El Data Quality, también conocido como “calidad de los datos”, se refiere al grado en que los datos cumplen con los estándares y requisitos establecidos para su uso. Te explicamos en detalle las dimensiones que integra y cómo optimizarlas.
Con la creciente acumulación y uso de datos empresariales, se ha hecho evidente la necesidad de garantizar la calidad y coherencia de estos, con el fin de evitar duplicados y errores que puedan afectar la toma de decisiones.
Data Quality, por tanto, es una medida de precisión, integridad, consistencia, actualidad y relevancia que ayuda a las empresas a garantizar que sus datos sean de la más alta calidad. A continuación, se explora la importancia del Data Quality para las organizaciones, cuáles son sus dimensiones y cómo las empresas están logrando alcanzar este nivel de calidad.
¿Qué es Data Quality y por qué es crucial para las organizaciones?
Para las organizaciones, es fundamental garantizar que los datos que recopilan, almacenan y utilizan son precisos, consistentes y actualizados. En este sentido, el Data Quality se refiere al grado en que los datos cumplen con los estándares y requisitos establecidos para su uso en la empresa. En este contexto, entendemos como «datos» cualquier información que sea gestionada por software, incluyendo bases de datos, archivos y estructuras de datos.
Para entender cuál es la importancia de asegurar la calidad de los datos, y, por tanto, del Data Quality, es clave visualizar el impacto negativo que generan los datos de baja calidad en una organización. Entre ellos, podemos destacar:
Toma de decisiones errónea: si los datos que se usan para tomar decisiones estratégicas sonincorrectos, desactualizados, inexactos o incompletos, las decisiones se basarán en información incorrecta o sesgada, lo que conlleva consecuencias negativas, como problemas operativos que dificultan la buena planificación y ejecución de los procesos del negocio.
Pérdida de oportunidades comerciales: los datos de baja calidad pueden limitar la información sobre el cliente, sus preferencias de compra, sus hábitos de consumo o su recurrencia, lo que dificulta ofrecer productos o servicios personalizados e incrementar sus niveles de satisfacción.
Costes adicionales: la corrección de los datos una vez ya están siendo utilizados y la implementación de medidas para mejorar su calidad conlleva unos costes asociados, así como un extra de tiempo invertido.
Pérdida de confianza en la información empresarial: todo lo anterior da como resultado una mala percepción del negocio tanto por parte de los colaboradores internos como de los mismos clientes.
Problemas con el cumplimiento normativo: contar con datos inexactos o incompletos puede implicar el incumplimiento normativo y de regulación relacionados con la privacidad y protección de datos a nivel europeo, lo que puede conllevar multas y gastos adicionales.
Este panorama hace que el Data Quality sea una tarea prioritaria para garantizar la toma de decisiones informada, la eficiencia operativa y la confianza en la información empresarial. Una manera de asegurar la calidad de los datos es a través de la implementación de un proceso de gestión.
Dimensiones clave del Data Quality
Las dimensiones del Data Quality se refieren a los estándares y requisitos que los datos deben cumplir para garantizar su precisión, integridad, consistencia, actualidad y relevancia. Estas dimensiones claves para asegurar la alta calidad de los datos y evitar impactos negativos en la toma de decisiones y en los procesos empresariales, se establecen en elISO 25012:2008,un estándar que provee un marco de referencia para evaluar la calidad de toda esta información.
Dentro de este estándar, se define un modelo de calidad de datos conformado por quince dimensiones a partir de dos puntos de vista:
Dimensiones inherentes: dependen tanto de sí mismas como de su correspondencia con la información del mundo real.
Dimensiones dependientes del sistema: dependen de la plataforma tecnológica en la que se empleen.
Además, existen dimensiones que cumplen con ambos puntos de vista; es decir, dependen tanto de sí mismas como de la plataforma tecnológica donde se emplean. A continuación, se detallan cada una de estas dimensiones:
5 dimensiones inherentes
Exactitud: esta dimensión se refiere a que los datos son precisos y reflejan la realidad o el estado actual de los objetos o eventos que representan, como direcciones, información de contacto, fechas, etc.
Completitud: los datos están completos; es decir, contienen toda la información requerida y no tienen valores inexactos o campos vacíos.
Consistencia: los datos son coherentes y no tienen contradicciones entre sí. Por ejemplo, aparece la misma dirección de los clientes entre documentos (identificación y comprobante de domicilio), se emplean unidades de medidas consistentes, etc.
Credibilidad: es el grado de confianza que se puede tener en la fuente de los datos y en su precisión, como resultados de encuestas, documentos legales y datos financieros de fuentes bancarias.
Actualidad: los datos están actualizados y reflejan la realidad en el momento en que se utilizan.
3 dimensiones dependientes del sistema
Disponibilidad: es la capacidad de acceder y utilizar los datos cuando se necesitan, ya sea en sistemas de consulta de datos en tiempo real o de almacenamiento compartido en un CRM.
Portabilidad: los datos pueden ser transferidos de un sistema a otro sin perder su integridad o calidad para ser aprovechados en diferentes sistemas y plataformas.
