No todos los datos valen para nuestro objetivo y tampoco sirve cualquier dato, ya que éste ha de ser ante todo fiable. Hablamos de la llamada Calidad de los datos (Data Quality) y responde a una serie de técnicas encaminadas a asegurar la limpieza y la exactitud de la información que se maneja. Algo muy obvio pero que a veces suele olvidarse.
Se cifra que el 25% de los datos de una organización podrían ser falsos, señalando a aquellos que están incorrectos, desactualizados, duplicados o incompletos.
La información, hoy más que nunca, crece de forma exponencial en las compañías llegando de distintos tipos de fuentes y por lo tanto, que los datos sean de calidad es ya sinónimo de eficiencia y garantía de que nuestras decisiones serán acertadas.
Cómo garantizar la veracidad de los datos
Precisamente, la mayoría de las empresas se enfrentan a grandes retos debido a una mala gestión de la información que manejan. Tener datos veraces es ya el paso principal para que su estrategia de Big Data sea todo un éxito. ¿Pero cómo conseguirlo?
En primer lugar, debe de ser crítico y hacerse a menudo estas preguntas frente a los datos que maneja:
- ¿Son confiables?
- ¿Están completos?
- ¿Son actualizados?
- ¿Existen duplicidades?
De nada sirve analizar nuestros datos, si este análisis está asentado sobre datos poco fiables, ya que para sacar el verdadero valor a la información ésta ha de ser la correcta.
Los datos inexactos o incompletos acaban por perjudicar claramente a las organizaciones, por lo tanto si manejamos datos de mala calidad, lo más probable es que nuestro análisis sea poco certero.
Una buena calidad de datos permite afrontar con éxito las decisiones empresariales Clic para tuitearUna buena calidad de datos permite afrontar con éxito las decisiones empresariales, mejorar el rendimiento y la rentabilidad de nuestro negocio, además de ahorrar costes, al impedir información duplicada y evitar errores.
Factores de riesgo en el Data Quality
Los principales factores de riegos que perjudican a esta calidad, los encontramos habitualmente en los sistemas de entradas y cargas de datos, en migraciones incompletas en los sistemas de gestión, también en la fusión de las organizaciones y en los sistemas de traslación de datos, entre otros.
El término calidad significa que los datos reúnan los requisitos necesarios para considerarlos óptimos, y estos apuntan a cuestiones como la validación, que implica asegurarse que los datos sean consistentes, veraces, completos y precisos, garantizando siempre la integridad de los mismos.
También requiere técnicas para identificar registros duplicados o coincidencias, velar porque sean actuales, sin olvidarnos, tampoco, de su disponibilidad y portabilidad.
En realidad, la calidad de los datos es una evaluación constante de la aptitud de éstos para cumplir un propósito en un contexto determinado, por tanto los datos siempre deben de ser: exactos, completos, pertinentes, confiables y además tener una presentación adecuada para que sean entendibles.
Velar por la exactitud de los datos requiere, además, un trabajo constante y periódico en el que deben estar implicados todos los miembros de la organización, designando responsables en la materia, así como un calendario de actuación.
Las fases que hacen de este proceso un éxito son:
- Identificar y medir la calidad de los datos.
- Definir reglas y objetivos de calidad de datos.
- Diseñar procesos de mejora de calidad.
- Matcheo de información y estadísticas.
- Implementación de los procesos de mejora de la calidad.
- Seguimiento de la calidad de los datos comparándolos a los objetivos prefijados.
Desde Prometeus Global Solutions sabemos que no existe una única forma, proceso, ni políticas para asegurar la calidad y confiabilidad del dato, pero si realizamos auditorías periódicas, verificamos éstos en su fase inicial, cuidando el proceso de recolección, y tenemos una analítica periódica de los mismos que nos permita descubrir fallos en el proceso de medición, es más que probable que podamos evitar errores que nos lleven a tomar malas decisiones.
Definir qué constituye un buen dato, garantizará la credibilidad del mismo y sobre todo hará que el conocimiento que éste le aporta sea una instantánea fidedigna de la situación en su empresa para tomar las acciones necesarias.
