La calidad de los datos es uno de los componentes claves para hacer exitosa cualquier estrategia de datos e igualmente para el Gobierno de Datos. También, es el núcleo fundamental en procesos de integración de datos y Master Data Management – MDM. El costo de tener datos erróneos es incalculable, incluye pérdida de ventas, baja productividad, mala reputación, sanciones gubernamentales y en general pérdida de oportunidades.
Dimensiones de Calidad del dato
- Exactitud: Mide el grado en que la información refleja lo que está pasando en el negocio (ej. Exactitud de inventarios, exactitud de rutas de fabricación, de listas de materiales, etc.).
- Completitud: Medición que refleje el grado en que las bases de datos cuentan con toda la información crítica para el negocio.
- Oportunidad: Medición de que la información esté disponible cuando se requiere para tomar una decisión.
- Relevancia: Que la información le sirva a la persona que se la estas proporcionando.
- Precisión: Que la información tenga el nivel de detalle requerido, dependiendo del nivel organizacional y al tipo de decisión al cual este destinada la información.
- Consistencia: Que la información sea la misma en todas las áreas o sistemas utilizados por la compañía.
Por que Hacer Calidad del dato?
El manejo de los datos y la información como estrategia de apalancamiento para el crecimiento empresarial, es un aspecto que se debe considerar en cualquier planeación estratégica organizacional
En este sentido, se debe entender que las decisiones se toman basadas en la experiencia, el conocimiento del negocio y en especial, con base en la información que proviene de los datos. El no tener datos adecuados trae problemas y genera conflictos en el tratamiento de la información, lo que trae como consecuencia, riesgos en la toma de decisiones en todos los niveles de la Organización.
Se puede entonces deducir la importancia que tiene la calidad de los datos en la toma de decisiones dentro de las organizaciones, pues una mala calidad de estos puede generar información incompleta, imprecisa e incoherente, para las decisiones que se deban tomar, lo que sin lugar a dudas redundará en pérdidas económicas.
Por las anteriores consideraciones, las organizaciones deben implementar mecanismos que minimicen los problemas en los datos y la información, asegurando la confiabilidad y exactitud en los datos.
Proceso de Calidad del Dato
Ozono Solutions tiene una metodología comprobada, que te garantiza el mejoramiento continuo de tus datos y una buena calidad en ellos, estas son las etapas:
| ETAPA | DESCRIPCIÓN |
| Perfilar Analizar | Conocer y analizar el estado o nivel de calidad de los datos con estadísticas descriptivas |
| Validar | Proceso iterativo de tantos ciclos como sea necesario para alcanzar el nivel de calidad deseado, aplicando las reglas de validación |
| Limpiar | Se descubren, corrigen o eliminan datos, incompletos, incorrectos, inexactos, no pertinentes, etc. |
| Estandarizar | El proceso de estandarización de datos busca adecuar los datos a formatos establecidos mediante la ejecución de procesos de corrección y reingeniería de datos. |
| Integrar | Una vez los datos han sido estandarizados se pueden unificar para encontrar duplicados y demás errores de datos que puedan ser corregidos para mejorar la calidad del conjunto de datos. |
| Deduplicar | Este proceso es usado para integrar o eliminar duplicados en registros múltiples de datos, dentro de un archivo o entre archivos diferentes, cuando hay ocurrencias comunes |
| Reportar | Cada uno de los procesos descritos deben ser debidamente documentados para guardar el registro de las tareas realizadas sobre los datos. |