejor a sus clientes y mantengan la coherencia en toda la organización.

La razón es que los datos impulsan los negocios modernos.

Por lo tanto, tienen que ser correctos, coherentes, completos, pertinentes y fiables para planificar y ejecutar las estrategias adecuadas basadas en los datos recopilados.

Pero si los datos son terribles, pueden afectar significativamente a sus decisiones, a la experiencia del cliente y a la organización.

Por lo tanto, debe centrarse en recopilar los datos correctos que le ayuden a elaborar las estrategias adecuadas para dirigir su empresa y dar forma al viaje de sus clientes.

En este artículo, hablaré sobre la calidad de los datos, sus dimensiones y cómo medirla y mejorarla.

Comencemos.

¿Qué es la calidad de los datos?

La calidad de los datos es el estado de los datos que indica el grado de fiabilidad de un conjunto de datos para tenerlo en cuenta en la toma de decisiones, la planificación y las operaciones. Si un conjunto de datos es de alta calidad, debe ajustarse al uso o propósito previsto. Debe ser completo, preciso, fiable, de fácil acceso, coherente con diferentes fuentes y presentado de forma adecuada cuando se necesite.

What Is Data Quality

En la actualidad, no existe una norma de calidad de datos aceptada a nivel mundial ni formas de validarla, ya que los requisitos difieren de una organización a otra y de un proyecto a otro. Las empresas crean marcos y políticas para recopilar, organizar, gestionar y determinar la calidad de los datos en función de sus necesidades específicas.

En la práctica, la calidad de los datos se garantiza realizando evaluaciones e interpretando los parámetros de calidad de los datos, como la exactitud, la pertinencia, la coherencia, la integridad, la credibilidad, la cronología, etc. A continuación, el analista de datos mide la puntuación y la calificación global de la calidad de los datos para mostrar la calidad real de un conjunto de datos.

Las organizaciones pueden utilizar esta información para comprender el valor y la relevancia de los datos. De este modo, pueden decidir si utilizar o no estos datos para la planificación y la ejecución empresarial, asegurándose de que deben añadir valor a los consumidores finales.

Dimensiones de la calidad de los datos

Dimensions of Data Quality

La calidad de los datos tiene varias características o dimensiones, que son las métricas utilizadas por los analistas para medir la calidad y la utilidad de los datos para los usuarios. Aunque muchas métricas difieren de un proyecto a otro y de una empresa a otra, algunas de las más comunes son:

Precisión

Por muchos datos que recopile, si son inexactos, no tiene sentido utilizarlos en sus estrategias empresariales. Porque si lo hace, el resultado puede ser el opuesto al deseado. Puede reducir la confianza de los clientes en su organización, sus empleados y sus ofertas.

Por lo tanto, es esencial evaluar la exactitud de un conjunto de datos empleando una estrategia eficaz y sostenible para verificar su fuente y gestionar los datos.

Relevancia

Aunque sus datos sean precisos, no serán útiles si no son relevantes para lo que necesita para su negocio. Tener datos innecesarios también puede desordenar su base de datos, haciéndole perder tiempo y esfuerzo en su gestión.

Dimensions of Data Quality

Por ejemplo, usted busca manzanas de calidad pero tiene naranjas de calidad. Aunque se trate de una fruta de excelente calidad, usted busca manzanas, no naranjas.

Por lo tanto, los datos deben ser pertinentes. Así que, al evaluar la calidad de los datos, fíjese en si son pertinentes para servir al propósito que le llevó a recopilarlos en primer lugar. Si es así, es de buena calidad.

Integridad

Si sigue recopilando más y más datos sin pensar si están completos, podrían resultar inutilizables durante la aplicación.

Por lo tanto, cuando recopile datos, asegúrese de que estén completos, como el nombre completo de un cliente potencial, no sólo el nombre o el apellido, la dirección completa, etc. Esto no significa almacenar información que no sea necesaria, sino la información completa y útil para impulsar su estrategia.

Coherencia

Los datos de alta calidad no deben contradecir los que ya ha guardado en otras bases de datos. Porque si lo hace, uno de ellos podría estar equivocado. Los datos incoherentes conducen a la confusión y a la evaluación, lo que lleva tiempo encontrar y eliminar los datos erróneos.

