La Importancia de la Calidad de los Datos en el Gobierno de Datos

Exactitud (Accuracy)

Marketing: Mensajes enviados a personas equivocadas.

Grado en el que los datos reflejan correctamente la realidad que representan, es decir, que están libres de errores.

Un sistema de inventario registra que hay 50 unidades de un producto en stock, cuando en realidad solo hay 45.

Ventas: Precios o disponibilidad incorrectos.

Operaciones: Inexactitudes en inventario.

Completitud (Completeness)

Marketing: Datos incompletos de clientes.

Nivel en el que los datos necesarios están presentes y no faltan, asegurando que no haya datos incompletos.

En una base de datos de clientes, algunos registros carecen de información clave como el correo electrónico o el número de teléfono.

Ventas: Registros incompletos de pedidos.

Operaciones: Falta de información sobre proveedores.

Consistencia (Consistency)

Marketing: Mensajes inconsistentes.

Medida en la que los datos son uniformes y coherentes dentro de un mismo conjunto de datos o entre diferentes sistemas, evitando discrepancias.

Un cliente tiene diferentes direcciones de envío en dos sistemas distintos de la empresa, uno para facturación y otro para envíos.

Ventas: Inconsistencias en precios.

Operaciones: Datos inconsistentes sobre inventarios o pedidos.

Validez (Validity)

Marketing: Datos de contacto no válidos.

Extensión en la que los datos cumplen con las reglas y restricciones establecidas, como formatos específicos y valores permitidos.

Un campo de fecha en una base de datos contiene valores como "32/01/2024" o "abcd". Estos datos no son válidos porque no cumplen con el formato correcto de fechas.

Ventas: Información de pago no válida.

Operaciones: Datos no válidos sobre especificaciones de productos.

Integridad (Integrity)

Marketing: Análisis incorrectos.

Grado en el que los datos están completos y conectados correctamente, preservando la relación y estructura entre diferentes datos.

En una base de datos relacional, un registro de pedido está asociado a un cliente que ya ha sido eliminado del sistema.

Ventas: Errores en el historial de transacciones.

Operaciones: Problemas de trazabilidad y cumplimiento normativo.

Disponibilidad (Availability)

Marketing: Disponibilidad de datos en tiempo real.

Medida en la que los datos están accesibles y disponibles para su uso cuando se necesitan, asegurando que los usuarios puedan acceder a ellos sin demoras.

Un sistema de reservas de vuelos cae durante varias horas, impidiendo a los clientes acceder a la información y realizar reservas.

Ventas: Acceso rápido a datos de clientes y productos.

Operaciones: Disponibilidad de datos operativos.

Actualidad (Timeliness)

Marketing: Datos actualizados permiten campañas más relevantes.

Grado en el que los datos están actualizados para reflejar el momento más reciente posible, permitiendo una toma de decisiones rápida y precisa.

Un sistema de gestión de inventarios actualiza en tiempo real el stock disponible, permitiendo a los equipos de ventas responder inmediatamente a la demanda.

Ventas: Información actualizada sobre inventarios y precios.

Operaciones: Gestión ágil y respuesta rápida a cambios en la demanda.

Método de Perfilado de Datos (Data Profiling)

Examinar los datos para entender su estructura, contenido y calidad. Identifica patrones, distribuciones, valores atípicos y otras características esenciales.

Método de Limpieza de Datos (Data Cleansing)

Detección y corrección de errores e inconsistencias en los datos para mejorar su calidad.

Método de Validación de Datos (Data Validation)

Verificación de que los datos cumplen con reglas y criterios predefinidos para asegurar su exactitud y consistencia.

Método de Integración de Datos (Data Integration)

Combinación de datos de diferentes fuentes en un único conjunto coherente y unificado.

Método de Auditoría de Datos (Data Auditing)

Evaluación sistemática de la calidad de los datos mediante la revisión y seguimiento de los datos para garantizar su exactitud, integridad y consistencia.

Método de Monitoreo de la Calidad de los Datos (Data Quality Monitoring)

Establecimiento de procesos continuos para medir y controlar la calidad de los datos en el tiempo.

Método de Enriquecimiento de Datos (Data Enrichment)

Mejora de la calidad de los datos añadiendo información adicional relevante y precisa.

Método de Gobierno de Datos (Data Governance)

Implementación de políticas, procedimientos y estándares para gestionar la calidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida.

Método de Análisis de Raíz de Problemas (Root Cause Analysis)

Identificación de las causas fundamentales de los problemas de calidad de datos para implementar soluciones efectivas.

Método de Análisis de Calidad de Datos (Data Quality Analysis)

Evaluación exhaustiva de los datos contra criterios de calidad específicos para identificar problemas y áreas de mejora.

Definición de los Criterios de Calidad

Determinar qué significa "datos de calidad" para la organización.

Definir criterios como precisión, integridad, consistencia, actualización y accesibilidad.

Evaluación Inicial de la Calidad de los Datos

Auditar el estado actual de los datos antes de iniciar cualquier acción correctiva.

Revisar las fuentes de datos actuales y crear un informe de evaluación de calidad.

Implementación de Herramientas de Limpieza y Validación de Datos

Corregir los problemas detectados en la evaluación inicial.

Implementar procesos de limpieza y validación de datos.

Establecimiento de Políticas de Calidad de Datos

Formalizar reglas y políticas para mantener la calidad de los datos a largo plazo.

Definir roles, responsabilidades y procedimientos para la gestión continua.

Monitoreo Continuo y Reportes de Calidad

Asegurar que los datos mantengan su calidad a lo largo del tiempo.

Implementar herramientas de monitoreo y generar informes periódicos.

Mejora Continua

Adaptar el proceso de calidad de datos a los cambios en la organización y sus necesidades.

Evaluar el feedback y mejorar herramientas y políticas de calidad.