La importancia de la calidad de los datos en el análisis de datos

La relevancia de la calidad de los datos en el análisis de datos es fundamental por diferentes motivos que se refieren a aspectos clave para cualquier organización, entre otros. obtener el mayor potencial de la información o respetar la normativa de protección de datos.En este aspecto, trabajar la calidad de los datos es un aspecto básico, aún cuando obtener el máximo potencial de los mismos no solo significa que sean correctos, sino profundizar en su distinto dimensiones y enmarcarlos en una adecuada gobernanza de datos.

Calidad, un concepto más exigente

En el entorno de Big Data actual, la complejidad añadida por las nuevas tecnologías y el big data implica una necesidad aún mayor, si es factible, de hacer un esfuerzo especial para garantizar la calidad de los datos.

Que los datos tengan calidad simplemente significa lograr que cumplan con los requerimientos necesarios para dar todo su potencial. Concretamente, las dimensiones de calidad indicadas se refieren a aspectos como exhaustividad, conformidad, consistencia, precisión, yointegridad o evitar la duplicación.

Su cumplimiento hace que los datos por último puedan ser considerados de calidad, y para su consecución son imprescindibles tecnologías adecuadas, con la ventaja de poder contar con soluciones de uso intuitivo, que permitan una implementación escalable y automatizada.

Idealmente, al mismo tiempo, dentro de un contexto lo más propicio factible, uno que una compañía impulsada por datos pueda ofrecerle. Sea como fuere, la calidad de los datos constituye una requisito inalienable para lograr la utilidad deseada.

Entre ellos, con el fin de realizar análisis que verdaderamente agreguen valor con el fin de garantizar el correcto funcionamiento de la compañía, tanto a nivel de mantenimiento de Procesos productivos cómo apoyar la toma de mejores decisiones estratégico.

La calidad de los datos, clave en la toma de decisiones

El análisis de los datos encontrados en sistemas híbridos, un entorno común actualmente, necesita contar con tecnología capaz de dar respuesta al nuevo escenario. Pero no solo eso, debido a que de la misma forma que hemos señalado la relevancia de contar con datos de calidad, entendidos desde un enfoque más exigente que en el pasado, apoyar el crecimiento de datos que implica la situación actual además necesita un ecosistema da hoc.

Aunque las tecnologías del paradigma tradicional siguen siendo útiles, se necesitan nuevas soluciones para afrontar la administración de la información que implica el Big Data. Es en esta nueva realidad, formada por sistemas puros o híbridos, la calidad de los datos es clave o, dicho de otra forma, necesitamos tener datos auténticos y válidos para nuestros propósitos.

Volviendo a la relevancia de los datos impulsados, la compañía orientada a datos basa sus decisiones en hechos, con lo que la calidad de los datos se torna esencial, al mismo tiempo que constituye la materia prima de la analítica. Por tanto, la toma de decisiones estratégicas basada en la análisis de los datos sufre si no tiene datos de calidad.

En realidad, la calidad de los datos es una condición sine qua non para un análisis predictivo óptimo, dado que la confiabilidad de las predicciones depende claramente de la calidad de los datos. Tanto en enfoques convencionales como orientados a big data. Sin un adecuado administración de la calidad de los datos, será imposible aprovechar las herramientas de análisis predictivo de Business Intelligence sustentadas en Data Warehouses y / o Big Data, como la minería de datos o, a modo de ejemplo, el análisis estadístico. Si los datos no son de calidad, los análisis no tendrán la fiabilidad imprescindibles, y evidentemente tampoco lo serán las decisiones sustentadas en ellas.

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