Cómo elegir las herramientas de calidad de datos más adecuadas

Sin calidad de datos integrada, su organización está malgastando el dinero. Según Harvard Business Review, cuesta diez veces más completar una unidad de trabajo si los datos con los que se cuenta presentan defectos. Siempre ha sido complicado encontrar las herramientas de calidad de datos más apropiadas. Eligiendo y sacando provecho de inteligentes herramientas de calidad de datos en autoservicio guiadas a partir de flujos de trabajo con controles de calidad integrados, podrá poner en marcha un sistema de confianza capaz de ampliar sus dimensiones. Analicemos varias maneras de encontrar las herramientas de calidad de datos más adecuadas para su organización.

Por qué las herramientas de calidad de datos autónomas no son suficientes

Existe un sinfín de herramientas autónomas de calidad de datos en el mercado. Inscríbase en cualquier feria de big data y descubrirá multitud de herramientas de preparación y administración de datos que ofrecen un conjunto de ventajas para combatir la presencia de datos deficientes. Pero solo unas pocas abarcarán la calidad de datos universal.

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Las herramientas autónomas de calidad de datos ofrecen una solución rápida, pero no solventarán sus problemas a largo plazo. Es habitual ver herramientas de calidad de datos especializadas que exigen una gran experiencia para poder desplegarlas de forma satisfactoria. Muchas veces son complejas y uno necesita una formación exhaustiva para arrancarlas y utilizarlas. Si bien son herramientas que pueden ser muy potentes, cuando sus prioridades en materia de calidad de datos son a corto plazo, no podrá cumplir ningún plazo. No se le puede pedir a un novato que pilote un jumbo. Ni que decir tiene que los instrumentos de vuelo son demasiado sofisticados y el fracaso estará asegurado.

Incorporar calidad de datos a las integraciones

Un enfoque proactivo en materia de calidad de datos le permite comprobar y medir ese nivel de calidad antes de que llegue a sus sistemas centrales. Acceder y controlar esos datos en aplicaciones internas, cloud, web y móviles es ardua tarea. La única forma de ampliar este tipo de seguimiento en todos esos sistemas es mediante la integración de datos. Por ese motivo necesita herramientas de calidad de datos capaces de gestionar datos en tiempo real.

Por supuesto, resulta decisivo evitar la propagación de datos erróneos insertando reglas de control en sus procesos de integración de datos. Con las herramientas de calidad de datos y los datos integrados adecuados podrá crear alertas que detecten algunas de las razonas principales de los problemas generales de integridad de datos.

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Luego tendrá que rastrear datos en todo su entorno de aplicaciones y sistemas. Con ello podrá analizar, normalizar y realizar correspondencias con los datos en tiempo real. Puede organizar la actividad de modo que verifique los datos correctos cuando sea necesario.

Por otra parte, encontrará aplicaciones sencillas y a menudo robustas que también pueden compartimentalizarse para inyectarlas en un proceso exhaustivo de calidad de datos. Por mucho que prioricen al empresario gracias a una IU sencilla, pasan por alto el elemento más importante: una gestión de datos colaborativa. Y esa es precisamente la dificultad. El éxito no depende tan solo de las herramientas de calidad de datos y de las capacidades, sino de sus posibilidades de comunicación entre sí. Por consiguiente, debe disponer de una solución de plataforma que comparta, opere y transfiera datos, acciones y modelos conjuntamente.

Por qué las herramientas de calidad de datos deberían estar en un entorno cloud

Llegará el día en el que tendrá que lidiar con múltiples casos de uso y resultará imposible que una única persona o equipo gestione todos sus datos de forma satisfactoria. Para superar dichas situaciones, debe contar con una plataforma unificada con herramientas de calidad de datos en cloud. Colaborar con usuarios corporativos y facultarles en el ciclo vital de los datos le concederá a usted y a su equipo superpoderes para superar los obstáculos de la calidad de datos tradicional, como limpiar, conciliar, emparejar o resolver sus datos. Las próximas tres capacidades son vitales para lograr una auténtica calidad de los datos y forman parte de cualquier conjunto de herramientas de calidad de datos de éxito en cloud:

  • Perfiles de datos: El proceso de calibrar el carácter y el estado de los datos almacenados en distintos formatos en toda la empresa. La creación de perfiles de datos suele entenderse como un primer paso fundamental para lograr el control de los datos de la organización. La clave de esta etapa pasa por una profunda visibilidad de los datos, incluidas las fuentes individuales y los registros concretos. Con esa gran visibilidad se generan perfiles de datos estadísticos y se aplican reglas personalizadas y otras modificaciones a los datos que no cumplen los estándares de su organización.
  • Administración de datos: El proceso de gestionar el ciclo vital de los datos desde el procesamiento a su retirada. La administración de datos se basa en definir y mantener modelos de datos, documentando los datos, limpiándolos y definiendo sus reglas y políticas. Permite la implantación de procesos de gobernanza de datos bien definidos que cubren distintas actividades, como el seguimiento, la conciliación, refinamiento, eliminación de duplicados, limpieza y agregación para ayudar a suministrar datos de calidad a aplicaciones y usuarios finales.
  • Preparación de datos: El proceso de limpiar, normalizar, transformar o enriquecer los datos. Las organizaciones orientadas a los datos dependen de herramientas de preparación de datos que ofrecen accesos en autoservicio a tareas que antes realizaban profesionales, como los expertos en datos, que ahora efectúan trabajadores operativos, que conocen mejor los datos. Exige el uso de herramientas de fácil manejo e impulsadas por flujos de trabajo, con una IU parecida a Excel y orientaciones inteligentes.

Cuando se cuenta con unas herramientas de calidad de datos en cloud, toda la organización sale ganando. Los datos de calidad harán que se usen más datos y se reduzcan los costes asociados a la "mala calidad de los datos", como por ejemplo decisiones realizadas por analíticas incorrectas. En la época actual de sobrecarga de datos, las herramientas autónomas de calidad de datos no son suficientes. Necesita soluciones que funcionen en tiempo real en cualquier ámbito de negocio y que no exijan unos conocimientos de nivel ingeniero de datos para su uso. Talend Data Fabric incluye una combinación de integración, preparación y administración de datos que permite a la empresa y a Informática colaborar para crear una única fuente de datos fiables en cloud, localmente o de forma híbrida.

| Last Updated: septiembre 18th, 2019