En la era de la información y la toma de decisiones basada en datos, realizar las mejores prácticas para asegurar la calidad de los datos se ha convertido en un aspecto crítico para el éxito de cualquier organización.
Actualmente, los datos se han convertido en uno de los mayores activos de una organización junto a la Inteligencia Artificial aplicada en la empresa.
Se usa en todas partes, desde las operaciones cotidianas de una empresa hasta el impulso de sus iniciativas de inteligencia empresarial.
Es por ello que la gestión de la calidad y las bases de datos debería ser una de las principales prioridades de las organizaciones de todo el mundo.
Son estos datos los que ayudan a las organizaciones a identificar y convertir clientes potenciales, mejorar su experiencia, planificar presupuestos departamentales, mejorar las ofertas de productos o servicios y asignar recursos para maximizar la eficiencia y la productividad.
A su vez, los datos de baja calidad pueden llevar a análisis inexactos, conclusiones erróneas y decisiones desinformadas. Por lo tanto, es esencial implementar estrategias y prácticas sólidas para garantizar que los datos sean fiables y precisos.
En este nuevo artículo del blog, vamos a explorar algunas de las mejores prácticas para asegurar la calidad de los datos en una organización, abordando cuestiones como la limpieza de datos, la visualización, la estandarización y la gobernanza.
Comprender la importancia de la calidad de los datos
Antes de adentrarnos en las mejores prácticas específicas, es crucial comprender por qué la calidad de los datos es crucial.
Los datos de alta calidad son esenciales para:
- Tomar decisiones precisas y fundamentadas.
- Realizar análisis confiables y obtener resultados significativos.
- El cumplimiento normativo y legal.
- Construir modelos de aprendizaje automático precisos.
- Mantener la confianza de los clientes y socios.
Ahora sí, vamos a conocer las mejores prácticas para asegurar la calidad de los datos en una organización.
Limpieza de datos con rigor
Es el proceso de identificar y corregir errores, inconsistencias y datos incompletos en conjuntos de datos.
Algunas prácticas clave incluyen la detección de datos anómalos, como puede ser:
- identificar y manejar valores atípicos que pueden distorsionar los resultados del análisis;
- eliminar duplicados, es decir, identificar y eliminar registros duplicados que pueden afectar negativamente la precisión;
- manejar datos faltantes, o lo que es lo mismo, decidir si se deben rellenar, eliminar o imputar valores faltantes de manera informada.
Estandarización y normalización
La estandarización implica la uniformidad de formatos y unidades, mientras que la normalización ajusta los valores a una escala común.
Ambas son esenciales para comparar y analizar datos de manera efectiva. Las prácticas incluyen:
- Unidades consistentes: Convertir todas las medidas a la misma unidad para evitar confusiones.
- Formatos uniformes: Asegurarse de que las fechas, monedas y otros formatos sigan una estructura consistente.
Visualización de datos para identificar problemas
Es una herramienta muy poderosa dentro del business intelligence para detectar patrones y anomalías en los datos.
Hablamos, entre otros elementos, de:
- Gráficos exploratorios: Utilizar gráficos y visualizaciones para explorar los datos y detectar tendencias o inconsistencias.
- Heatmaps: Identificar correlaciones entre variables mediante mapas de calor.
- Gráficos de dispersión: Identificar posibles valores atípicos y relaciones entre variables.
Implementar la gobernanza de datos
La gobernanza de datos es la gestión integral de los datos en toda la organización.
Establecer una estructura sólida de gobernanza de datos supone en la práctica:
- Definir responsabilidades: Asignar roles y responsabilidades claros para la gestión y calidad de los datos.
- Establecer normas: Crear estándares y políticas para la captura, almacenamiento y uso de datos.
- Realizar auditorías regulares para asegurarse de que las prácticas de calidad de datos se sigan adecuadamente.
Validación cruzada y verificación
Se trata de comparar datos entre diferentes sistemas o fuentes para detectar discrepancias.
Esto puede realizarse mediante la comparación de datos, al contrastar información de diferentes sistemas para asegurarse de que coincidan, y la conciliación de datos, para asegurarse de que los totales y cifras coincidan en diferentes sistemas o informes.
Capacitación y conciencia del personal
Una de las piezas clave que a menudo olvidan las empresas es capacitar a su equipo.
La calidad de los datos no es solo una responsabilidad de los equipos de tecnología, sino de toda la organización.
La capacitación y conciencia del personal son esenciales para promover la cultura de datos, educar a los empleados sobre la importancia de la calidad del Data y su impacto en la toma de decisiones, y fomentar la colaboración.
Con ello logramos involucrar a los diferentes departamentos en la mejora continua de la calidad de los datos.
Automatización y herramientas tecnológicas
En este punto hacemos referencia a agilizar y mejorar significativamente la calidad de los datos con herramientas de limpieza, transformación de datos para automatizar tareas repetitivas y validación en tiempo real.
Mediante la implementación de las mejores prácticas aquí mencionadas, cualquier empresa puede garantizar que sus datos sean fiables, precisos y útiles para la toma de decisiones informadas.
Así, la limpieza rigurosa, la estandarización, la visualización, la gobernanza y otras estrategias contribuyen en conjunto a construir una base sólida para la excelencia en la calidad de los datos.
Si necesitas los servicios de una empresa que te ayude a gestionar la gobernanza de los datos, mantenerlos y tratarlos, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.