Recuperabilidad: los datos pueden ser recuperados, restaurados o reconstruidos en caso de pérdida o daño. Esta dimensión se relaciona con la disponibilidad y la integridad.
7 dimensiones de ambos tipos (inherentes y dependientes)
Accesibilidad: los usuarios pueden acceder a los datos de manera eficiente y efectiva. Se trata de asegurar que los datos son fáciles de encontrar.
Conformidad: es el grado en que los datos cumplen con los estándares y regulaciones establecidos por la organización o por entidades gubernamentales y de la industria, como la Ley de Protección de Datos Personales de la UE.
Confidencialidad: los datos cumplen con la protección de la información confidencial, incluyendo datos personales o financieros, de acceso no autorizado.
Eficiencia: los datos pueden ser utilizados de manera efectiva en los procesos empresariales, con el menor uso de recursos posible.
Precisión: es la medida en que los datos reflejan con exactitud la realidad o el estado de los objetos o eventos que representan. A diferencia de la dimensión de exactitud, la precisión se enfoca en el grado de detalle de los datos.
Trazabilidad: la capacidad de rastrear la historia de los datos a medida que se mueven a través de los sistemas y procesos empresariales. Por ejemplo, en el sector de salud, el número de lote de un medicamento es un dato con trazabilidad, porque permite rastrear sus movimientos en la cadena de suministro. De este modo, cuando se produce un problema que compromete la calidad del medicamento, este dato ayuda a identificar aquellos medicamentos que fueron fabricados en el mismo lugar, el mismo día y bajo las mismas condiciones.
Comprensibilidad: el dato es fácil de entender, así como de interpretar, por los usuarios que lo utilizan.
Cómo mejorar las diferentes dimensiones para garantizar una alta calidad del dato
Garantizar que exista un alto nivel de Data Quality es un proceso complejo. Si bien algunas dimensiones de datos se pueden responder de forma sencilla (por ejemplo, con sí o no), otras requieren de una evaluación para definirla. En este sentido, para garantizar la mejor calidad de los datos, deben evaluarse de manera subjetiva y objetiva.
Estas son estrategias para mejorar algunas dimensiones:
Exactitud de los datos: para garantizar la exactitud, es importante implementar procesos de validación y verificación, así como utilizar herramientas de corrección y limpieza. Por ejemplo, soluciones de Data Cleansing Services, como Trifacta o Talend, y herramientas de Data Profiling Tools, como Data Quality Services de Microsoft.
Eficiencia de los datos: para garantizar la eficiencia en los datos se deben aplicar estrategias que optimicen el uso de los recursos de almacenamiento y procesamiento.
Completitud de los datos: para alcanzar esta dimensión, se establecen procesos para la recopilación de datos necesarios y emplear herramientas de limpieza de datos para detectar y solucionar valores inexactos o campos vacíos.
Actualidad del dato: establecer procedimientos para la actualización periódica de los datos, así como herramientas de monitoreo para detectar cambios y establecer alertas para aquellos datos que requieran una actualización inmediata, es fundamental si lo que se quiere es contar con datos actualizados en todo momento.
Comprensibilidad del dato: se debe adoptar herramientas de visualización de datos y establecer procedimientos para explicar y resumir los datos a los usuarios que los utilizan.
Desafíos comunes asociados al Data Quality
De acuerdo con Oliveira, P., en: A Formal Definition of Data Quality Problems. International Conference on Information Quality, los problemas de calidad de datos pueden surgir en tres contextos diferentes:
Anomalías en una única fuente de datos.
Migración de datos no estructurados a una fuente de datos estructurada.
Procesos de integración de información proveniente de distintas fuentes.
Cada uno de estos contextos representa una amenaza que puede dar como resultado distintos problemas y desafíos comunes. Entre estos, se incluyen los siguientes:
Falta de estándares de los datos: puede dificultar la implementación de prácticas consistentes y la evaluación de la calidad de los datos en toda la organización. Para solucionar esta problemática, la IA aplicada a los datos puede ayudar a identificar patrones y desviaciones en los estándares establecidos.
Complejidad en la gestión de datos a gran escala: cuantos más datos recopilan y almacenan las organizaciones, más compleja se vuelve la tarea de gestionar y mantener la calidad de los mismos. Las soluciones de Data AI pueden contribuir a detectar errores y anomalías en los datos, así como a limpiar y normalizar los datos de manera automática.
Dificultades para mantener la calidad del dato durante su ciclo de vida: los datos pueden degradarse con el tiempo debido a cambios en los sistemas, actualizaciones de software, etc. Las soluciones de inteligencia artificial aplicada a los datos pueden detectar estos problemas de manera temprana para dar una respuesta mucho más rápida.
Establecer una cultura de Data Quality en la organización: si los empleados no reciben capacitación sobre la importancia de la calidad de los datos, es imposible tener una cultura Data Quality que garantice su efectividad a largo plazo. Para ello, hay que mantener al personal actualizado y promover la responsabilidad y la propiedad de los datos.
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