¿En qué consiste la calidad de datos?

La calidad de datos es el proceso de acondicionamiento de los datos para que satisfagan las necesidades concretas de los usuarios corporativos. Los datos son el activo más valioso de su organización, y las decisiones basadas en datos erróneos pueden tener un efecto nocivo sobre su negocio. Es por ello que debe poder confiar en su calidad antes de compartirlos con quien los necesite.

El impacto de una mala calidad de datos

La información que una empresa puede extraer de los datos será de la misma calidad que presenten esos datos. Los datos deficientes pueden proceder de cualquier ámbito de su organización y hacerlo en muchos formatos, lo que puede comportar dificultades a la hora de extraer información y, en última instancia, tomar malas decisiones.

La calidad de datos es un aspecto preocupante para muchos directivos. Según Forbes Insights y el “2016 Global CEO Outlook” de KPMG, el 84 % de los directivos se preocupa por la calidad de los datos que utilizan para obtener business intelligence. Una mala calidad de datos puede salir cara; un estudio asombroso realizado por MIT Sloan apunta que los datos deficientes pueden llegar a costar un 15-25 % de los ingresos totales.

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Las buenas noticias son que no hace falta que deje que los datos erróneos le cuesten más tiempo y dinero a su empresa. Si en sus iniciativas de recopilación de datos tiene siempre presentes los seis indicadores de calidad de datos, esto fomentará el rendimiento óptimo de los sistemas corporativos y la confianza del usuario en la fiabilidad de los datos.

Fijar expectativas de calidad de datos

Sea cual sea el tamaño, la función o el mercado de una organización, a todas les conviene prestar atención a la calidad de los datos para entender su negocio y tomar decisiones corporativos con acierto. Los tipos y fuentes de datos existentes son sumamente variados, y su calidad afectará de distintas formas al negocio según la finalidad y el motivo de su uso. Por este motivo su empresa debe establecer unas expectativas únicas y consensuadas, decididas de forma colaborativa, para cada uno de los seis indicadores anteriores, según lo que esperemos extraer de los datos.

El valor de los datos procede ante todo del soporte que aportan a un proceso corporativo o a una toma de decisiones a partir de business intelligence. Por lo tanto, las reglas acordadas de calidad de datos deben tener en cuenta el valor que los datos pueden ofrecer a una organización. Si se identifica que los datos tienen un valor enorme en un contexto concreto, esto puede indicar que son necesarias reglas de calidad más rigurosas en este contexto. Así pues, las empresas deben consensuar unos estándares de calidad de datos basados no solo en las propias dimensiones de la calidad (y, claro está, en cualquier normativa externa que esa calidad deba acatar), sino también en cómo afectaría incumplirlas.

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El alto precio que implica pasar por alto la calidad

Con el tiempo, no hacer nada acaba pasando factura. Una mala calidad de datos puede mitigarse mucho más fácilmente si se detecta antes de que se ponga en práctica, en su punto de origen. Si usted verifica o normaliza datos en su punto de entrada, antes de que lleguen a sus sistemas internos, podemos afirmar que le costará aproximadamente 1 dólar normalizarlos. Si limpia sus datos después, pasando por la correspondencia y limpieza en todas las ubicaciones, entonces le costaría 10 dólares en comparación con ese primer dólar en términos de tiempo y esfuerzo dedicados. Y limitarse a dejar que esos datos de mala calidad habiten en su sistema y aporten constantemente información degradada sobre la cual tomar decisiones o que se envíe al cliente, o se presente ante su empresa, le costaría 100 dólares, en comparación con el dólar que le habría costado atajar dichos datos en su punto de entrada. Cuanto más tiempo permanezcan esos datos deficientes en el sistema, más caro le costará. Así pues, el objetivo consiste en atrapar los datos erróneos antes de que se introduzcan en sus sistemas.

Un enfoque ganador sobre la calidad de datos

Para ello debe fijar un enfoque global, proactivo y colaborativo para su empresa en materia de calidad de datos. La calidad de datos debe ser algo de lo que todos los equipos (no solo los técnicos) se responsabilicen; debe abarcar todos los sistemas y disponer de normas y políticas que frenen la posible entrada de datos deficientes.

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¿Parece imposible? Pues no lo es. He aquí su hoja de ruta para elaborar un planteamiento de este tipo:

  • Forme su equipo interdisciplinario: Incorpore a arquitectos de datos, empresarios, científicos de datos y expertos en protección de datos como equipo central de calidad de datos. Un director de despliegue debería administrarlos y actuar tanto de entrenador del equipo como de promotor de proyectos de calidad de datos.
  • Defina sus expectativas desde buen comienzo: ¿Por qué la calidad de datos? Encuentre respuestas a la calidad de datos entre los empleados de la empresa. Asegúrese de que tanto usted como su equipo conozcan la meta marcada. Asegúrese de establecer objetivos de gran impacto para la empresa.
  • Prevea los cambios normativos y gestione el cumplimiento: Utilice a su equipo central de calidad de datos para encarar iniciativas de cumplimiento a corto plazo, como el RGPD. Adquirirá valor y visibilidad estratégica a corto plazo de inmediato.
  • Fije objetivos ambiciosos y contundentes: al elaborar su plan de calidad de datos, no vacile en marcarse objetivos atrevidos para bien de su empresa. Su plan captará la atención del consejo de administración y obligará a la gente a superar sus límites.
  • No renuncie a cosechar victorias rápidas: los triunfos rápidos empiezan implicando a la empresa en la gestión de datos. Algunos ejemplos son la incorporación de datos, la migración más rápida a cloud o la limpieza de sus datos de Salesforce.
  • Sea realista: defina y utilice activamente KPI cuantificables que sean aceptados y entendidos universalmente. La calidad de datos guarda una estrecha relación con su negocio, así que impulse sus proyectos haciendo uso de indicadores comerciales como el retorno de la inversión o la tasa de mejora del ahorro.
  • Aplauda los triunfos: cuando termine un proyecto con resultados cuantificables, dedique tiempo a darle visibilidad entre los principales grupos de interés. El conocimiento es positivo. Pero aún es mejor si viene acompañado de unas buenas habilidades comunicativas.

Gestión de datos en toda la empresa

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 lo tanto, resulta necesario controlar la calidad de los 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. 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.

El precio de una mala calidad de datos puede llegar a pagarse en oportunidades perdidas, malas decisiones y en el tiempo que se tarda en detectar, limpiar y corregir los errores de más calado. Las mejores vías para asegurar una buena calidad de datos para todos los que la necesitan son una gestión de datos colaborativa y las herramientas para corregir errores en el punto de origen. Descubra todas las aplicaciones que Talend Data Fabric ofrece para ayudarle a alcanzar estos objetivos.

| Last Updated: septiembre 17th, 2019