Supervisión de la calidad de los datos: ¿Qué es y cómo aplicarlo?

Un proceso de control de la calidad de los datos supervisa y garantiza la calidad de cada instancia de datos creada, utilizada y mantenida en una organización.

Las empresas se esfuerzan por aumentar la precisión de sus operaciones, pero es inevitable que se produzcan errores. Si se produce un error, puede ocurrir una de estas dos cosas: que alguien asuma la responsabilidad, rectifique el error y se asegure de que no vuelva a ocurrir. Sin duda, esta última es la mejor opción y fomenta la eficacia operativa.

Las empresas pueden evitar que vuelvan a producirse problemas potenciales en el futuro cuando ajustan activamente los procesos o procedimientos relacionados con errores anteriores; cuando los problemas se abordan de forma proactiva, el enfoque pasa de un arreglo rápido a una solución a largo plazo.

¿Cuál es la calidad de los datos?

La calidad delos describe el estado de cada conjunto de datos. Evalúa elementos objetivos como la exhaustividad, la precisión y la coherencia. Además, calibra elementos más arbitrarios, como lo bien que un conjunto de datos se ajusta a un propósito específico. En ocasiones, determinar la calidad de los datos puede llevar tiempo debido a este componente subjetivo.

Un conjunto de datos de alta calidad puede utilizarse para el fin previsto, como tomar una decisión informada sobre el crecimiento futuro, tomar decisiones financieras importantes o mejorar las operaciones.

Sin embargo, si la calidad de los datos es deficiente, todos estos sectores se resienten. Puede dar lugar a compras incorrectas, operaciones ineficaces y un aumento de los gastos de la empresa.

¿Qué es la supervisión de la calidad de los datos?

El crecimiento exponencial de los datos ha hecho que la supervisión de la calidad de los datos sea esencial para desarrollar un aprendizaje automático eficaz y sistemas basados en datos. Además, el 42% de los analistas de datos que participaron en el estudio mundial en línea de Forrester sobre confianza y fiabilidad de los datos afirman que dedican más del 40% de su tiempo a comprobar y evaluar los datos.

La calidad de los datos se mide, evalúa y mejora para cumplir las expectativas y satisfacer las necesidades empresariales. Puede ayudar a las organizaciones a mejorar la coherencia, puntualidad y corrección de sus datos.

Hay muchas formas de evaluar la calidad de los datos. Pero depende exclusivamente de las necesidades empresariales. Incluye la revisión de los datos, las pruebas, la comprobación de la exactitud o la coherencia, o la auditoría de los datos mediante la evaluación periódica de la calidad de los datos con las herramientas de calidad de datos.

Dado que el aprendizaje profundo en tiempo real y el análisis de datos son tan frecuentes, la única forma de validar los datos es supervisar su calidad y evaluarlos utilizando un conjunto de criterios de calidad pertinentes.

Importancia de la supervisión de la calidad de los datos

Si desea garantizar la exactitud y fiabilidad de los datos, debe implantar la supervisión de la calidad de los datos. Una mala calidad de los datos puede dar lugar a una toma de decisiones imprecisa, al despilfarro de recursos y a problemas legales.

Al supervisar la calidad de los datos, las organizaciones pueden detectar y abordar los problemas antes de que tengan un gran impacto negativo. A continuación se enumeran algunas ventajas de la supervisión de la calidad de los datos:

1. Garantizar la integridad y corrección de los datos: La supervisión de la calidad de los datos garantiza que toda la información de la base de datos de la empresa es exacta y satisface todos los criterios de los "datos de calidad".
2. Reducción de costes: Cuando una empresa supervisa sus datos, puede reducir la cantidad de dinero que, de otro modo, podría pagar si surgiera un error o equivocación con la calidad de los datos.
3. Aumento de la satisfacción del cliente: Es más probable que los clientes confíen en una corporación con datos excelentes que en otra con una gestión de datos mediocre y una base de datos defectuosa.
4. Mejora del juicio: La toma de decisiones en una organización es mayor gracias a la mayor calidad de los datos. Se pueden tomar decisiones con mayor confianza si se tiene acceso a más datos de alta calidad.
5. Mejora de la eficacia operativa:– Las organizaciones pueden reducir el coste de encontrar y resolver datos incorrectos en su base de datos manteniendo los niveles de calidad de los datos. Además, las empresas pueden evitar errores operativos y fallos en los procesos empresariales.

Implantar la supervisión de la calidad de los datos

El procedimiento del marco de calidad de datos comienza cuando el archivo o archivos de datos de origen llegan al servidor SQL o a cualquier servidor ETL. Tras la detección del archivo, se inicia el requisito de calidad de datos Pre-Stage. Los administradores de datos reciben una notificación cuando las reglas Pre-Stage actúan y los resultados están listos para su evaluación.

Si la calidad de los datos Pre-Stage tiene errores, el procesamiento finaliza. El procedimiento continúa sólo si la calidad de los datos Pre-Stage es satisfactoria. Los datos se añaden entonces a la Tabla de Etapas.