Por lo tanto, es pertinente asegurarse de que sus datos son coherentes en toda su base de datos y su organización. Puede hacer que todos utilicen el mismo sistema de software o integrar y sincronizar las herramientas de datos con CRM. De este modo, todos estarán en la misma página para facilitar la colaboración.

Accesibilidad

Aunque disponga de datos precisos, completos, pertinentes y coherentes, puede que no sirvan para nada si las personas o el equipo adecuados no pueden acceder a ellos. Pueden ser sus empleados, socios o clientes.

Para ello, puede identificar a las personas que necesitan acceder a un conjunto de datos específico y dotarlas de herramientas que contengan esos datos. Sólo tiene que asegurarse de que puedan acceder a ellos fácilmente donde y cuando lo necesiten.

Oportunidad

Timeliness

Los datos cambian constantemente. No es necesario que un cliente que solía tener un número de teléfono o un correo electrónico específico lo siga teniendo; puede que lo haya cambiado. Y si utiliza los mismos datos obsoletos para enviar sus mensajes promocionales, sus esfuerzos serán en vano.

Los datos obsoletos pueden no representar el escenario actual. De ahí que sea crucial hacer un seguimiento de los datos históricos y de los cambios. Esto le ayudará a actualizar los registros con el tiempo y a seguir siendo relevante.

Singularidad

Para muchos proyectos, como el marketing, la producción de copias, etc., la unicidad es una característica imprescindible de la calidad de los datos. Unicidad significa que no hay duplicación de datos ni solapamiento con otros registros. Los datos duplicados pueden comprometer su credibilidad y la confianza de los usuarios.

Por lo tanto, asegúrese de que los datos son únicos y se ajustan a su propósito. Los analistas de datos realizan una limpieza de los datos para abordar las puntuaciones bajas de unicidad con el fin de garantizar la unicidad.

Aparte de lo anterior, otras dimensiones de la calidad de los datos pueden incluir la disponibilidad, comparabilidad, flexibilidad, razonabilidad y plausibilidad de los datos.

¿Por qué es importante la calidad de los datos?

Las organizaciones se esfuerzan por mantener datos de alta calidad para tomar decisiones correctas e informadas y observar los rendimientos. Esto ofrece muchos beneficios a las empresas, entre ellos

  • Tomar decisiones empresariales más rápidas y mejores: Las organizaciones modernas deben evaluar los datos para determinar las necesidades de los clientes. Esto les ayudará a crear estrategias adecuadas y a tomar decisiones empresariales con mayor rapidez y eficacia.
Why Is Data Quality Important
  • Mejor colaboración: Cuando mantenga datos coherentes en todos sus departamentos y organización, todo el mundo tendrá acceso a los mismos datos para utilizarlos en sus esfuerzos. Esto le ayudará a mantenerse alineado en sus prioridades y a obtener resultados cohesionados.
  • Comprender mejor a los clientes: Si son precisos y fiables, los datos de los clientes le permitirán comprenderlos mejor. Obtendrá una visión más cercana de sus puntos de dolor, necesidades e intereses. Le permitirá desarrollar mejores ofertas para responder a las preocupaciones de los clientes y establecer relaciones significativas.

Cómo medir la calidad de los datos

How to Measure Data Quality

Los datos de mala calidad pueden perjudicar a una empresa en lo que respecta a la reputación, la confianza de los clientes y otras consecuencias nocivas. Por lo tanto, debe evaluar los datos recopilados para asegurarse de que son de excelente calidad y adecuados para las necesidades de su empresa. Esto requiere que establezca procesos y métricas específicos para medir la calidad de los datos.

Así pues, evalúe sus datos en función de las métricas establecidas, analice los resultados y mejore los datos para que se ajusten a su propósito. Entendamos cómo medir la calidad de los datos.

#nº 1 Evaluación subjetiva

En esta evaluación participan analistas de datos, partes interesadas, etc., para evaluar la calidad de un conjunto de datos específico. Basándose en su percepción, pueden tomar una decisión. Por ejemplo, si consideran que un conjunto de datos es inexacto, pueden eliminarlo o encargar a otras personas que obtengan los datos precisos y dejar el proyecto en suspenso hasta que se resuelva. Esto significa que la evaluación es subjetiva para un responsable de la toma de decisiones.

