Es esencial considerar que el proyectos de calidad de datosSon proyectos de mejora continua. Por eso, para obtener los mejores resultados en la implementación de estos proyectos, es imperativo usar procedimientos claros y bien establecidos.
Se identifican 6 procesos o tareas clave que deben reflejarse y abordarse en cada proyecto de calidad de datos.
¿Cuáles son los seis procesos clave en los proyectos de calidad de datos?
1. Descubrimiento. El primer paso hacia la calidad de los datos.
Se utiliza para explorar modelos y / o fuentes de datos. indocumentados, logrando así una rápida identificación y medición de estos. El descubrimiento es un procedimiento iterativo No necesita un modelo inicial inmenso, aún cuando sí necesita las habilidades indispensables para comprender las relaciones entre la información. Las capacidades analíticas son otro requisito en esta etapa de cualquier iniciativa de calidad de datos, dado que de forma general se divide en tres categorías:
- Preparación de datos
- Análisis de los datos
- AnalíticaLa analítica se refiere al proceso de recopilar, medir y analizar datos para obtener información valiosa que facilite la toma de decisiones. En diversos campos, como los negocios, la salud y el deporte, la analítica permite identificar patrones y tendencias, optimizar procesos y mejorar resultados. El uso de herramientas avanzadas y técnicas estadísticas es fundamental para transformar datos en conocimiento aplicable y estratégico.... avanzada
2. Elaboración de perfiles. Una etapa que no debe olvidarse en las iniciativas de calidad de datos
La concordancia o creación de perfiles de datos es una auditoría de calidad de datos con la entrega de un cuadro de mando que identifica, clasifica y cuantifica los problemas de calidad en todas las fuentes.
El objetivo de la auditoría es generar una medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... tangible de la calidad de los datos al inicio, que permitirá explicar las condiciones actuales de la información, proporcionando visibilidad sobre aspectos tan relevantes como la existencia de duplicaciones o redundancias en los datos.
3.Limpieza. Un procedimiento clave para garantizar la calidad de los datos
La limpieza de datos es el procedimiento de detectar y rectificar datos inexactos o corruptos en una base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos..... El procedimiento se utiliza principalmente en bases de datos donde se modifican, reemplazan o eliminan datos incorrectos, incompletos, inexactos o irrelevantes.
Por medio de este procedimiento clave para la calidad de los datos, se definen las reglas y se establecen los objetivos a lograr. Dependiendo del nivel de calidad de los datos de los activos informativos de la organización, los objetivos comerciales y la rentabilidad de una iniciativa de este tipo, determinará cuál es el nivel de calidad de los datos que se debe trabajar para lograr y mantener.
4.Estandarización
La estandarización de datos es el procedimiento de transformar datos de sistemas dispares a un formato consistente., con diferentes formatos y a los que se les aplican distintas reglas.
Las diferencias originales, por pequeñas que sean, pueden dar lugar a malentendidos y malas interpretaciones de los datos de la organización, generando desconfianza en los sistemas de información de la compañía y reduciendo la agilidad de los procesos, lo que requeriría múltiples verificaciones.
Con la estandarización, al transformar los datos en un formato coherente, Las anomalías y los valores atípicos se pueden borrar, proporcionando coherencia, un aspecto esencial de la calidad de los datos.
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5. Unificación. Mejora efectiva
La unificación posibilita reunir las entidades y atributos de la información en un data warehouse, sin alterar las características técnicas o el formato original de las fuentes de datos.
En esta etapa, los procesos de mejora de la calidad de los datos se implementan en base a reglas de unificación. El resultado es una visión única, garantía de calidad de los datos en toda la organización.
6.Monitoreo. Continuación del ciclo de calidad de los datos
Una vez que se ha implementado el procedimiento de calidad de los datos, es esencial que se informen los resultados. El monitoreo incluye no solo medidas y acciones de seguimiento, sino además informes para la distribución de resultados, incluidos desglose y alertas.
¿Realizas los 6 procesos clave de un proyecto de calidad de datos en tu organización?
