La calidad de los datos no es solo un problema de TI; es un elemento fundamental de las operaciones comerciales modernas. La importancia crítica de datos de alta calidad se destaca en un reciente "Informe del Estado de Data Observability" de CDO Magazine. Pinta un cuadro bastante inquietante: solo el 7% de los líderes en gestión de datos pueden resolver problemas de datos antes de que impacten a los usuarios finales. Esta estadística sorprendente refleja los desafíos más amplios que enfrentan hoy las organizaciones impulsadas por datos, desde relaciones tensas entre equipos hasta recursos desperdiciados y estrés añadido. 

A continuación, profundizamos en por qué los problemas de datos continúan creando conflictos, los conflictos causados por el descubrimiento tardío de problemas de datos, las trampas comunes que enfrentan las infraestructuras de datos y cómo mejorar la calidad de los datos. Presentamos una solución innovadora: digna, una herramienta moderna de calidad de datos impulsada por IA que está preparada para transformar cómo las empresas abordan la confiabilidad de los datos.

Descubrimiento Tardío de Problemas de Datos: Una Fuente de Conflicto

En un mundo donde los datos son el nuevo petróleo, el descubrimiento tardío de problemas de datos es como encontrar una fuga en un oleoducto: el daño está hecho, los recursos se desperdician, y la limpieza es costosa. Cuando los problemas de datos se detectan tarde en el proceso, puede ser un desastre para todos los interesados involucrados. Los equipos de datos a menudo están en la línea de fuego, ya que el 58% de los conflictos surgen con los consumidores de datos cuando las canalizaciones no entregan datos precisos y oportunos. La fricción entre los departamentos de negocios y TI se intensifica cuando las decisiones tomadas sobre datos defectuosos conducen a pérdidas financieras, oportunidades perdidas y errores estratégicos.

La detección tardía de problemas de calidad de datos consume recursos excesivos — el 57% de los recursos internos, para ser exactos — y añade estrés a equipos sobrecargados, según los hallazgos del informe. Esta tensión no solo afecta a los recursos sino también a las relaciones interdepartamentales que son críticas para el funcionamiento fluido de la organización.

Equipos de Datos vs. Consumidores de Datos

Los consumidores de datos esperan información oportuna y precisa. Un retraso o un error en los datos puede conducir a decisiones empresariales equivocadas, empañando la confianza entre quienes proporcionan datos y quienes dependen de ellos.

Departamentos de Negocios vs. TI

Las unidades de negocio exigen datos para informar estrategias y medir resultados. Cuando surgen problemas de datos, el departamento de TI a menudo se ve como un cuello de botella, creando tensión.

Conflictos Internos del Equipo de Datos

Con los equipos de datos dedicando hasta el 40% de su tiempo a reparar canalizaciones de datos, el costo de oportunidad es enorme, lo que lleva a frustraciones internas y conflictos sobre la asignación de recursos.

Leer también: digna: Plataforma Pionera de Calidad de Datos Amigable para el Usuario para el Negocio Moderno

Problemas Comunes de Datos que Enfrentan Canalizaciones, Lagos y Almacenes de Datos

Como una casa embrujada, las canalizaciones de datos, los lagos y los almacenes pueden estar llenos de terrores invisibles que interrumpen las operaciones:

• Fantasmas de Datos: Datos que deberían estar, misteriosamente no lo están, llevando a un análisis incompleto.

  
  

• Valores Invertidos: Un simple cambio en los valores puede inutilizar un conjunto de datos completo.

  
  

• Creación de reglas de calidad de datos: Establecer y mantener criterios para la calidad de datos, asegurando la consistencia, adaptabilidad y monitorización activa, puede ser intensivo en recursos y complejo, potencialmente contribuyendo a problemas de calidad de datos. Vea cómo digna reemplazó 9000 reglas de calidad de datos para ITSV.

  
  

• Crisis de Columna Vacía: Columnas que de repente se vuelven vacías pueden desencadenar falsas alarmas o reportes distorsionados.

  
  

• Tragedia de Truncamiento: Cuando los datos se cortan inesperadamente, puede significar perder información crucial.

  
  

• Caos de Mezcla: Datos etiquetados incorrectamente crean caos, llevando a decisiones mal informadas y desconfianza.

• Confusión de Columnas: Cuando las columnas no se alinean, el resultado es una confusión de métricas y una catástrofe para la Compliance.

Tales problemas no solo crean problemas operacionales sino también generan desconfianza e insatisfacción entre los interesados en los datos.

Presentación de digna: Solución AI para Modern Data Quality

Frente a estos desafíos desalentadores, digna emerge como el faro de esperanza. Diseñada para prever y resolver problemas de calidad de datos, digna ofrece un conjunto de características que empoderan a las organizaciones para mantener la integridad de los datos:

• Aprendizaje Automático Automatizado: digna aprovecha el poder del aprendizaje automático para detectar y rectificar anomalías, tendencias y patrones que de otro modo pasarían desapercibidos.

  
  

• Agente Independiente de Dominio: Ya sea en finanzas, sanidad o comercio minorista, digna se adapta a su panorama de datos específico, asegurando que las complejidades del dominio se comprendan y tengan en cuenta por completo.

  
  

• Privacidad de Datos: En una era de regulaciones de datos estrictas, digna asegura que sus iniciativas de calidad de datos no comprometan la privacidad.

  
  

• Construido para Escalar: Desde startups hasta empresas, digna crece con su infraestructura de datos, asegurando sostenibilidad y confiabilidad.

  
  

• Radar en Tiempo Real: Con el monitoreo en tiempo real de digna, los problemas se detectan y abordan instantáneamente, mucho antes de que puedan impactar los procesos de toma de decisiones.

  
  

• Elija su Instalación: La flexibilidad es clave, y con digna, la elección es suya: implemente en la nube o en las instalaciones para adaptarse mejor a las necesidades y políticas de seguridad de su organización.

Las capacidades de monitoreo en tiempo real y solución de problemas automatizada de digna permiten a las organizaciones detectar y resolver problemas de datos rápidamente, previniendo los conflictos y drenajes de recursos destacados en el informe de CDO Magazine.

Mejore Su Calidad de Datos Hoy Con digna

La calidad de los datos es el eje de análisis perspicaces, toma de decisiones informada y eficiencia operacional. Si usted es un interesado en el almacenamiento de datos, lagos o canalizaciones, es hora de tomar el control de su calidad de datos con digna. No deje que los problemas de datos erosionen la confianza en sus datos; conviértase en parte del 7% que aborda proactivamente los problemas de datos antes de que escalen.

¿Está listo para elevar su calidad y confiabilidad de datos? Contáctenos para obtener más información sobre digna y comience su viaje hacia una gestión de datos sin problemas y sin conflictos.

Porque al fin y al cabo, en el ámbito de los datos, la calidad no es solo una característica, es la base.