El limpieza de datos, Por ella misma, no garantiza inmunidad a errores, deficiencias y fallas en la calidad de la información. Aún hay compañías que desconocen la relevancia de realizar una adecuada mantenimiento de sus datos. Y es exactamente esto programa de mantenimiento de datos el que soporta acciones de limpieza. Es sobre dos enfoques complementarios con el mismo objetivo: preservar la calidad de los datos y garantizar su coherencia, integridad, actualización y precisión.
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Mantenimiento y limpieza de datos: aliados para impulsar la calidad de la información
De la misma forma que las instalaciones y oficinas de cualquier negocio se limpian a diario, la limpieza de datos Debe ser parte del plan de la compañía para garantizar la calidad de la información. Estas acciones son específicas y, preferiblemente, deben ser realizados por expertos con las mejores tecnologías.
La aplicación de, a modo de ejemplo, uno de software de calidad de datos, ofrece el posibilidad de detectar y corregir errores que se han acumulado a lo largo del tiempo. El uso de técnicas sofisticadas y procesos automatizados puede identificar posibles duplicados y, al mismo tiempo, hallar todos los datos que no cumplen.
A limpieza de datos suele constar de tres acciones:
- Prevención de errores: ocupa el 10% del esfuerzo de limpieza.
- Detección de fallos: suele representar el 30% de la acción.
- Reparación de todas las irregularidades identificadas: necesita el 60% de los recursos y tiempo destinado a la acción de limpieza de datos.
Pese a eso, si la limpieza sigue siendo una acción aislada, su eficacia acabaría siendo nula. El limpieza de datos es el procedimiento de lidiar con los errores dentro de la base de datos, asegurando que las anomalías se ubiquen retrospectivamente y procediendo a borrar todos los errores identificados automáticamente y de una vez.
Para prolongar su efecto positivo en el tiempo, se necesita un buen mantenimiento. este se encarga de la corrección y verificación permanente, así como de la realización de controles periódicos que posibilitan conocer el estado de la calidad. Se trata de procedimiento que involucra la calidad de los datos en un ciclo de mejora continua. Aún cuando no existen reglas para su estructuración, suele ser aconsejable que el plan de mantenimiento de datos distribuirse de la próxima manera:
- Prevención de fallas: 45%
- Detección de errores: 30%
- Reparación de irregularidades: 25%
Trabajar de esta manera evita que los problemas de calidad de los datos escalen a un nivel insostenible, lo que es difícil de solucionar.
El mantenimiento y las actualizaciones no son más importantes que el limpieza de datos. Tampoco es una prioridad puesto que, a largo plazo, la organización necesita tanto asegurarse de que se cumplan los estándares de información como de que los datos utilizados para el análisis y la toma de decisiones sean completos y consistentes. Para respaldar las iniciativas de limpieza y mantenimiento, la organización debe impulsar una cultura de calidad de los datos, donde todos los usuarios y personal que interactúen de alguna manera con la información, sean conscientes de la relevancia de observar ciertas reglas que garantizan el mejor uso.