Subjective Assessment

#2 Evaluación objetiva

La evaluación objetiva comprueba las métricas objetivas registradas en un conjunto de datos determinado. Puede evaluar esto basándose en la tarea, o puede depender completamente de las métricas.

Para establecer estas métricas y evaluar los datos objetivos, puede crear indicadores clave de rendimiento (KPI) que se ajusten a sus requisitos. Y cuando realice evaluaciones objetivas, puede medir la calidad de los datos de tres maneras:

  • Laproporción simple es el número total de resultados esperados con respecto a los resultados posibles. Normalmente, la proporción simple es 0 ó 1, donde 1 es el resultado más deseable/esperado. Esta proporción mide la coherencia y la exhaustividad.
  • Máximoo mínimo: Este método puede ayudarle a gestionar varias variables de calidad de los datos. En este caso, el máx. es un número más flexible y puede representar variables como la accesibilidad y los plazos. Por otro lado, el mín es conservador y puede representar variables como la precisión.
Objective Assessment
  • Media ponderada: Este es otro método que puede utilizar en lugar del mín. para comprender cómo cada variable aporta su valor a la ecuación.

Así es como puede medir la calidad de los datos para dar forma a sus estrategias empresariales. Pero aquí no acaba todo. Después de evaluar las métricas subjetivas y objetivas de la calidad de los datos, su siguiente paso debe ser analizar los resultados y esforzarse por mejorar sus datos para aportar el máximo valor a su negocio.

Cómo mejorar la calidad de los datos

El análisis de las métricas de calidad de datos evaluadas le ayudará a detectar los datos que no cumplen los criterios o los KPI. De este modo, será más fácil limpiar o eliminar esos datos y mantener su base de datos repleta de datos de calidad que aporten valor para alcanzar sus objetivos presentes y futuros.

Fíjese en estos métodos para mejorar la calidad de los datos y mitigar los problemas.

  • Perfilado de datos: Este proceso puede ayudarle a comprender la totalidad de sus activos de datos para una gestión eficaz de la calidad de los mismos. Es vital, ya que los empleados, las partes interesadas y los colaboradores habrán recopilado y almacenado datos a lo largo de los años. Pueden tener diferentes normas, formatos, almacenamiento, etc. Por lo tanto, para mejorar la calidad de los datos, obtenga la imagen completa de lo que tiene entre manos (aquí los datos) para empezar a racionalizarlos.
How to Improve Data Quality
  • Cotejo de datos: El cotejo de datos implica correlacionar los datos para encontrar redundancias. Se realiza para garantizar que no se den casos en los que varios datos representen el mismo significado. Por ejemplo, si tiene un registro con el nombre de un individuo que dice Johnny Depp. Ahora bien, si encuentra otro registro con el nombre John Depp pero que representa al mismo individuo, es redundante. Por lo tanto, debe eliminar esos datos para evitar el desorden.
  • Gobernanza de datos: La gobernanza de datos implica normas y políticas de datos para centrarse en los indicadores clave de rendimiento y los elementos de datos. Las normas de gobernanza de datos también pueden esbozar las reglas empresariales que las organizaciones deben seguir para mantener la calidad de los datos.
  • Elaboración de informes: La elaboración de informes sobre los datos implica mantener un registro de calidad y documentar los problemas conocidos en sus datos. Esto le ayudará a determinar si necesita realizar una mayor limpieza y optimización de los datos. Puede utilizar los datos recopilados a partir del cotejo de datos y la elaboración de perfiles para medir los KPI y generar informes.
  • Gestión de activos digitales (DAM): Los datos pueden estar en forma de activos digitales como texto, imágenes, vídeos y otros archivos. Esto le ayuda a garantizar la calidad y relevancia de los datos digitales.
  • Gestión dedatos maestros (MDM): Los marcos MDM son recursos excelentes para ayudar a prevenir problemas de calidad. Esto implica datos maestros de productos, ubicaciones y partes.

Gestión dela información del producto (PIM): Si es usted fabricante o vendedor de productos, debe alinear sus indicadores clave de calidad de datos. Esto permitirá a los clientes ver el artículo exacto que han pedido en todas las etapas, desde la búsqueda del producto hasta la entrega y el servicio posventa. Por lo tanto, con el PIM, puede crear una presentación estandarizada de los datos del producto con toda la información coherente y fiable.

