Los pilares de la gestión del Data Quality: Guía para que domines todos

Según Gartner, los problemas de mala calidad de los datos pueden generar un gasto adicional de 15 millones de dólares en costos anuales de promedio. De hecho, no se trata solo de pérdidas financieras, sino que también afecta a otros niveles, como un análisis menos confiable, mala gobernanza y riesgo de incumplimiento, pérdida de valor de marca, freno del crecimiento corporativo, etc.

Por todo ello, contar con datos de calidad se ha convertido en un valor fundamental para las empresas que quieran seguir innovando y destacando sobre la competencia. Analizamos sus principios, las mejores prácticas y las claves para no caer en datos de mala calidad.

¿Qué es el Data Quality?

La calidad de los datos o Data Quality hace referencia al grado de precisión, coherencia, integridad, fiabilidad y relevancia de los datos recopilados, almacenados y utilizados en una organización o en un contexto específico.

Los datos de alta calidad son fundamentales para tomar decisiones informadas, realizar análisis precisos y desarrollar estrategias eficaces. Además, son fundamentales para el buen funcionamiento de otras tecnologías, como las soluciones de inteligencia artificial o de IoT.

Mantener su alta calidad es un factor crucial para que las empresas obtengan información valiosa y correcta, tomen las mejores decisiones y logren sus objetivos. De hecho, la calidad de los datos tiene influencia directa en la eficiencia operativa, pues da a los departamentos la información precisa que necesitan para las tareas cotidianas, como la gestión de inventario y el procesamiento de pedidos. También afecta a la satisfacción del cliente y a las nuevas oportunidades de negocio, pues permite crear estrategias de marketing y ventas más efectivas basadas en una segmentación y selección precisas de los clientes.

Dimensiones Data Quality

Las dimensiones de calidad de datos son aspectos críticos que se usan para evaluar la salud y la usabilidad de los datos de cada organización. Estas ofrecen un marco para identificar y corregir problemas de calidad de forma eficaz.

Las dimensiones más importantes son:

• Integridad: se refiere a si un conjunto de datos contiene todos los registros necesarios, ya que un conjunto de datos completo permite un análisis y una toma de decisiones más exhaustivos.
• Precisión: se refiere al grado en que los datos representan con precisión valores o eventos del mundo real. Para garantizarla, es necesario identificar y corregir errores en el conjunto de datos, como entradas incorrectas o representaciones erróneas. Para mejorarla, se pueden implementar reglas de validación de datos que ayuden a evitar que se ingrese información inexacta en el sistema.
• Coherencia: representa si la misma información almacenada y utilizada en múltiples instancias coincide. Esta garantiza que los análisis capturen y aprovechen correctamente el valor de los datos. Es difícil de evaluar y requiere de pruebas planificadas en varios conjuntos de datos, y suele estar asociada con la precisión de estos.
• Oportunidad y actualidad: estas garantizan que los datos estén actualizados y sean relevantes cuando se utilicen para fines como análisis o toma de decisiones. La información desactualizada puede llevar a conclusiones incorrectas, por lo que es esencial mantener actualizados los conjuntos de datos.
• Singularidad: se refiere a la ausencia de registros duplicados en un conjunto de datos. Las entradas duplicadas pueden distorsionar el análisis al sobrerrepresentar puntos de datos o tendencias específicos. La acción principal que se toma para mejorar la singularidad de un conjunto de datos es identificar y eliminar los duplicados.
• Granularidad y relevancia: estas dos garantizan que el nivel de detalle del conjunto de datos se ajuste al propósito previsto. Una granularidad excesiva puede generar una complejidad innecesaria, mientras que un nivel insuficiente puede hacer que los datos sean inútiles para análisis específicos. Lograr un equilibrio entre estos dos aspectos garantiza que obtenga información relevante y procesable a partir de los datos.

Data Quality y Gobernanza

Tanto la calidad de los datos como la gobernanza de estos son dos factores indispensables para las empresas que deseen convertirse en una empresa basada en datos. Pueden ser prácticas independientes, pero están altamente relacionadas.

Como resumen, no se puede tener calidad de datos sin una buena gobernanza. De hecho, las organizaciones necesitan una gobernanza de datos adecuada antes de plantearse siquiera una herramienta de calidad de datos a escala empresarial.

La gobernanza de datos afecta a la seguridad, la privacidad, la precisión, el cumplimiento, los roles y las responsabilidades, la gestión, la integración, etc. Y esta se usa para diferentes tareas como aumentar la transparencia en torno a los datos, estandarizar sistemas, políticas y procedimientos, resolver problemas y garantizar el cumplimiento normativo y organizacional.

Todas estas tareas son necesarias para mejorar y supervisar la calidad de los datos, pues una buena gobernanza permite que los creadores y usuarios trabajen una misma plataforma, lo que permite una mejor comunicación y entendimiento compartido sobre la calidad de los datos.

Aunque los datos puedan necesitar una revisión masiva para mejorar su calidad, esta experiencia se puede aprovechar para ajustar las políticas y procedimientos de gobernanza de datos para incorporar nuevos datos. Por ello, usar esta perspectiva de superposición es la más útil a la hora de diseñar estrategias conjuntas sobre gobernanza y calidad de datos.

