{"id":19324,"date":"2022-11-25T09:56:54","date_gmt":"2022-11-25T13:56:54","guid":{"rendered":"https:\/\/drive2data.com\/es\/?p=19324"},"modified":"2024-05-03T10:22:35","modified_gmt":"2024-05-03T14:22:35","slug":"data-quality-data-intelligence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/drive2data.com\/es\/data-quality-data-intelligence\/","title":{"rendered":"Data Quality: un elemento esencial para las empresas"},"content":{"rendered":"

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Seg\u00fan la Global Data Management Community<\/em> (DAMA), la Data<\/span> Quality<\/strong> es la planificaci\u00f3n, implementaci\u00f3n y control de actividades que aplican t\u00e9cnicas de gesti\u00f3n de la calidad de los datos, con el fin de garantizar que sean adecuadas para el prop\u00f3sito y satisfagan las necesidades de los usuarios.<\/p>\n

Hoy en d\u00eda, la mayor\u00eda de las empresas profesan Data-Driven<\/strong> porque las principales decisiones estrat\u00e9gicas se abordan mediante el an\u00e1lisis de datos. Sin embargo, a menudo el modelo utilizado no es correcto o no es adecuado para los objetivos de negocio;<\/p>\n

la herramienta que juega un papel clave en la elecci\u00f3n de las estrategias de negocio adecuadas es la calidad de la informaci\u00f3n<\/em>.Los datos deben ser fiables, pertinentes, correctos, precisos y, sobre todo, adecuados para la funci\u00f3n de an\u00e1lisis que se vaya a realizar.<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 es tan importante la Data<\/span> Quality para el desarrollo empresarial y de la innovaci\u00f3n?<\/strong><\/h3>\n

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<\/em>. Adem\u00e1s, es probable que este problema se vuelva m\u00e1s grave a medida que las empresas se digitalizan y se vuelven m\u00e1s complejas.<\/p>\n

La mayor\u00eda 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 est\u00e1 analizando. Una de las principales consecuencias es la asignaci\u00f3n presupuestaria equivocada en las actividades operativas, solo piensa que seg\u00fan Forrester (l\u00edder mundial en investigaci\u00f3n de mercado) el 20% del gasto en adv online se desperdicia debido a la mala precisi\u00f3n de los datos<\/strong>, que se traduce en decenas de miles de millones de d\u00f3lares.<\/p>\n

Otros aspectos que deben reflejarse en la elecci\u00f3n de un enfoque Data-Driven son los r\u00e1pidos cambios de escenario debido a eventos globales<\/strong> como pandemia, cambio clim\u00e1tico y geopol\u00edtica global, han hecho obsoletos los datos hist\u00f3ricos en los que las empresas siempre han basado sus decisiones.<\/p>\n

Por ejemplo, si consideramos la movilidad urbana, en los \u00faltimos a\u00f1os los servicios, la din\u00e1mica de uso y los h\u00e1bitos de los ciudadanos han cambiado r\u00e1pidamente, por lo que es necesario producir nuevos datos que describan la situaci\u00f3n actual<\/strong>. Esto ha puesto a muchas empresas en crisis, porque la aplicaci\u00f3n de Data Intelligence no puede ser de ayuda si el punto de partida es anacr\u00f3nico.<\/p>\n

Por otra parte, para describir correctamente los fen\u00f3menos, es cada vez m\u00e1s importante integrar los datos generados internamente con los datos de terceros, como los procedentes de las redes sociales a trav\u00e9s del uso de Sentiment Analysis (Haga clic para leer el art\u00edculo dedicado<\/a>). Este camino es m\u00e1s complejo y requiere actividades de Data Cleansing e Machine Learning para alcanzar un entendimiento general.<\/p>\n

<\/strong><\/p>\n

Criterios de Data<\/span> Quality<\/strong><\/h2>\n

Garantizar la Data Quality es la base de todas las acciones de Data Intelligence.<\/strong><\/p>\n

Es esencial partir de una definici\u00f3n clara de los objetivos de negocio, de hecho, no se pueden definir los datos \u00abcorrectos\u00bb, pero solo adecuada para el an\u00e1lisis que se realizar\u00e1<\/strong>.<\/p>\n

Los principales criterios que deben tenerse en cuenta para medir la calidad son:<\/p>\n

    \n
  • Comprensi\u00f3n: determine qu\u00e9 tan f\u00e1cil es entender los datos<\/li>\n
  • Precisi\u00f3n: se refiere a la diferencia entre una estimaci\u00f3n de c\u00f3mo debe valorarse un atributo y el valor real comunicado por los datos<\/li>\n
  • Fiabilidad: indica el grado de credibilidad, estrechamente relacionado con la fuente<\/li>\n
  • Integridad: es una medida de la correspondencia entre el mundo real y el conjunto de datos espec\u00edfico. Indica cu\u00e1ntos y qu\u00e9 datos faltan en el conjunto de datos para ofrecer una representaci\u00f3n 100% completa del contexto real<\/li>\n
  • Correcci\u00f3n: el grado de precisi\u00f3n<\/li>\n
  • Interpretabilidad: se refiere a la disponibilidad de documentaci\u00f3n que indica a los usuarios qu\u00e9 tipos de datos figuran en la base de datos y c\u00f3mo analizarlos e interpretarlos<\/li>\n
  • Objetividad: indica imparcialidad<\/li>\n
  • Cantidad: indica cu\u00e1n apropiado es el volumen de datos conservados en relaci\u00f3n con un activo determinado.<\/li>\n
  • Relevancia: se refiere a la adecuaci\u00f3n de la base de datos en relaci\u00f3n con un contexto de aplicaci\u00f3n dado<\/li>\n<\/ul>\n

    Sobre la base de la consideraci\u00f3n en profundidad de los criterios mencionados, una organizaci\u00f3n debe definir m\u00e9tricas espec\u00edficas para determinar la Data Quality en su contexto empresarial.<\/p>\n

     <\/p>\n

    La Data<\/span> Quality como base de la innovaci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n

    En Drive2<\/span>Data<\/strong> estamos convencidos de que la calidad de los datos es un elemento fundamental para todas las empresas y hoy, en un mercado cada vez m\u00e1s competitivo y complicado, asume un papel estrat\u00e9gico.<\/p>\n

    Creemos que hay una conexi\u00f3n directa entre la calidad de los datos y la capacidad innovadora de una empresa<\/strong>, de hecho, Data Quality no solo sirve para tomar decisiones estrat\u00e9gicas sino tambi\u00e9n para entender problemas ocultos e ineficiencias, orientando hacia nuevas soluciones. Gracias a los algoritmos de Machine Learning, una buena base de datos puede resaltar se\u00f1ales que son un s\u00edntoma de algo importante a considerar de manera oportuna.<\/p>\n

    Nuestro enfoque Data-Driven le permite crear un m\u00e9todo de recopilaci\u00f3n de datos de alta calidad en el que basar estrategias econ\u00f3micas, sociales, medioambientales y digitales eficaces y sostenibles.<\/p>\n

    \u00bfDesea m\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestros servicios de Data Cleansing en l\u00ednea?<\/strong><\/p>\n

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