Los datos son el elemento vital de los negocios hoy en día, ya que las empresas utilizan conocimientos basados en datos para todo, desde predecir nuevas tendencias de productos hasta Personalización de mensajes de marketing. para reducir costos y aumentar la eficiencia operativa.
Esta es la razón por la que los científicos de datos y los analistas de todo tipo invierten tanto tiempo y esfuerzo para garantizar la calidad de los datos. Pero, ¿qué es realmente la calidad de los datos y qué puede hacer para lograrla en sus procesos comerciales?
¿Qué es la calidad de los datos?
La calidad de los datos significa esencialmente cuánto puede confiar en sus datos para cumplir sus propósitos. Si sus datos son de alta calidad, significa que son confiables, precisos, sin errores, duplicados o puntos de datos faltantes, bien organizados y accesibles para sus herramientas de análisis.
Big data es bueno, pero los datos de alta calidad son mejores. Los datos de mala calidad pueden generar informes poco confiables, oportunidades perdidas, riesgos pasados por alto que conducen a crisis, toma de decisiones defectuosas y costarle mucho más tiempo y dinero que si no tuviera datos para empezar.
Cómo reconocer datos de calidad
Los científicos de datos miden la calidad de los datos en función de una serie de factores, que incluyen:
- Precisión de los datos (¿Son los datos precisos y libres de errores?)
- Integridad de los datos (¿faltan ciertos puntos de datos en algunos conjuntos de datos?)
- Puntualidad de los datos (¿actualizados?)
- Coherencia de los datos (¿se utilizan las mismas categorías, etiquetas y medidas en todo el proceso?)
- Exclusividad de los datos (los mismos puntos de datos se repiten más de una vez)
- Accesibilidad de los datos (¿los datos están organizados de manera que las herramientas de análisis puedan entenderlos?)
Si está seguro de que sus registros cumplen con todos estos criterios, ¡enhorabuena! Tiene datos de alta calidad que puede aprovechar para descubrir información valiosa y confiable.
Pero si ese no es el caso, entonces no se desespere. Hay pasos que puede seguir para mejorar la calidad de sus datos y aumentar la confiabilidad de sus conocimientos.
6 formas de aumentar la calidad de los datos
1 Automatice las canalizaciones de preprocesamiento de datos
Los procesos manuales de limpieza de datos que dependen del ojo humano para verificar los registros en busca de errores o duplicados simplemente no pueden soportar la carga de big data. Las canalizaciones de preprocesamiento de datos de aprendizaje automático (ML) pueden estandarizar formatos de datos, detectar duplicados, errores y lagunas, y marcar anomalías mucho más rápido y con mayor precisión que los humanos.
Además, la limpieza de datos de ML puede comparar puntos de datos con conjuntos de datos similares de otras fuentes para validar nuevos datos y fusionarlos en repositorios de datos existentes, lo que aumenta aún más la confiabilidad de sus datos.
2 Mejora del perfilado de datos
La creación de perfiles de datos es el primer paso en el procesamiento de datos, incluso antes de tomar medidas para corregir errores o enriquecer conjuntos de datos. Con la creación de perfiles de datos, realiza un escaneo rápido de los datos que tiene delante para evaluar su estado y considerar cuánto trabajo debe hacerse para que sean aceptables.
Las canalizaciones de procesamiento de ML aceleran enormemente la creación de perfiles de datos, y algunas empresas están dando un paso más allá e integrando la creación de perfiles de datos en sus catálogos de datos en lugar de tratarlos como un paso independiente.
3 Unifica todas tus fuentes de datos
Los datos en silos son datos de mala calidad. Cuando sus datos se almacenan en ubicaciones fragmentadas y dispares, es más difícil detectar elementos faltantes o corruptos. Además, si las herramientas de análisis no pueden encontrar y acceder a los conjuntos de datos, es mejor que no existan.
Es por eso que las empresas están adoptando el almacenamiento de datos en la nube y eligiendo entre opciones como: Desplazamiento al rojo frente a Bigquery para integrar datos de muchas fuentes diferentes y en múltiples formatos en una sola “fuente de la verdad” que ayuda a llenar los vacíos en sus conjuntos de datos, descubrir aquellos que no se pueden resolver y aumentar la consistencia de los datos.
4 Actualizar el seguimiento de la calidad de los datos
Es importante comprobar periódicamente la calidad de los datos. Con el monitoreo frecuente de datos, puede detectar datos erróneos antes de que pasen por las canalizaciones y socaven la confiabilidad de sus informes.
Las reglas de calidad de datos automatizadas basadas en tendencias de datos están comenzando a reemplazar las verificaciones manuales de calidad de datos, y algunas empresas están “cambiando a la izquierda” y escribiendo pruebas de calidad de datos en la canalización de datos para detectar la calidad degradada de los datos antes de continuar.
5 Actualizar bases de datos con más frecuencia
Asegurarse de que sus datos estén actualizados juega un papel importante en el aumento de la calidad de los datos, pero no siempre es tan fácil cuando se trata de bases de datos grandes y complejas.
Sin embargo, con el almacenamiento de datos basado en la nube, puede cambiar y actualizar rápidamente los registros cuando lo desee, lo que hace que sus datos estén más actualizados y lo acerque más al tiempo real.
6 Ampliar contexto de datos
Cuanto más contexto tenga para sus registros comerciales, más confiables se vuelven. Las consultas comerciales tienden a desdibujar las líneas de unidades, departamentos y funciones. Por lo tanto, cuantos más datos adicionales pueda incluir, más útil será.
Al aprovechar la inteligencia artificial (IA) para la recopilación de datos, puede incluir más información contextual junto con sus datos principales, lo que hace que los conjuntos de datos sean más relevantes y significativos y mejore la calidad de los datos.
Los datos de calidad son la base del éxito empresarial
Comprender la calidad de los datos es un requisito previo para elevar el estándar de sus datos y acercarlo a una decisión comercial confiable y confiable. Al automatizar el procesamiento de datos, mejorar la supervisión de la calidad de los datos, la creación de perfiles de datos y el contexto de los datos, integrar fuentes de datos y simplificar el proceso de actualización de datos, puede aumentar la calidad de los datos y, en última instancia, aumentar sus resultados.
Publicado el 2 de marzo de 2022