A continuación, se llevan a cabo las reglas de integridad de datos post-etapa y se informa a los administradores de datos cuando los resultados están listos para su revisión. Los sistemas posteriores publican automáticamente un archivo validado para su uso si NO hay fallos en las reglas de Gating.

El Data Steward puede optar por finalizar el ciclo y solicitar un archivo nuevo a la fuente si ha fallado algún criterio de Gating posterior a la etapa, o puede ignorar el error para cargar archivos de datos para su procesamiento secundario.

Para aplicar el marco de supervisión de la calidad de los datos se necesita un mercado de datos de calidad.

Las tablas proporcionarían las siguientes capacidades en calidad de datos:-

• Una tabla donde se guardan todas las reglas de calidad de datos predeterminadas (tabla DATA_QUALITY_RULE)
• Una tabla que permite habilitar y deshabilitar reglas y almacena las proporciones de los umbrales de cada regla para su dominio de datos asociado. (tabla DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
• Una tabla utilizada como repositorio de resultados para la supervisión de reglas de calidad de datos. Almacena los resultados de las reglas de calidad de datos. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

Indicadores de calidad de datos

En los sistemas de archivos informáticos, los indicadores de calidad de datos (DQI) son identificadores utilizados para capturar las características de calidad de los datos. Dado que los DQIS tratan variables temporales, su configuración puede afectar a los valores que intervienen en un cálculo y a su funcionamiento.

Dos importantes sistemas de bases de datos implican el uso de la idea DQI. Según las conclusiones, el DQI simplifica la programación, la gestión del almacenamiento y el control del procesamiento de datos.

Métricas clave: Calidad de los datos

He aquí algunos ejemplos de indicadores que suelen ayudar a una empresa en el seguimiento de sus esfuerzos por mejorar la calidad de los datos:

La proporción de errores en los datos

Este tipo de medida cualitativa de los datos es la más obvia. Permite controlar la relación entre el tamaño de un conjunto de datos y el número de errores reconocidos, como información que falta, imperfecta o redundante. La calidad de los datos mejora cuando se descubre una menor proporción de errores mientras que la cantidad de datos permanece igual o aumenta.

La proporción de valores vacíos

Dentro de la recopilación de datos, la proporción de valores vacíos es un enfoque sencillo para supervisar la calidad de los datos porque los valores vacíos suelen indicar que falta información o que se ha registrado en un campo incorrecto. Así, puede hacer un seguimiento de cuántos campos vacíos hay en un conjunto de datos.

La tasa de errores de transformación de datos

Los problemas detransformación de datos, que incluyen la recogida de información conservada en un estilo y su cambio a otro, muestran problemas de calidad de los datos. Puede obtener más información sobre la calidad general de sus datos calculando la frecuencia de las operaciones de gestión de datos que fallan o tardan demasiado en completarse.

El volumen de datos oscuros

No puede utilizar estos datos de forma eficiente debido a problemas con la calidad de los datos. Es probable que tenga más problemas con la calidad de los datos.

Ventajas de la supervisión de la calidad de los datos

Para seguir siendo competitivo y aprovechar las oportunidades, la gestión eficaz de los datos es esencial. Los datos de alta calidad pueden ofrecer varias ventajas reales a las empresas. A continuación se enumeran algunas ventajas potenciales de la alta calidad de los datos:

#1. Tomar decisiones más inteligentes

La calidad de los datos conduce a una mejor toma de decisiones en la organización. Los datos de alta calidad pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más seguras. Unos buenos datos pueden reducir el riesgo y producir resultados que mejoren constantemente.

#2. Mejor orientación del público

Los profesionales del marketing siempre intentan llegar a las personas adecuadas, pero para ello necesitan tener acceso a datos de alta calidad, y los datos relevantes les ayudan a conseguir el conjunto de audiencias adecuado. Si dispone de datos de alta calidad, podrá averiguar quién debe ser su público objetivo.

Puede lograrlo recopilando información sobre su mercado objetivo y buscando nuevos clientes potenciales con cualidades similares. Estos datos pueden utilizarse para desarrollar objetivos más específicos.

#3. Mejores conexiones con los clientes

Los datos de alta calidad pueden mejorar las relaciones con los clientes, lo que es fundamental para el éxito empresarial en cualquier sector. Conocerá mejor a sus clientes si recopila datos sobre ellos. La información sobre los gustos, intereses y demandas de sus consumidores le ayudará a desarrollar contenidos que les atraigan e incluso a predecir sus necesidades.

Podrá formar asociaciones duraderas con su ayuda. Si mantiene sus datos de forma eficaz, podrá evitar ofrecer contenidos duplicados e irrelevantes a los clientes.

#4. La implementación de datos es más sencilla

Utilizar datos de alta calidad es mucho más sencillo que utilizar datos de baja calidad. La eficacia de cualquier empresa también aumenta cuando tiene datos fiables a su alcance.

Con datos de baja calidad, tendrá que invertir tiempo en limpiar datos incompletos o incoherentes. Esto implica que dispondrá de menos tiempo para otras tareas y tendrá que esperar más para poner en práctica las ideas que le proporcionen sus datos.

