Asegurar la calidad de sus datos no es meramente una necesidad técnica, sino un activo estratégico que puede mejorar significativamente el proceso de toma de decisiones y la eficiencia operativa de su negocio. Sin datos precisos, completos y confiables, tomar decisiones informadas se convierte en un juego de azar.

En digna, entendemos que gestionar la calidad de los datos es un desafío multifacético, especialmente a medida que las organizaciones navegan por los vastos mares de datos que acumulan. Esta guía integral le proporciona un plan para lograr datos de alta calidad mediante una combinación de experiencia humana y herramientas avanzadas de IA, con ideas, trucos y consejos de nuestro equipo de expertos. 

Una Guía para Asegurar la Calidad de los Datos 

Asegurar la calidad de los datos es un proceso multifacético que involucra varios pasos, cada uno abordando diferentes aspectos de la gestión de datos. Aquí le mostramos cómo comenzar: 

Comience con una Evaluación de la Calidad de los Datos 

El camino hacia una calidad de datos excepcional comienza con comprender dónde se encuentra. Al igual que cualquier buen médico, no trataría a un paciente sin un diagnóstico. Realizar una evaluación de la calidad de los datos exhaustiva es crucial. Este paso inicial le ayuda a medir la salud de su ecosistema de datos, identificando problemas prevalentes como inexactitudes, inconsistencias, duplicaciones o información desactualizada. Esta evaluación inicial es fundamental ya que informa las estrategias que implementará para mejorar la calidad de los datos y priorizar áreas que necesitan atención inmediata. 

Aspectos Clave de una Evaluación de la Calidad de los Datos: 

• Precisión: ¿Sus entradas de datos son correctas y reflejan las condiciones del mundo real? 

  
  

• Integridad: ¿Se ha capturado toda la información necesaria? 

  
  

• Consistencia: ¿Son las entradas de datos consistentes en diferentes conjuntos de datos? 

  
  

• Relevancia: ¿Los datos son relevantes para las necesidades de su negocio? 

Establecer Estándares de Calidad de Datos  

Una vez completada la evaluación, el siguiente paso crucial es establecer estándares claros y accionables de calidad de datos. Estos estándares deben definir qué constituye una calidad de datos aceptable para su organización y deben cubrir dimensiones como precisión, integridad, consistencia, oportunidad y relevancia. Los estándares claros no son solo pautas; son los puntos de referencia contra los cuales se mide y mantiene la calidad de los datos en toda su organización. 

Características de la Calidad de los Datos: 

• Oportunidad: Asegúrese de que los datos sean actuales y relevantes. 

  
  

• Validez: Los datos deben conformarse a las reglas y restricciones comerciales. 

  
  

• Accesibilidad: Los datos deben ser fácilmente accesibles para los usuarios autorizados. 

  
  

• Duplicación: Minimizar las entradas de datos redundantes. 

Usar Herramientas de Perfilado de Datos 

Con los estándares en su lugar, emplear herramientas de perfilado de datos es su siguiente paso. Estas herramientas son indispensables para identificar problemas de calidad de los datos como valores faltantes, registros duplicados o formatos inconsistentes. Las herramientas de Perfilado de Datos escanean sus conjuntos de datos para proporcionar un análisis detallado, ayudándole a identificar problemas que necesitan ser abordados. Con la función Autometric de digna, este proceso se mejora al perfilar y monitorear continuamente los datos, asegurando que cualquier desviación de las normas establecidas sea identificada y abordada puntualmente. 

Implementar Reglas de Validación de Datos 

Las reglas de validación de datos son controles automatizados que aseguran que los datos ingresados en sus sistemas cumplan con los estándares de calidad predefinidos. Estas reglas ayudan a mantener la precisión y consistencia de los datos desde el punto de entrada. Esto puede ser cualquier cosa, desde asegurarse de que los códigos postales sigan el formato correcto hasta verificar que las direcciones de correo electrónico sean válidas. 

Nuestra Autothreshold impulsada por IA ajusta la sensibilidad de las alertas a la volatilidad de los datos (pequeños cambios desencadenarán alertas en "datos estables", los datos volátiles tienen un rango más amplio de "datos aceptados") 

Mejores Prácticas de Validación de Datos: 

• Validación en Tiempo Real: Validar datos a medida que se ingresan en el sistema. 

  
  

• Validación por Lotes: Validar periódicamente grandes lotes de datos. 

  
  

• Reglas dinámicas derivadas de IA: Utilizar aprendizaje automático en su activo de datos para detectar anomalías. 

  
  

• Reglas Personalizadas: Definir reglas que se alineen con los requisitos de su negocio. 

Lea también: Un Año Sin Reglas Técnicas de Calidad de Datos en un Almacén de Datos

Realizar Limpieza Regular de Datos 

La calidad de los datos no es una solución única, sino un esfuerzo continuo. La limpieza de datos implica identificar y corregir o eliminar datos inexactos, incompletos o duplicados. La limpieza regular de los datos garantiza que su base de datos siga siendo confiable y digna de confianza. 

Pasos para la Limpieza de Datos: 

• Identificar: Localizar entradas de datos inexactas o incompletas. 

