10 Consejos sobre cómo mejorar la calidad de los datos
La importancia de los datos de alta calidad está documentada en todas las verticales superiores y es especialmente significativa con la reciente pandemia. Como resultado, lograr una alta calidad de los datos es un objetivo crítico para las organizaciones basadas en datos.
Mejora de la calidad de los datos:
- Informes y análisis de confianza
- Procesos operativos optimizados
- Experiencia superior del cliente
- Mejor retorno de la inversión
A continuación, encontrará nuestros mejores consejos para mejorar la calidad de los datos y aprovechar al máximo sus inversiones en datos.
Consejo 1: Definir las necesidades empresariales y evaluar el impacto empresarial
Las necesidades empresariales a menudo son los impulsores de las iniciativas de mejora de la calidad de los datos. Puede priorizar los problemas de calidad de los datos de acuerdo con las necesidades de su negocio y cómo afectarán a su negocio a largo plazo. Medir el impacto en el negocio ayuda a establecer un objetivo y hacer un seguimiento del progreso de la mejora de la calidad de los datos. Una referencia continua a las necesidades empresariales establece el contexto para perfeccionar el enfoque de la calidad de los datos.
Consejo 2: Comprenda sus datos
Para un uso confiable, no solo necesita datos «correctos», sino que también necesita los datos» correctos». Sí, no todos los datos son iguales. Debe comprender los datos correctamente para ver si son «correctos» o relevantes para su uso previsto. La clave aquí está en comprender sus datos. De dónde viene, qué describe y cómo puede extraer el mayor valor de él. La inteligencia de datos es la capacidad de comprender y utilizar sus datos de la manera correcta. Describir y conectar correctamente los datos a lo largo de su recorrido es el mejor enfoque estratégico para mejorar la calidad de los datos.
Consejo 3: Abordar la calidad de los datos en la fuente
Muy a menudo, los problemas de calidad de los datos se solucionan temporalmente, solo para continuar con el trabajo. Considere lo que sucede si un científico de datos encuentra registros vacíos en un conjunto de datos seleccionado. Lo más probable es que solucione el error en su copia y continúe con el análisis. Si las correcciones no llegan a la fuente, el conjunto de datos original aún conserva el problema de calidad, afectando su uso posterior. Prevenir es mejor que curar, y prevenir la propagación de datos defectuosos es la forma de mejorar la calidad de los datos en tales casos.
Tomemos otro caso en el que el personal de una clínica de salud a menudo tuvo dificultades para ponerse en contacto con los pacientes después de sus visitas. Cuando descubrieron que los números de teléfono eran incorrectos para varios pacientes, decidieron abordar este problema desde la raíz. Cuando los pacientes se registraban, el personal les pedía que verificaran sus números de teléfono y eliminaban rápidamente el problema de calidad de los datos.
Consejo 4: Use conjuntos de opciones y normalice sus datos
Cuando los usuarios ingresan datos en diferentes formularios, cometen errores, especialmente errores de ortografía. Pueden escribir «roda» para «carretera» y olvidarse de ello. Pero cuando toma estos valores para su análisis, pueden afectar seriamente la calidad del conjunto de datos.
Siempre que sea posible, use una lista definida de valores o conjuntos de opciones para dichos campos para que los usuarios no puedan cometer errores. En otros casos, las herramientas y técnicas de normalización pueden resolver las inconsistencias de datos para mejorar la calidad de los datos.
Consejo 5: Promover una cultura basada en datos
La cultura basada en datos para toda la organización sigue un conjunto específico de valores, comportamientos y normas que permiten el uso eficaz de los datos. Naturalmente, necesita la aceptación de todos para reconocer su papel en la calidad de los datos. Desarrolle una definición compartida de calidad de datos para toda la organización, identifique sus métricas de calidad específicas, garantice la medición continua de las métricas definidas y planifique la resolución de errores. Su organización también puede aprovechar la gobernanza de datos para estandarizar la gestión de los activos de datos y mejorar su calidad.
Una recomendación clave de Gartner es dar a los usuarios empresariales la capacidad de marcar y abordar problemas de calidad. Con la Calidad de datos de autoservicio, puede capacitar aún más a los analistas de datos, científicos de datos y usuarios empresariales para identificar y resolver los problemas de calidad por sí mismos. En resumen, una sólida cultura basada en datos anima a todos a contribuir a la calidad de los datos.
Consejo 6: Nomine a un administrador de datos
Como parte de la iniciativa de cultura basada en datos, puede nominar a un administrador de datos para administrar la calidad de los datos. Los administradores de datos pueden analizar el estado actual de la calidad de los datos, optimizar los procesos de revisión e implementar las herramientas necesarias. La supervisión de la gobernanza de datos y la gestión de metadatos también son parte de su responsabilidad. Tener un administrador de datos en la organización garantiza una responsabilidad clara y una supervisión completa para mejorar la calidad de los datos.
Consejo 7: Aproveche DataOps para empoderar a sus equipos
La metodología DataOps se centra en la automatización orientada a los procesos junto con las mejores prácticas, para mejorar la calidad y la agilidad del análisis de datos. Aprovechar los DataOps puede activar el valor de los datos para el negocio en todos los niveles de tecnología, desde la infraestructura hasta la experiencia.
Puede innovar con DataOps para agregar automatización a los comportamientos humanos que definen la calidad de los datos, prueban la calidad de los datos y remedian los errores de calidad de los datos. Empoderar a todos sus equipos con la cultura de operaciones de datos es una forma estratégica de mejorar la calidad de los datos.
Consejo 8: Centrarse en la formación y recordar
Una cultura basada en datos garantiza la participación de toda la organización hacia la calidad de los datos. Pero también es esencial mantener su interés y contribución a través de ideas innovadoras. La capacitación regular en conceptos, métricas y uso de herramientas ayudará a reforzar las necesidades y los beneficios de la calidad de los datos. El intercambio a nivel de toda la Organización de problemas de calidad e historias de éxito puede actuar como un recordatorio amistoso. Ofrecer capacitación especializada al personal es un enfoque eficaz para mejorar la calidad de los datos.
Consejo 9: Prevenir futuros errores de datos
La calidad de los datos no solo consiste en corregir los errores actuales, sino también en prevenir futuros errores. La clave aquí es evaluar y abordar las causas fundamentales de los problemas de calidad de los datos en su organización. ¿Los procesos son manuales o automatizados? ¿Están definidas correctamente las métricas de medición? ¿Pueden las partes interesadas corregir directamente los errores? ¿Está firmemente implantada la cultura de la calidad de los datos? La solución de calidad de datos que elija debe centrarse en habilitar la calidad de datos en toda la organización.
Consejo 10: Comunicar acciones y resultados
Incorporar a todos en iniciativas de calidad de datos es fundamental porque la calidad de los datos hoy en día no se limita a unos pocos equipos. Sensibilizar a todas las partes interesadas sobre las actividades genera interés y promueve la participación. Si se comunica con frecuencia sobre errores de calidad de datos, posibles razones, iniciativas, pruebas y resultados, más personas participarán activamente en los proyectos de mejora. Documentar el progreso, las acciones y los resultados se suma aún más a la base de conocimientos de la organización para impulsar iniciativas futuras.
Hay dos momentos interesantes en la vida de un dato: el momento en que se crea y el momento en que se usa. Si puede minimizar los errores en el momento en que se crean los datos y abordar siempre los problemas de calidad en el origen, puede garantizar la calidad de los datos en el momento en que se utilizan. Comprender sus datos y promover una cultura basada en los datos contribuye en gran medida a mejorar la calidad de los datos durante su viaje.