La calidad de los datos también ayuda a que los múltiples departamentos de su empresa interactúen con más éxito al mantenerlos a todos en la misma página.

#5. Una ventaja sobre sus rivales

Obtendrá una ventaja competitiva si sus datos son de mayor calidad que los de sus rivales y los utiliza con más habilidad. Siempre que sean de excelente calidad, los datos representan uno de los recursos más importantes de que disponen las empresas hoy en día.

Una mejor calidad de los datos le permite identificar las oportunidades antes que sus rivales. De este modo, podrá predecir con mayor exactitud las demandas de sus clientes potenciales y vender mejor que sus competidores. Perder oportunidades y quedarse rezagado respecto a la competencia son consecuencias de unos datos deficientes.

#6. Rentabilidad adicional

Los datos de alta calidad pueden traducirse en última instancia en mayores ingresos y pueden utilizarse para crear estrategias de marketing que tengan más éxito e impulsen las ventas. Reduzca el despilfarro publicitario, aumentando la eficacia de sus iniciativas de marketing.

Del mismo modo, las estadísticas pueden revelar a los editores qué categorías de contenidos son las más populares y rentables en sus sitios web. Si dispone de este conocimiento, podrá concentrar más recursos y esfuerzos en estos contenidos.

Retos de la supervisión de la calidad de los datos

Entre las dificultades que plantea la comprobación de la calidad de los datos se encuentran las siguientes

Medición de la exactitud de los datos

Significa que los datos de su base de datos se corresponden con el mundo real. Encontrar referencias fiables puede ser un reto, pero no es imposible.

Por ejemplo, las empresas pueden utilizar el aprendizaje automático para identificar nombres de clientes o productos. Encontrar un equilibrio excelente entre los esfuerzos y la recompensa esperada puede seguir siendo difícil porque para ello es necesario abordar el problema por completo.

Evaluación de la coherencia de los datos

Significa que no hay incoherencias en sus datos. Sin embargo, la situación en cuestión podría ser más compleja. Por ejemplo, un consumidor puede ser un usuario legítimo o un visitante dependiendo de si desea proporcionar su información confidencial al comprar en línea.

Esto implica que la tienda puede revelar la identidad o no. Los clientes que quieran evitar recibir envíos pueden optar por no facilitar sus direcciones. En situaciones como ésta, los minoristas corren el riesgo de tener bases de datos con datos contradictorios.

Recursos de aprendizaje

Estos son algunos de los mejores libros que puede escoger para comprender en profundidad la supervisión de la calidad de los datos

#1. Afrontar los retos de la gestión de la calidad de los datos

El autor describe las ideas fundamentales de la gestión de la calidad de los datos y sus dificultades en este libro.

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Al abordar los cinco retos asociados a la gestión de la calidad -el reto del significado, el reto del flujo de trabajo, el reto de las personas, el reto tecnológico y el reto de la responsabilidad- los profesionales de la gestión de datos pueden ayudar a sus organizaciones a obtener más valor de los datos.

#2. La guía del profesional para la mejora de la calidad de los datos

Este libro ofrece un análisis exhaustivo de la calidad de los datos para las empresas y los informáticos. Enseña los principios para comprender los efectos de una mala calidad de los datos y orienta tanto a los directivos como a los profesionales en la creación de redes, la obtención de patrocinio, la organización y el desarrollo de un programa para mejorar la calidad de los datos.

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Proporciona un ejemplo de creación y gestión de un programa de calidad de datos, desde las consideraciones y justificaciones iniciales hasta el mantenimiento y la supervisión continuos.

#3. Gestión de la calidad de los datos: Una guía práctica

Los datos son un activo empresarial crucial que respalda las operaciones de la organización. Su gestión se vuelve más difícil a medida que aumentan los conjuntos y las cantidades de datos. La calidad de los datos, o la idoneidad de los datos para un fin, es un componente crucial de la gestión de datos; no comprenderla aumenta el riesgo organizativo y reduce la productividad y la rentabilidad.

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El objetivo y el alcance de la gestión de datos e información, la naturaleza de los datos en las organizaciones y el establecimiento de un sistema de control de la calidad de los datos son los tres temas principales que se tratan en este libro.

Conclusión

En conclusión, la supervisión de la calidad de los datos responde a si se puede confiar y fiarse de sus datos: ¿Hasta qué punto son fiables los datos que el sistema de datos existente está ingiriendo a través de su canalización de datos? Para asegurarse de que las tecnologías que está desarrollando son fiables y no funcionarán mal y perjudicarán a su organización, los ingenieros deben comprender el nivel del elemento en el que están trabajando.

De la falta de supervisión o visibilidad sobre la calidad de los datos pueden surgir percepciones imprecisas y juicios erróneos, que pueden costar dinero o crear una mala experiencia para el cliente. Por lo tanto, para una mejor supervisión de la calidad de los datos, las empresas pueden consultar los libros mencionados y seguir las mejores prácticas relacionadas con la industria.