Las dimensiones de calidad de datos nos ayudan a tomar decisiones estratégicas en las empresas. Los problemas de calidad de datos son fáciles de reconocer, pero difíciles de medir. Las empresas pueden observar el efecto de la misma en operaciones comerciales, toma de decisiones y satisfacción del cliente. Sin embargo, muchas empresas todavía no miden sistemáticamente su calidad de datos. Es imperativo que las organizaciones pasen de una postura reactiva a una postura proactiva.
Las empresas se basan en seis dimensiones de calidad de datos para hacerse una mejor idea de la situación de su empresa. En este artículo, nos sumergiremos en estas dimensiones y explicaremos cómo se aplican en diversas situaciones.
Dimensiones de calidad de datos: Índice
Seis dimensiones de calidad de datos que deben medirse y controlarse
1. Precisión
La precisión describe hasta qué punto son correctos los datos de una organización. Las métricas de precisión de datos proporcionan información sobre el grado en que estos reflejan los valores reales y confirman si proceden de una fuente verificable. La precisión puede ser difícil de medir para los puntos de datos que no tienen una fuente definitiva de verdad.
Unos datos precisos permiten a las empresas basar sus decisiones comerciales en información fiable. La precisión es especialmente crucial en sectores con un entorno normativo estricto, como sanidad y finanzas. Por ejemplo, los datos inexactos pueden hacer que los médicos diagnostiquen mal a los pacientes y les administren tratamientos incorrectos. En el ámbito de las finanzas, los informes inexactos pueden exponer a las empresas a sanciones reglamentarias y pérdidas financieras.
2. Integridad
Data completeness measures whether a dataset contains all the expected data elements. Completeness metrics ensure all pertinent information needed is present and that the data is fit for use, whatever that may be.
Los datos completos suelen significar que todos los campos y valores necesarios están disponibles para el análisis. De lo contrario, no serán tan útiles o incluso pueden interrumpir las operaciones de la empresa. En un entorno industrial, la falta de datos completos puede dar lugar a procesos de producción ineficaces. Si un empleado no rellena las asignaciones de máquinas para cada tirada de producción, la máquina quedará inactiva o se programará para varios trabajos a la vez. Ambas opciones requieren intervención manual y comprometen la productividad.
3. Coherencia
Data consistency refers to the uniformity of data across various applications, databases, and systems. Regardless of the platform, data needs to maintain its format, standard, and value throughout an organizations data ecosystem. This isn’t limited to individual data points, but also aggregates.
En el sector minorista, la coherencia de la información sobre los productos es fundamental. Las descripciones de los productos, los precios y los números SKU deben ser los mismos en las tiendas en línea, las tiendas físicas y las bases de datos internas. Por ejemplo, las camisetas deben tener la misma descripción, opciones de talla, precio y SKU en el comercio electrónico, en las tiendas físicas y en los sistemas de gestión de inventario. Las incoherencias pueden confundir a los clientes o causar problemas operativos.
4. Singularidad
La singularidad es la dimensión en calidad de datos responsable de evitar los duplicados o la redundancia. Identifica los casos en los que un registro tiene varias entradas de datos.
La unicidad es importante porque los datos duplicados provocan multitud de problemas en todos los sectores. Si una compañía de seguros tiene registros duplicados de un mismo asegurado, se producirán incoherencias en el trato al cliente. Una mala experiencia del cliente en cualquier sector conduce a la pérdida de clientes.
5. Actualización
La actualización o adecuación de datos garantiza que las empresas dispongan de información relevante cuando los usuarios la necesiten. Un conjunto de datos actualizados facilita la toma de decisiones y el apoyo a la gestión en el momento oportuno, ya que representa la realidad en el momento en que se necesita la información.
Esta dimensión se considera relacionada con la precisión de datos, ya que ésta decae con el tiempo. Por ejemplo, las compañías de seguros pueden proporcionar a los nuevos clientes datos incorrectos sobre las pólizas si los proveedores utilizan como referencia datos de riesgo obsoletos.
