En la era digital, los datos se han convertido en el activo más importante de cualquier organización. Sin embargo, no basta con tener acceso a grandes cantidades de información; para tomar decisiones estratégicas y alcanzar objetivos, es fundamental contar con alta Calidad de Datos.
Y es que cada año, la mala calidad de los datos le cuesta a las organizaciones 12,9 millones de dólares. Que corresponde a un impacto inmediato en los ingresos, pero a largo plazo los datos de mala calidad aumentan la complejidad de los ecosistemas de datos y llevan a tomar malas decisiones (GARTNER, 2021).
¿Qué es la Calidad de los Datos?
La Calidad de los Datos se refiere al grado en que estos son limpios, conectados, seguros, disponibles y accionables para el propósito en el que se van a utilizar. Un conjunto de datos de alta calidad permite a las organizaciones tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia de sus procesos y optimizar sus resultados.
Dimensiones de la Calidad de Datos
Para garantizar la calidad de los datos, es importante considerar las siguientes dimensiones:
- Completitud: Se refiere a la ausencia de valores nulos o vacíos en los datos. Ejemplo: Una base de datos de clientes completa debe tener información sobre el nombre, dirección, correo electrónico y teléfono de cada cliente.
2. Conformidad: Se refiere al cumplimiento de los datos con las reglas y estándares predefinidos. Los datos conformes se ajustan a los formatos y valores esperados. Ejemplo: Un campo de fecha debe tener un formato específico (dd/mm/aaaa) y no contener valores como “hoy” o “mañana”.
3. Consistencia: Se refiere a la coherencia interna de los datos. Los valores no deben contradecirse entre sí o con otros conjuntos de datos relacionados. Ejemplo: La edad de un cliente no debe ser mayor que su fecha de nacimiento.
4. Exactitud: Se refiere a la precisión y veracidad de los datos. Los datos exactos representan fielmente la realidad. Ejemplo: La fecha creación de un crédito activo no puede ser una fecha futura.
5. Integridad: Se refiere a la totalidad y coherencia de los datos. Un conjunto de datos íntegro no tiene información redundante o inconsistente. Ejemplo: No debe existir diferentes códigos para un municipio, ciudad o departamento.
6. Duplicidad: Se refiere a la presencia de datos redundantes en un conjunto de datos. La duplicidad puede afectar la calidad de los datos y dificultar su análisis. Ejemplo: Un mismo cliente no debe estar registrado dos veces en la misma base de datos con diferentes datos de contactabilidad.
¿Cómo se puede mejorar la Calidad de Datos en una organización?
Los líderes de Datos deben establecer acciones para definir estándares de calidad de datos que puedan seguirse en todas las unidades de negocio de la organización. Es probable que diferentes partes interesadas en una empresa tengan diferentes niveles de sensibilidad, cultura y madurez empresarial, por lo que la manera y la velocidad con la que se cumplen los requisitos de las habilitaciones de DQ pueden diferir. (GARTNER, 2021)
Las acciones que pueden acelerar la mejora de la calidad de los datos pueden estar apalancadas en soluciones que permitan acoplarse a los ecosistemas de datos de cualquier organización, que permita entregar resultados rápidos para conocer el estado de calidad actual de los datos, aplicar proceso de limpieza, estandarización y mejoramiento de los datos.
En Gati360 ofrecemos a nuestros clientes una solución aceleradora llamada SEDaQ (Sistema Estándar de Calidad de Datos), que se convierte en un aliado estratégico para las organizaciones que permite ser aplicado y parametrizado para los diferentes sistemas de información. Actualmente SEDaQ, permite construir un proceso conformado por adquisición, remediación y visualización de datos para acelerar las acciones de mejora de Calidad de Datos identificadas en la información de identificación de personas, empresas, contacto y ubicación.
SEDaQ (Sistema Estándar de Calidad de Datos)
Adquisición de Datos: El proceso de adquisición de datos se realiza en la herramienta INFORMATICA Data Quality y permite obtener los datos requeridos por el Sistema de Estandarización de Calidad de Datos.
· Remediación de Datos: Proceso de limpieza, estandarización y mejoramiento de los datos para las entidades de negocio, personas y empresas, basado en reglas preconstruidas y aceleradoras propias de SEDaQ.
· Todas las reglas de SEDaQ, fueron creadas con base a las mejores prácticas propuestas por INFORMATICA y se crearon procesos innovadores en algunas reglas como direcciones, nombres, teléfonos, correos electrónicos, ciudades y página web.
· Visualización de Datos: El proceso de visualización de los datos se realiza en la herramienta Analyst de Informatica y Power BI de Microsoft. Dicha visualización permite representar de forma gráfica el diagnóstico antes y después de la remediación de los datos.
En conclusión, la alta Calidad de los Datos son un activo fundamental para el éxito de cualquier organización. Para aprovechar al máximo este activo, es necesario implementar un sistema que permita realizar perfilados frecuentes, remediación de datos y visualización para el análisis y supervisión de los líderes de datos. Con SEDaQ como acelerador estratégico de las acciones de mejora de calidad, brinda a la organización una mayor confianza en su información.
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Shirley Arango Rojas
Professional Services Consultant
