Según la Global Data Management Community (DAMA), la Data Quality es la planificación, implementación y control de actividades que aplican técnicas de gestión de la calidad de los datos, con el fin de garantizar que sean adecuadas para el propósito y satisfagan las necesidades de los usuarios.
Hoy en día, la mayoría de las empresas profesan Data-Driven porque las principales decisiones estratégicas se abordan mediante el análisis de datos. Sin embargo, a menudo el modelo utilizado no es correcto o no es adecuado para los objetivos de negocio;
la herramienta que juega un papel clave en la elección de las estrategias de negocio adecuadas es la calidad de la información.Los datos deben ser fiables, pertinentes, correctos, precisos y, sobre todo, adecuados para la función de análisis que se vaya a realizar.
¿Por qué es tan importante la Data Quality para el desarrollo empresarial y de la innovación?
Investigaciones recientes han demostrado que tratar con datos de mala calidad es la causa principal de exceder los costos presupuestarios de un proyecto y contribuye a destruir el valor del negocio. Además, es probable que este problema se vuelva más grave a medida que las empresas se digitalizan y se vuelven más complejas.
La mayoría de las empresas basan sus elecciones en datos que no representan la realidad, de hecho son obsoletos, polarizados, derivados de fuentes anticuadas, ubicados en bases de datos no comunicativas y no pueden describir el escenario que se está analizando. Una de las principales consecuencias es la asignación presupuestaria equivocada en las actividades operativas, solo piensa que según Forrester (líder mundial en investigación de mercado) el 20% del gasto en adv online se desperdicia debido a la mala precisión de los datos, que se traduce en decenas de miles de millones de dólares.
Otros aspectos que deben reflejarse en la elección de un enfoque Data-Driven son los rápidos cambios de escenario debido a eventos globales como pandemia, cambio climático y geopolítica global, han hecho obsoletos los datos históricos en los que las empresas siempre han basado sus decisiones.
Por ejemplo, si consideramos la movilidad urbana, en los últimos años los servicios, la dinámica de uso y los hábitos de los ciudadanos han cambiado rápidamente, por lo que es necesario producir nuevos datos que describan la situación actual. Esto ha puesto a muchas empresas en crisis, porque la aplicación de Data Intelligence no puede ser de ayuda si el punto de partida es anacrónico.
Por otra parte, para describir correctamente los fenómenos, es cada vez más importante integrar los datos generados internamente con los datos de terceros, como los procedentes de las redes sociales a través del uso de Sentiment Analysis (Haga clic para leer el artículo dedicado). Este camino es más complejo y requiere actividades de Data Cleansing e Machine Learning para alcanzar un entendimiento general.
Criterios de Data Quality
Garantizar la Data Quality es la base de todas las acciones de Data Intelligence.
Es esencial partir de una definición clara de los objetivos de negocio, de hecho, no se pueden definir los datos «correctos», pero solo adecuada para el análisis que se realizará.
Los principales criterios que deben tenerse en cuenta para medir la calidad son:
- Comprensión: determine qué tan fácil es entender los datos
- Precisión: se refiere a la diferencia entre una estimación de cómo debe valorarse un atributo y el valor real comunicado por los datos
- Fiabilidad: indica el grado de credibilidad, estrechamente relacionado con la fuente
- Integridad: es una medida de la correspondencia entre el mundo real y el conjunto de datos específico. Indica cuántos y qué datos faltan en el conjunto de datos para ofrecer una representación 100% completa del contexto real
- Corrección: el grado de precisión
- Interpretabilidad: se refiere a la disponibilidad de documentación que indica a los usuarios qué tipos de datos figuran en la base de datos y cómo analizarlos e interpretarlos
- Objetividad: indica imparcialidad
- Cantidad: indica cuán apropiado es el volumen de datos conservados en relación con un activo determinado.
- Relevancia: se refiere a la adecuación de la base de datos en relación con un contexto de aplicación dado
Sobre la base de la consideración en profundidad de los criterios mencionados, una organización debe definir métricas específicas para determinar la Data Quality en su contexto empresarial.
La Data Quality como base de la innovación
En Drive2Data estamos convencidos de que la calidad de los datos es un elemento fundamental para todas las empresas y hoy, en un mercado cada vez más competitivo y complicado, asume un papel estratégico.
Creemos que hay una conexión directa entre la calidad de los datos y la capacidad innovadora de una empresa, de hecho, Data Quality no solo sirve para tomar decisiones estratégicas sino también para entender problemas ocultos e ineficiencias, orientando hacia nuevas soluciones. Gracias a los algoritmos de Machine Learning, una buena base de datos puede resaltar señales que son un síntoma de algo importante a considerar de manera oportuna.
Nuestro enfoque Data-Driven le permite crear un método de recopilación de datos de alta calidad en el que basar estrategias económicas, sociales, medioambientales y digitales eficaces y sostenibles.
¿Desea más información sobre nuestros servicios de Data Cleansing en línea?