6. Validez de datos
La validez de datos significa que éstos se ajustan a las normas y restricciones empresariales definidas, lo que garantiza su pertinencia y corrección. Los datos también se consideran válidos cuando se ajustan a la sintaxis de su definición (formato, tipo, rango).
Esta dimensión entra en juego cuando se ha permitido a un cliente introducir una dirección de envío no válida debido a una falta de validación de la dirección. Los productos se enviarán a una dirección que no existe y tendrán que volver a enviarse, lo que supondrá un aumento de los costes para la empresa y una mala experiencia para el cliente.
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El impacto de la calidad de datos en la toma de decisiones
La alta calidad de datos contribuye a la eficiencia empresarial. También dota a las organizaciones de mejores conocimientos para tomar decisiones estratégicas con conocimiento de causa.
Por ejemplo, los fabricantes con datos de alta calidad pueden realizar un seguimiento preciso de los niveles de inventario, racionalizar las operaciones de la cadena de suministro y reducir los residuos, lo que conduce a procesos de producción más eficientes. El análisis de las métricas de producción puede ayudarles a prever la demanda con precisión y ajustar los programas de producción para maximizar la productividad y la rentabilidad.
Por otra parte, la mala calidad de datos puede perjudicar considerablemente a las operaciones empresariales. Unos datos inexactos o incompletos pueden provocar fallos operativos, como una mala gestión del inventario o procesos ineficaces.
Por ello, Infoverity recomienda que las organizaciones establezcan procesos para supervisar automáticamente las seis dimensiones de calidad de datos. La supervisión de esta es un aspecto crítico para cualquier organización. Y el primer paso para permitir una gestión proactiva.
El papel de los procesos, las personas y la tecnología
Sin un mantenimiento continuo, una corrección puntual de la calidad de datos puede resolver temporalmente los problemas existentes. Pero los errores, duplicados e incoherencias, volverán a aparecer rápidamente.
Esto se debe a que la gestión de la calidad de datos no se hace de una sola vez. Implica procesos recurrentes que identifican y corrigen incoherencias, errores e imprecisiones. Mantener un alto nivel requiere de auditorías periódicas, una supervisión continua de los problemas y comprobaciones de validación en tiempo real para supervisar las dimensiones de calidad de datos.
Las organizaciones que buscan mejorar este aspecto suelen invertir en herramientas para resolver sus problemas. Desgraciadamente, una herramienta de calidad de datos por sí sola no es suficiente. Este cambio requiere que los miembros de la empresa participen en procesos coherentes. La gobernanza de datos es necesaria para sentar las bases a escala empresarial.
Mantenimiento continuo y procesos recurrentes
Las empresas necesitan desarrollar un marco sólido para hacer cumplir las políticas y establecer la propiedad de datos. Un marco completo para gestionar, proteger y utilizar los datos de forma eficaz permite a las organizaciones cultivar una cultura data-driven. Los departamentos de IT pueden encargarse de la gestión técnica de datos, mientras que es responsabilidad de cada empleado mantener la calidad bajo control. La formación del personal sobre el valor de las prácticas de calidad de datos y la importancia de su exactitud debe formar parte de las iniciativas de la empresa.
Con la gobernanza y la calidad de datos integradas en las herramientas de gestión, las organizaciones son más capaces que nunca de tomar las riendas. Herramientas adicionales como los sistemas de gestión de datos maestros (MDM) pueden automatizar la mejora de la calidad de datos y generar confianza en ellos. Con las últimas herramientas disponibles, las organizaciones pueden automatizar el proceso de identificación y corrección de anomalías utilizando algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas de análisis avanzado.
Mantener una alta calidad de datos: Clave para el éxito de operaciones empresariales
Los datos de alta calidad son los que permiten a las empresas tomar decisiones empresariales fundamentadas en el momento oportuno. Sin embargo, mantener la calidad de datos de una organización es un trabajo duro. En Infoverity, entendemos los retos y las decisiones a los que se enfrentan las organizaciones a medida que navegan por el camino de convertirse en una organización impulsada por los datos.
Estamos aquí para apoyarte en este viaje. Descubre cómo podemos ayudarte. O ponte en contacto con nosotros para saber más sobre lo que podemos hacer para transformar tu organización.
