Lejos de ser un aspecto sin importancia, asegurar la calidad de los datos es un paso fundamental para las organizaciones.
Cuando la calidad de datos está garantizada, se mantiene la coherencia en la información para poder tomar buenas decisiones e impulsar el negocio.
Ahora bien, ¿qué aspectos se deben considerar al analizar el nivel de fiabilidad, completitud y precisión de la información? Te lo contamos en esta nota.
Calidad de los datos, un aspecto clave para el éxito del negocio
Antes de analizar cómo medir la calidad de datos, repasemos por qué es un factor imprescindible para el crecimiento empresarial.
Cuando hablamos de calidad de los datos, hacemos referencia a un conjunto de métodos, técnicas y prácticas que se despliegan para lograr que los datos sean objetivos, sólidos y aptos para tomar decisiones.
Data quality determina la eficiencia de los procesos, la agilidad operativa, la satisfacción de los clientes y la evolución de los negocios.
Garantizar la calidad de la información permite que las compañías:
- Optimicen su proceso de toma de decisiones, que pasan a estar basadas en registros fiables. De esta manera, las empresas crean estrategias acertadas que mejoran su rendimiento y aumentan sus ventajas competitivas en el mercado.
- Mejoren la colaboración, ya que cuando todos los miembros de una organización pueden acceder a datos precisos para llevar adelante sus actividades, se alinean con las prioridades empresariales y obtienen resultados cohesionados.
- Aumenten su eficiencia operativa, porque al dejar de lado datos defectuosos o de mala calidad, se reducen los errores, los tiempos de inactividad y el retrabajo que supone corregir equivocaciones.
- Comprendan mejor a sus clientes, como consecuencia de la obtención de información precisa. Cuando los datos son fiables, las empresas entienden mejor los pain points, necesidades y aspiraciones de sus clientes. Esto les permite crear ofertas que se ajusten a estos requerimientos y mejorar las interacciones con los usuarios.
- Garanticen el cumplimiento normativo, cumpliendo con normativas y regulaciones a fin de evitar sanciones e inconvenientes que pueden derivar en pérdida de reputación o problemas legales.
Calidad de datos: 7 dimensiones que permiten medirla
Es evidente la importancia que tiene para las organizaciones garantizar que sus datos sean de calidad. Pero, ¿cómo medir la data quality?
La respuesta se encuentra en las dimensiones de la calidad de los datos, que son métricas utilizadas por los especialistas en data para calcular la calidad y la utilidad de los registros para los usuarios. Si bien cada organización puede determinar sus propios parámetros, en líneas generales se utilizan 6 características.
Precisión
Cuando los datos son inexactos, usarlos en una estrategia empresarial es peligroso, ya que pueden llevar a resultados no deseados, reduciendo la confianza de colaboradores y clientes en la compañía.
Los valores de los datos deben estar en consonancia con los valores reales, por eso, las organizaciones tienen que analizar su exactitud a fin de poder obtener valor real de ellos.
Relevancia
Más allá de su precisión, para realmente aportar valor, los datos deben ser relevantes para el negocio en sí. Tener información innecesaria puede desorganizar las bases de datos, generando pérdidas de tiempo y esfuerzo.
Por eso, los datos deben ser pertinentes, es decir, servir al propósito que llevó a recopilarlos en primer lugar.
Coherencia
La incoherencia en la información redunda en confusión y en la necesidad de implementar mecanismos para detectar incongruencias. Lo que, en definitiva, implica invertir tiempo y esfuerzos para encontrar y eliminar los registros erróneos.
En este sentido, es fundamental garantizar que los valores de determinados datos cumplen con una regla específica. Representa el grado en que una pieza única de datos contiene el mismo valor a través de múltiples conjuntos de datos.
Integridad
¿Sirve recopilar grandes cantidades de datos sin evaluar si están completos? Cuando la información no es íntegra, podría ser inutilizable.
Por eso, al recolectar datos es imprescindible asegurarse de que estén completos. Solo así es posible tomar buenas decisiones e impulsar la estrategia organizacional.
Oportunidad
Los datos no son estáticos, sino que cambian continuamente. Si no son oportunos, o sea, si no representan la realidad, se tornan obsoletos, conduciendo a una pérdida notable de recursos y esfuerzos.
En consecuencia, es crucial hacer un seguimiento de la evolución de la información. De esta manera, es posible actualizar los registros para que sigan siendo relevantes.
Accesibilidad
De poco sirve contar con datos precisos, coherentes, relevantes y completos si quienes necesitan utilizarlos no tienen acceso a ellos.
Para que la calidad de los datos no sea vea comprometida, es fundamental que los colaboradores, partners y clientes puedan acceder a los registros que necesitan a través de herramientas específicas, en el momento en el cual lo requieran.
Unicidad
La unicidad, es decir, la garantía de que no existe duplicación ni solapamiento entre registros, es una cualidad clave para la data quality.
Cuando los datos están duplicados, la credibilidad y la confianza se ponen en jaque. Por lo tanto, es importante asegurarse de que la información es única y se ajusta a los propósitos organizacionales.
Midiendo la calidad de datos, es posible comparar el estado real de los datos con el estado deseado, a fin de determinar si la información puede ser utilizada para la planificación y ejecución de la estrategia corporativa.
En Data IQ, podemos ayudarte a medir la calidad de los datos de tu organización para que puedas obtener el máximo potencial de ellos. ¡Mándanos un mensaje!