El ciclo de vida de la calidad de los datos

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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.

calidad de los datos

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¿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
  • Analítica 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 medida 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 datos. 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.

ciclo de vida de la calidad de los datos

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?


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