Elaboración de perfiles, clave para controlar el ciclo de vida de los datos

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Datos de perfil

Los procesos de calidad de los datos requieren la realización de una serie de procedimientos para la control adecuado de su ciclo de vida. La realización de los procesos de forma consecutiva, -desde la elaboración de perfiles de datos, limpieza, mejora, emparejamiento, unificación, representación gráfica de valores válidos o cuadros de mando hasta, para terminar, la administración de incidencias-, es fundamental si queremos lograr niveles de calidad aceptables.

Seguir procedimientos claros y definidos en el marco del proyecto de calidad de datos nos facilitará la consecución del objetivo final, que no es otro que calidad de datos ideal, a la medida de nuestras necesidades y obtenido gracias a una dinámica de mejora continua.

Concretamente, el procedimiento o herramienta de elaboración de perfiles es un primer paso fundamental en la evolución de los datos en el ciclo de vida, que se lleva a cabo en primer lugar con el fin de analizar la estructura y contenido de la información. Tu meta es analizar, medir y monitorear la calidad de los datos como paso anterior al resto del procedimiento, que de ser exitoso culminará en la elaboración de informes de cumplimiento de la calidad de los datos en coherencia con las reglas de negocio y necesidades funcionales.

Una herramienta fundamental en el procedimiento de calidad de los datos

La clave para evitar la mala calidad de los datos, por eso, se logra a través de control de su ciclo de vida por medio de una serie de procedimientos que comienzan con la elaboración de perfiles de estructura y contenido para su análisis, medición y seguimiento de la calidad. Un paso vital que nos permitirá conoce las caracteristicas de eso contenido o estructura, y será a partir de esta valiosa información obtenida gracias a las diferentes fases de perfilado que lograremos realizar el tratamiento de limpieza y posteriormente el resto de los procesos de calidad de los datos.

La creación de un sistema de alerta Automated optimizará el monitoreo de la calidad de los datos de forma continua, facilitando la finalización del ciclo de vida de los datos para crear una espiral de calidad de datos a largo plazo. Así, una vez definidas las reglas de negocio y establecidos los requerimientos que deben cumplir los datos, se implementarán esas reglas para verificarlas en el último plazo, en una revisión constante que reporta periódicamente las iniciativas aplicadas y los porcentajes de corrección alcanzados.

Dado que la elaboración de perfiles nos informa sobre la estructura y contenido de los datos, su uso se puede extender y, en realidad, no solo se aplica al inicio del proyecto, sino que además es una herramienta útil al momento de analizar una base de datos de datos no documentados. . Aun así, tengamos en cuenta que durante la etapa de elaboración de perfiles, al mismo tiempo de documentar los datos, además es esencial detectar errores y su clasificación.

Al momento de realizar proyectos de integración de datos, su inclusión en un data warehouse necesita un análisis y limpieza del mismo que comenzará con la elaboración de perfiles, y lo mismo puede decirse de su tratamiento en proyectos de migración o el uso de datos en aplicaciones analíticas o en otros sistemas como CRM, ERP. No es sorprendente que la calidad de los datos sea un activo de gran valor.

Fuente de la imagen: Stuart Cientos / FreeDigitalPhotos.net

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