Para conseguir una incorporación exitosa de ambas prácticas, los equipos de datos deben hacerse preguntas (¿Por dónde empezar? ¿En qué datos centrarse? ¿Cuáles pueden quedar fuera del alcance? ¿Cuáles tienen mayor impacto en el negocio?) desde dos ángulos diferentes:

• Elementos de datos críticos: identificar lo que es crítico para el negocio, ya sea a través de un informe regulatorio, un KPI, etc.
• Valor de los datos: calcular la vida útil de los datos de mala calidad o el riesgo asociado con esta, concentrándose primero en aquellas áreas con mayor riesgo.

En ambos casos, una vez que las organizaciones detectan y priorizan las áreas de interés, pueden utilizar la gobernanza de datos para crear un marco colaborativo para gestionar y definir políticas, reglas de negocio y activos, con el objetivo de proporcionar el nivel necesario de control de calidad de los datos.

Una vez que se tenga claro cómo fluyen los datos a través de la organización y cuáles son los estándares, es más sencillo pedirle al equipo de calidad de datos que traduzca estos estándares en reglas de calidad de datos y las ejecute en los datos de esos sistemas.

Técnicas y mejores prácticas para evaluar la calidad de los datos

Para mantener y mejorar la calidad de los datos, es necesario incorporar técnicas y mejores prácticas en las rutinas diarias de gestión de datos.

Las técnicas más eficaces incluyen:

• Perfiles de datos: revisión de datos existentes para detectar anomalías, patrones o inconsistencias.
• Estandarización: aplicar formatos uniformes en todos los conjuntos de datos.
• Limpieza: corregir o eliminar registros de datos inexactos, incompletos o irrelevantes.
• Enriquecimiento de datos: mejora de los datos de fuentes internas y externas para obtener mayor contexto y valor.

En cuanto a las mejores prácticas:

• Evaluaciones periódicas de la calidad de los datos para detectar y abordar problemas de forma proactiva.
• Reglas de negocio claras que guían las entradas de datos y evitan errores de datos comunes.
• Contratar expertos como analistas de datos que puedan utilizar herramientas de análisis avanzados.
• Enfoque de datos de cero defectos para lograr una calidad de datos que roce la perfección.

Gestión del Data Quality

Establecer estándares de calidad de datos es esencial para garantizar la uniformidad y la rendición de cuentas en los datos de su organización. Algunos de los principios de gestión de esta calidad son los siguientes:

1. Enfocarse en las necesidades del negocio: en enfoque principal de la calidad de los datos es satisfacer los requisitos de las dimensiones de calidad de los datos según las necesidades comerciales.
2. Liderazgo: es importante que los líderes de todos los departamentos se alineen con un conjunto de estrategias, políticas, procesos y recursos comunes.
3. Participación de las partes interesadas: la calidad de los datos es responsabilidad de todos y para conseguirlo, todos los empleados deben trabajar en un marco en el que puedan plantear problemas que causen mala calidad de los datos y tengan formas claras de solucionarlos y prevenirlos.
4. Enfoque basado en procesos: un programa de gestión y calidad de datos integral y exitoso debe tener en cuenta todos los procesos comerciales y técnicos que adquieren, producen, mantienen, transforman o difunden datos. Comprender cómo interactúan entre sí y qué resultados producen será clave para optimizar el ecosistema de datos.
5. Mejora continua: la gestión de los datos debe entenderse como un programa que necesita reevaluarse y adaptarse continuamente para mantenerse al día con las condiciones internas y externas.
6. Toma de decisiones basada en datos: la toma de decisiones puede ser un desafío, pero si contamos con datos útiles, hechos, pruebas y análisis fiables, se podrán tomar decisiones más objetivas.
7. Gestión de relaciones: la gestión de la calidad de los datos no solo abarca las partes interesadas internas, sino que también se extiende hasta los proveedores de herramientas de gestión de datos, proveedores y consumidores.

Estos principios de gestión de calidad de los datos se pueden aplicar de muchas maneras diferentes. Por ello, la forma en la que cada organización los implemente dependerá de la naturaleza y los desafíos específicos a los que se enfrente. Lo que hay en común para todas es que encontrarán muchos beneficios al establecer un programa de gestión basado en estos principios.

Data Quality Framework

Un marco de calidad de datos proporciona un enfoque estructurado para gestionar y mejorar la calidad de los datos en todas las operaciones comerciales. Garantiza que los datos sean precisos, completos y confiables.

Para crear un marco de calidad de datos, deberás considerar aspectos como:

• Definir roles y responsabilidades
• Establecer reglas de calidad de datos
• Evaluaciones periódicas

Este marco debe ser adaptable a las cambiantes necesidades del negocio y, al mismo tiempo, mantenerse robusto frente a los desafíos que plantean los nuevos tipos de datos y las tecnologías emergentes.

La implementación de un marco integral de calidad de datos garantiza una base confiable para tus sistemas de información, fomentando la confianza en tus datos y las decisiones derivadas de ellos. Por ello, en Plain Concepts te ofrecemos un Framework de adopción de Data para que convertirse en una empresa data-driven.

Te ayudamos a descubrir cómo obtener valor de tus datos, a controlar y analizar todas tus fuentes de datos y utilizar los datos para tomar decisiones inteligentes y acelerar tu negocio:

• Evaluación de la estrategia y el análisis de datos: evaluamos la tecnología de datos para la síntesis de la arquitectura y la planificación de la implantación.
• Análisis moderno y evaluación de almacenes de datos: te proporcionamos una visión clara del modelo moderno de almacenamiento de datos a través de la comprensión de las mejores prácticas sobre cómo preparar los datos para el análisis.
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