Integración de datos de clientes (CDI): La CDI requiere que organice los datos maestros de los clientes recopilados a través de su sistema CRM, páginas de registro de autoservicio, redes sociales, etc., en una única fuente de verdad. De este modo, podrá mantener la cohesión e impulsar la colaboración.

Mejores prácticas de calidad de datos

Muchas organizaciones pueden pensar que tienen la mejor calidad de datos mantenida en su base de datos, pero la historia podría ser diferente. Por ello, a continuación le presentamos algunas de las mejores prácticas para garantizar la calidad de los datos y marcar todas las casillas.

  • Elija métricas importantes: Debe ser específico a la hora de elegir las métricas que desea evaluar. Seleccione y realice un seguimiento sólo de aquellas métricas que sean valiosas en el proceso de toma de decisiones. No puede seguir evaluando todo lo que no aporte valor; consumirá innecesariamente tiempo, recursos y esfuerzo.
Choose important metrics
  • Garantice una única fuente de verdad: Garantizar una única fuente de verdad para todos sus datos en toda su organización es esencial. Es posible que almacene datos en varios sistemas, como herramientas de ventas, CRM, etc. Y para mantener una única fuente de verdad, debe ser coherente en todas partes. Puede asegurarse de ello realizando auditorías.
  • Realice auditorías periódicas: Más vale prevenir que curar. Las auditorías periódicas de la calidad de los datos pueden permitirle detectar rápidamente los problemas antes de que se conviertan en un problema mayor. Puede realizar auditorías de la calidad de los datos mensual, semanal o mensualmente en función de su volumen de datos.
  • Analice las razones de los fallos: Analizar por qué su calidad de datos fracasó o se convirtió en un éxito es necesario para optimizar sus estrategias. Aplique sus esfuerzos exitosos a las áreas que necesitan mejoras mientras soluciona los obstáculos. Aumentará su eficacia a la hora de recopilar y gestionar la calidad de los datos.
Data Quality Best Practices
  • Invierta en los recursos necesarios: Invertir en los recursos adecuados para la elaboración de informes, análisis, formación y otro proceso es beneficioso para gestionar la calidad de los datos sin esfuerzo. Puede elegir una única herramienta que ofrezca todas estas funciones o recurrir a ellas por separado en función de sus prioridades y necesidades.
  • Utilice un software de gestión de la calidad de los datos Para gestionar la calidad de los datos con una rapidez y eficacia increíbles, puede aprovechar el poder de la automatización. Una buena herramienta de gestión de la calidad de los datos también le ayudará a que los datos sean fácilmente accesibles. Por lo tanto, apueste por el software de análisis e informes de datos adecuado, como Operations Hub, Talend Open Studio, OpenRefine, Dedupely, etc.

Ejemplos de gestión de la calidad de los datos en las distintas industrias

  • Finanzas: Las empresas que ofrecen servicios financieros llevan a cabo la gestión de la calidad de los datos para identificar y proteger los datos sensibles, supervisar y mantener el cumplimiento y automatizar la elaboración de informes.
  • Fabricación: Los fabricantes lo hacen para mantener registros precisos de sus proveedores y clientes y actualizarlos periódicamente. También lo necesitan para conocer a tiempo los problemas de calidad, remediarlos y optimizar sus estrategias.
Data Quality Management Across Industries
  • Instituciones sanitarias : Necesitan la gestión de la calidad de los datos para mantener registros precisos y completos de los pacientes. Les ayuda a proporcionar una atención y unos planes de tratamiento adecuados a los pacientes y permite una facturación y una gestión de riesgos más rápidas y correctas.
  • Sector público: Las organizaciones del sector público necesitan la gestión de la calidad de los datos para mantener datos completos, precisos y coherentes sobre sus proyectos en curso, empleados, contratistas y otros componentes para garantizar que cumplen sus objetivos.

Conclusión

La calidad de los datos es vital para las empresas. Por lo tanto, sus datos recopilados deben ser de alta calidad en términos de precisión, integridad, relevancia, credibilidad y coherencia, entre otras características. Le ayudará a tomar las decisiones empresariales correctas , a servir bien a los clientes y a dirigir la organización con eficacia.