Durante años, mi vida laboral diaria como Consultor de Almacén de Datos experimentado estuvo marcada por el incesante pitido de alertas que indicaban otro problema de calidad de datos en nuestros almacenes de datos. Ya fuera en bancos o en empresas de telecomunicaciones, la historia era dolorosamente similar: los problemas de calidad de datos llevaron a incesantes recargas, aumento del estrés, informes erróneos y horas interminables y tediosas de resolución de problemas. El estrés, las inexactitudes y la búsqueda interminable de rectificar los problemas de datos se convirtieron en la marca de mi carrera.

Estas eran horas que podrían haberse invertido en innovación y trabajo estratégico, en lugar de arreglar lo que nunca debió haberse roto en primer lugar.

En mis primeros intentos por combatir esta plaga, recurrí a reglas de validación definidas manualmente. Sin embargo, este enfoque era similar a usar un cubo para sacar agua de un barco con fugas: consumía tiempo, era ineficaz y frustrante.

Las Batallas Diarias con la Calidad de Datos

En los intrincados entornos de datos de bancos y empresas de telecomunicaciones, donde pasé gran parte de mi vida profesional, los problemas de calidad de datos no solo eran frecuentes; eran la norma. 

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El Ciclo Interminable de Recargas

Cada mañana comenzaba con la esperanza de que nuestras cargas de datos nocturnas se hubieran realizado sin problemas, solo para encontrar nuevamente que las discrepancias en los datos requerían numerosas recargas, consumiendo tiempo y recursos valiosos. Las recargas no eran solo una molestia técnica; eran sintomáticas de problemas más profundos de calidad de datos que necesitaban atención inmediata.

Informes Retrasados y Menguante Confianza en los Datos

Nada disminuye más la confianza en un equipo de datos como la infame frase "El informe se retrasará debido a problemas de calidad de datos". Los interesados no necesariamente entienden las complejidades de lo que sale mal, solo ven fallos repetidos. Con cada retraso, la credibilidad del equipo de IT se veía afectada.

Conflictos de Equipo: ¿De Quién es la Culpa?

Los problemas de datos a menudo generaban conflictos dentro de los equipos. La búsqueda de culpables se volvió rutinaria. ¿Era culpa de los ingenieros de datos, de los analistas o de una fuente externa de datos? Esta búsqueda interminable de un chivo expiatorio creó un ambiente tóxico que obstaculizó la productividad y la satisfacción.

El Desgaste de la Moral

Los problemas de calidad de datos no son solo un problema técnico; son un problema de personas. La complejidad de estos problemas significaba largas horas, trabajo tedioso y una sensación general de frustración que impregnaba el equipo. La frustración y la dificultad para resolver estos problemas crearon un mal ambiente e hicieron que el trabajo fuera ingrato y molesto.

Decisiones Tomadas en Arenas Movedizas

Imagínese tomando decisiones que podrían influir en millones en ingresos basadas en informes defectuosos. Nos encontramos en esta posición precaria más a menudo de lo que me gustaría admitir. Descubrir problemas de datos tarde significaba que a veces se tomaban decisiones comerciales críticas sobre cimientos inestables.

Alta Rotación: Un Síntoma del Descontento con los Datos

El ciclo implacable de abordar los problemas de calidad de datos comenzó a desgastar incluso a los miembros del equipo más dedicados. El trabajo no era satisfactorio, lo que llevaba a altas tasas de rotación. No se trataba solo de perder empleados; se trataba de perder conocimiento institucional, lo que a menudo exacerbaba los mismos problemas que intentábamos resolver.

El Efecto Dominó de las Inexactitudes de Datos

Los métricas son el alma de la toma de decisiones, y en los sectores bancario y de telecomunicaciones, los métricas de año a mes y de año a fecha son cruciales. Un solo día de datos defectuosos podría desencadenar un efecto dominó, necesitando recalculaciones que retrocedían días, a veces semanas. Esto no solo consumía tiempo, sino que también era un drenaje de recursos.

Adopción de la Automatización con digna

El futuro de la calidad de los datos no está atrapado en las cadenas de la supervisión manual. Está automatizado. Esto me llevó a asociarme con un amigo de la industria, un Científico de Datos que también sufría de calidad de datos insuficiente para crear digna - un gran cambio de juego, ya que imaginamos una herramienta que no fuera solo un paso, sino un salto hacia la modern Data Quality.

digna se basa en un principio simple pero profundo: el futuro es automatizado, y esto es particularmente cierto para DataOps. Los metadatos no deberían ser meticulosamente curados por manos humanas, sino inteligentemente derivados de los datos en sí.

Usando aprendizaje automático automatizado, digna no solo responde a las anomalías; las anticipa. Esta no es una herramienta reactiva, es proactiva. Aprende de los patrones de datos históricos para predecir y adaptarse a los nuevos, asegurando que la calidad de los datos sea tan dinámica como los datos mismos.

