Ideas prácticas para lograr la calidad de datos deseada

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Aprovechar la información por medio de una administración de datos eficaz posibilita mejorar los procesos de negocio y la toma de decisiones en la organización. Los problemas de falta de calidad de datos, por el contrario, actúan como lastre y dificultan el correcto funcionamiento de los sistemas de información., lo que representa un obstáculo oculto que causará una efecto dominó de malas decisiones, tanto en el funcionamiento interno, desde la inteligencia empresarial hasta la productividad, como en el cumplimiento de las expectativas del cliente.

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Al momento de corregir este problema, la consecución de una base de datos con datos fiables necesita una acción que optimice la información. Para enfrentar este desafío de big data, es necesario construir un plan de acción con controles y alertas, evitando errores como la duplicación de registros, detecta rápidamente fallas del sistema, previene o minimiza los errores humanos por medio de la automatización.

En resumen, se trata de depurar y al mismo tiempo enriquecer los datos en base a la data requerida, así como de sistematizar unas pautas, siempre con un revisión constante de su desempeño. Por tanto, el logro de nuestro objetivo necesita una serie de metodologías y fases que llevan a cabo un procedimiento de estandarización, limpieza y mejora de la calidad de los datos.

Aumento exponencial de la información: un desafío para la calidad de los datos

Dentro de una adecuada administración o coordinación del proyecto, es necesario crear controles que ayuden en su administración, puesto que Las iniciativas de calidad de datos son proyectos de mejora continua y controlada., especialmente en el contexto de Big Data, caracterizado por una Administración ineficiente como consecuencia del aumento exponencial de la información. de muy diversas fuentes.

El fiabilidad necesita procesos y técnicas que busquen mejorar la calidad de la información, y serán usando herramientas de calidad de datos, cómo se cubrirán las seis dimensiones de la calidad de los datos:

• Integridad: Deben incluirse los datos relevantes.

Conformidad: su formato debe ser estándar y legible.

Consistencia: Evite la información contradictoria.

Exactitud de la precisión: Los datos deben ser precisos, resistir la comparación con fuentes de referencia.

Duplicación: datos duplicados, iguales o similares.

Integridad: la información relevante debe ser utilizable.

Identificar defectos en los datos basados ​​en estas dimensiones es el primer paso para impulsar la calidad de los datos. Después, habiendo logrado esto, será necesario determinar un plan para Aplicar las técnicas adecuadas que mejoren tanto los datos como su administración.

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Plan de acción de calidad de datos

Por tanto, desde un punto de vista práctico, debe prestar atención las seis dimensiones de los datos, pero no solo eso. Además se requieren herramientas adecuadas y capacitación del usuario para un control rentable.

Lejos de ser una tarea abrumadora, Las iniciativas de calidad de datos simplemente requieren un enfoque exitoso de esfuerzos dentro de un plan de acción que permita abordar el desafío con éxito. Estos sencillos consejos le ayudarán a crear un plan de acción eficaz:

Sepa qué datos queremos: lo que implica saber tanto cuáles necesitamos, con qué finalidad y cuáles descartamos debido a que no sirven a nuestro objetivo. Esto permitirá establecer reglas y determinar objetivos para administrar el sistema con respecto a formato, modo de almacenamiento, validación, etc.

Busque problemas de calidad de datos: estudiar con una verificación manual o un análisis automático nuestros datos de partida, donde tenemos lagunas, redundancias, si es necesario enriquecer los datos u otras deficiencias. La idea clave es tener claro los aspectos de su relevancia (punto anterior) y analizar los datos a la luz de esa necesidad.

Automatización: automatizar procesos con la tecnología adecuada proporciona velocidad y mejora la fiabilidad de la información. Se necesita control de incidencias, con doble monitorización a nivel de sistema y error humano, teniendo en cuenta que este último se reducirá con la automatización.

Capacitación en técnicas de calidad de datos: pagPara lograr la calidad de los datos, la colaboración de todas las partes interesadas de la organización involucrada es vital, solo así se logrará la mayor mejora factible.

La implementación de un procedimiento de calidad de datos proporcionará una mejora sustancial, pero esto debe ser controlado y tener continuidad. para consolidar resultados. Una vez que se hayan alcanzado los estándares necesarios, mida la calidad de los datos a lo largo del tiempo y manténgalos actualizados. procesos clave, incluida una revisión periódica de los objetivos iniciales, será indispensable. Tengamos en cuenta que El ciclo de vida de la calidad de los datos necesita una revisión constante, que se facilitará con la aplicación de procedimientos claros y bien establecidos.

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Créditos de las fotos: ddpavumba / FreeDigigalPhotos.net

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