  
  

• Corregir: Actualizar o rectificar datos erróneos. 

  
  

• Eliminar: Eliminar datos duplicados o redundantes. 

Entrenar a los Empleados en las Mejores Prácticas de Calidad de Datos 

Uno de los aspectos más pasados por alto de la gestión de la calidad de los datos es la capacitación de los empleados. Educar a su equipo sobre los principios de calidad de los datos y las mejores prácticas para mantenerla asegura que todos contribuyan positivamente al ciclo de vida de los datos. Un equipo bien informado es su mejor defensa contra la degradación de los datos. 

Áreas de Enfoque de la Capacitación

• Entrada de Datos: Prácticas de entrada de datos precisas y coherentes. 

  
  

• Manejo de Datos: Técnicas adecuadas de gestión y almacenamiento de datos. 

  
  

• Estándares de Calidad: Comprender y adherirse a los estándares de calidad de los datos establecidos. 

Implementar Políticas de Gobernanza de Datos

La calidad de los datos no es una solución única. Establecer políticas de gobernanza de datos robustas asegura que los datos sean gestionados y mantenidos adecuadamente a largo plazo. Las políticas de gobernanza de datos proporcionan un marco para gestionar la calidad de los datos a lo largo del tiempo. Estas políticas definen roles, responsabilidades y procesos para asegurar la integridad de los datos en toda la organización. 

Gobernanza de Datos Efectiva: 

• Definición de Roles: Defina claramente los roles de gestión de datos. 

  
  

• Implementación de Procesos: Establezca procesos para el monitoreo de la calidad de los datos. 

  
  

• Ejecución de Políticas: Asegurar el cumplimiento con las políticas de calidad de los datos. 

Verificación de la Plausibilidad de sus Datos 

Aquí está un gremlin de calidad de los datos que a menudo pasa desapercibido: la plausibilidad. Los datos pueden ser técnicamente precisos pero fundamentalmente increíbles. Asegurar la plausibilidad de sus datos implica definir reglas de validación exhaustivas (lo cual es muy laborioso al principio, pero también implica esfuerzos serios de mantenimiento). Alternativamente, podría validar puntos de datos contra el sentido común y el conocimiento experto. Esto puede incluir verificar valores atípicos de datos, comparar datos entre fuentes y consultar con expertos en la materia. 

Técnicas de Verificación de la Plausibilidad: 

• Valores Atípicos: Identificar e investigar puntos de datos que se desvían significativamente de la norma. 

  
  

• Comparación entre Fuentes: Validar datos comparándolos con otras fuentes confiables. 

  
  

• Análisis de Patrones: Buscar patrones y tendencias lógicos en los datos. 

Aprovechar el Análisis Estadístico 

Si bien los expertos en la materia son activos invaluables, su tiempo a menudo es limitado para verificaciones continuas de calidad de datos. Aquí es donde entra el poder de los datos históricos y el análisis estadístico. El análisis estadístico puede ayudar a identificar tendencias, patrones y anomalías en sus datos. Al aprovechar datos históricos, puede mejorar la precisión y confiabilidad de sus datos actuales. 

¿La buena noticia? ¡No necesita un doctorado en estadística! Las características de análisis estadístico listas para usar de digna proporcionan verificaciones y alertas automatizadas para anomalías, lo que le permite identificar posibles problemas de plausibilidad. 

Cómo digna Asegura la Calidad de los Datos 

1. Autometricas 

digna perfila sus datos a lo largo del tiempo, capturando métricas clave para el análisis. Este perfilado continuo ayuda a establecer líneas base para el comportamiento esperado de los datos, asegurando una alta calidad de los datos. 

2. Modelo de Pronósticos 

Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados de digna aprenden a predecir tendencias y patrones futuros de datos, lo que permite la detección precisa de anomalías y la gestión proactiva de la calidad de los datos. 

3. Autolimites 

Los algoritmos de IA digna ajustan automáticamente los valores umbral para la detección de anomalías, proporcionando advertencias tempranas para desviaciones y minimizando el riesgo de problemas de calidad de los datos. 

4. Panel de Control 

Monitoree la salud de sus datos en tiempo real con paneles intuitivos. Estos paneles proporcionan una clara visibilidad de las anomalías de los datos y su impacto potencial. 

5. Notificaciones 

Sea el primero en saberlo con alertas instantáneas sobre cualquier anomalía. El sistema de notificaciones de digna asegura que las anomalías de los datos sean abordadas prontamente, minimizando posibles interrupciones. 

Asegurar la calidad de los datos es un proceso continuo que requiere un enfoque integral y las herramientas adecuadas. Al seguir los pasos descritos en esta guía y aprovechar las soluciones avanzadas de calidad de datos de digna, puede alcanzar y mantener altos estándares de calidad de los datos. Recuerde, datos de alta calidad son la columna vertebral de la toma de decisiones informadas y del éxito organizacional. En digna, estamos comprometidos a ayudarle a lograr la excelencia en la calidad de los datos. 

Para obtener más información sobre cómo digna puede ayudarle a asegurar la calidad de los datos, vea nuestro demo o contacte a nuestro equipo de expertos hoy mismo.