El Enfoque Basado en Humanos vs. el Basado en IA: El Cambio de Paradigma

La diferencia clave entre los enfoques basados en humanos y los basados en IA radica en su naturaleza fundamental. Mientras que el enfoque basado en humanos era manual y propenso a errores, el basado en IA digna era automatizado y preciso. Podía derivar ideas de datos históricos, identificar anomalías, tendencias y patrones, y, lo más importante, prevenir que los problemas de datos se intensificaran. 

El radar en tiempo real de digna aseguraba que los problemas de datos se detectaran y abordaran mucho antes de que pudieran impactar los procesos de toma de decisiones. Fue un cambio de paradigma en la gestión de calidad de datos. Consulte esta tabla para comprender mejor por qué debería implementar un enfoque de calidad de datos basado en IA. 

Una Historia de Éxito: Transformando la Calidad de Datos en IT-Services de la Seguridad Social Austriaca

Una de nuestras historias de éxito más convincentes se desarrolló en IT-Services de la Seguridad Social Austriaca (ITSV). Aquí, el Gerente de Producto de Almacén de Datos, Vojkan Radak, presenció de primera mano el poder transformador de digna:

"digna ha reemplazado con éxito un sorprendente número de 9000 reglas de calidad de datos para controles técnicos en nuestro Almacén de Datos,"* relató Radak. 

Esta revelación fue más que solo una afirmación; fue un testimonio del potencial de la IA para revolucionar la gestión de calidad de datos. Esas 9000 reglas, una vez una tarea colosal para mantener, ahora eran manejadas hábilmente por los sofisticados algoritmos de digna.

Imagine el alivio, la liberación de recursos y el potencial puro desbloqueado cuando un sistema como digna asume la tediosa y compleja tarea de la validación y aseguramiento de la calidad de datos. No se trata solo de reemplazar el esfuerzo humano; se trata de mejorarlo, permitiendo que los profesionales de datos se involucren en un trabajo más estratégico e impactante.

Adoptando el Futuro de la Calidad de Datos en digna

Como visionario en el campo de la gestión de datos, he llegado a reconocer que la calidad de datos es el pilar de los análisis insighful, la toma de decisiones informada y la eficiencia operativa. digna, con sus capacidades impulsadas por IA, abre la puerta a un futuro donde la calidad de datos se vuelve proactiva. Aprende del pasado, verifica las entregas de datos contra las expectativas y empodera a las organizaciones para ser parte del 7% que aborda proactivamente los problemas de datos.

digna es el puente entre el mundo tradicional de los problemas de calidad de datos y un futuro donde la automatización, la IA y la gestión proactiva de los datos reinan supremamente. Es hora de adoptar el futuro y tomar el control de la calidad de sus datos con digna. No deje que los problemas de datos erosionen la confianza en sus datos. Contáctenos y únase a la revolución de la calidad de datos hoy.

Para ver cómo funciona hoy en todo un data warehouse el paso de reglas mantenidas a mano a controles automatizados y aprendidos, consulte la gestión de la calidad de datos con digna.

Preguntas frecuentes

¿Por qué no bastan las reglas manuales de validación de calidad de datos?

Las reglas de validación definidas manualmente consumen mucho tiempo y no dan abasto, sostiene el autor, que las compara con achicar agua de un barco que hace aguas con un cubo. Tras años como consultor de data warehouse en bancos y telecos, describe recargas, errores y depuraciones interminables pese a esas reglas.

¿Cómo afectan los problemas de calidad de datos a los equipos de data warehouse?

Afectan tanto a las personas como a los sistemas. El autor describe recargas repetidas tras las cargas nocturnas, informes retrasados que minan la confianza en TI, culpas cruzadas entre ingenieros y analistas, baja moral y una alta rotación que se lleva el conocimiento y agrava los problemas que el equipo intenta resolver.

¿Por qué un solo día de datos erróneos puede obligar a semanas de recálculos?

La banca y las telecomunicaciones dependen de métricas year-to-month y year-to-date, así que un solo día de datos erróneos se arrastra a todas las cifras posteriores. El artículo explica que este efecto dominó obligaba a veces a recalcular días o incluso semanas hacia atrás, con un gran coste de tiempo y recursos.

¿Qué diferencia hay entre la calidad de datos basada en personas y la basada en IA?

El enfoque basado en personas es manual y propenso a errores, mientras que una herramienta basada en IA como digna está automatizada y aprende de los patrones históricos de los datos. Según el artículo, identifica anomalías, tendencias y patrones y se anticipa a los problemas en lugar de solo reaccionar.

¿Cuántas reglas de calidad de datos sustituyó digna en ITSV?

digna sustituyó 9000 reglas de calidad de datos para controles técnicos en el data warehouse de IT-Services of Austrian Social Security (ITSV). El Data Warehouse Product Manager Vojkan Radak confirmó la cifra, y el artículo la presenta como prueba de que la IA puede asumir un trabajo de validación complejo y repetitivo.