Calidad de datos: ejemplos y por qué es importante

La calidad de datos es importante para garantizar que la información recopilada y gestionada por una empresa sea precisa, integral, relevante, coherente y accesible. Es importante mantener estándares altos en la gestión de datos para que la información facilite la toma de decisiones acertadas, lo que mejora la eficiencia operativa y las estrategias comerciales.

¿Quiere conocer más sobre la importancia de mantener estándares de calidad en la gestión de datos y cómo esto puede influir en el éxito de su negocio? En este artículo conocerá todo sobre la calidad de los datos, incluyendo ejemplos concretos que ilustran su aplicación práctica.

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¿Qué es la calidad de los datos?

La calidad de los datos se refiere al nivel en que estos satisfacen los criterios de precisión, validez, integridad y coherencia de una empresa.

En la administración de los datos, la calidad asegura que la información utilizada para análisis, reportes y decisiones empresariales sea confiable y robusta.

Al monitorear la calidad de los datos, una empresa puede detectar posibles incongruencias y garantizar que la información proporcionada sea adecuada para su aplicación específica.

Si los datos obtenidos no cumplen con los estándares de precisión, validez, integridad y coherencia de la organización, esto puede generar repercusiones negativas en áreas como atención al cliente, la eficiencia laboral y la implementación de estrategias.

Reglas de calidad de los datos

Crear normas resulta fundamental para garantizar la eficacia en cualquier estrategia de gestión de calidad de datos, ya que estas directrices facilitan la detección oportuna de desviaciones, previniendo así que datos incorrectos afecten al conjunto total.

Las reglas de calidad que rigen los datos y su gestión deben diseñarse considerando los objetivos y necesidades de la empresa, poniendo especial énfasis en los datos críticos relacionados con la industria a la que pertenece.

Las definiciones de reglas de calidad de datos predefinidas abarcan diversos dominios de datos y siguen una sintaxis básica donde se evalúa una variable basada en una condición específica.

Estas son algunas de las reglas de calidad de datos más comunes:

• AlphanumFieldExists: esta regla de datos verifica si un campo tiene datos y si su longitud es diferente a cero.

• CodeDigitNumeric_: valida si un campo contiene un valor numérico de un solo dígito.

Además, existen ejemplos de reglas de datos que utilizan funciones para simplificar la evaluación, como la regla SalesamtWDiscountPlusTaxValid, que examina múltiples variables en una ecuación para verificar la validez de una calidad total.

Por otro lado, la regla de tipo IF...THEN, como RuralRouteTypelfExistsThenValidValues, que condiciona la validación de un campo a la existencia de datos y su correspondencia con valores válidos de una lista de referencia.

La implementación de reglas de calidad de datos, combinadas con herramientas de inteligencia de negocios, permiten a la empresa:

• Detectar anomalías en los datos;

• corregir problemas identificados;

• anticipar tendencias futuras;

• enriquecer el análisis

• y mejorar la calidad de los informes.

¿Por qué es importante?

La calidad de los datos resulta esencial porque incide directamente en la exactitud y confiabilidad de la información usada en la toma de decisiones estratégicas de la empresa. Los datos de alta calidad facilitan decisiones acertadas y bien fundamentadas.

No obstante, cuando los datos carecen de precisión y calidad, las repercusiones para las empresas pueden ser significativas, ocasionando problemas operativos, análisis imprecisos y estrategias comerciales mal orientadas.

Algunos ejemplos de los perjuicios económicos derivados de datos de baja calidad incluyen:

• Oportunidades de ventas perdidas por registros de clientes incorrectos o incompletos;

• gastos adicionales debido a envíos a direcciones de clientes erradas;

• sanciones por reportes financieros o de cumplimiento normativo deficientes.

Asimismo, la desconfianza hacia la calidad de los datos entre líderes y gerentes de empresas suele mencionarse como el principal obstáculo para la adopción y aprovechamiento de herramientas de análisis y Business Intelligence (BI) destinadas a potencia la toma de decisiones en las empresas.

Características de la calidad de los datos

Los datos se presentan en diversos tamaños y formas, lo que complica su evaluación en términos de calidad. Sin embargo, existen cualidades comunes que definen datos de calidad óptima:

1. Integridad

Los datos deben ser integrales, evitando información fragmentada o incompleta que resulte inutilizable. Aunque se debe evitar recolectar datos innecesarios, es esencial que los campos esenciales se completen al registrar nueva información en la base de datos, evitando, por ejemplo, registros de números incompletos o detalles sin apellidos.

2. Precisión

Es fundamental que los datos sean precisos y representen fielmente la realidad actual, debido a que la precisión se vincula estrechamente con la integridad de la información. Por ello, generalmente se recomienda minimizar los errores evitando ingresos de datos de forma manual.

3. Relevancia

Es fundamental asegurarse de que cada dato recopilado tenga un propósito y utilidad claro, con lo cual, los datos deben proporcionar información relevante y necesaria.

Por ejemplo, si solicita la dirección de un cliente y no tiene relevancia para su objetivo, esos datos, aunque correctos, resultan superfluos.

4. Accesibilidad

La información debe ser accesible para los usuarios pertinentes dentro de la organización. Y dada la dispersión de datos en diversas herramientas y plataformas, es importante evitar la creación de «silos» de información, ya que estos obstaculizan el acceso y el aprovechamiento de los datos.

Los silos de datos representan una amenaza para la calidad de la información, porque aunque los datos sean precisos y relevantes, si no están disponibles para el equipo adecuado, no cumplen su propósito.

Por ende, la integración de sistemas es esencial para garantizar una accesibilidad fluida a los datos valiosos.

5. Coherencia

Los datos deben ser coherentes y consistentes con otras fuentes, y cuando se encuentran discrepancias con otras bases de datos, es esencial cuestionar su fiabilidad. Afortunadamente, existen soluciones de integración que facilitan la resolución de inconvenientes que puedan presentarse entre distintos sistemas.

6. Puntualidad

Por último, es importante que los datos se mantengan actualizados para reflejar el panorama más reciente. Si bien es valioso conservar registros históricos, es necesario actualizar los datos para obtener informes precisos y actuales, adecuados para el contexto del mercado o la industria.

7. Oportunidad

Determina si los datos están disponibles cuando se necesitan.

8. Representación

Evalúa el formato, patrón, legibilidad y utilidad de los datos para su uso previsto.

Además de estas medidas cuantitativas, es importante considerar medidas cualitativas, como la satisfacción del cliente, el cumplimiento normativo, la presencia de redundancias y las oportunidades de negocio.

Estas perspectivas combinadas brindan una imagen completa de la calidad de los datos y permiten tomar decisiones informadas para mejorarla.

Protege tus datos con la firma electrónica

La la calidad de los datos tiene una influencia de gran magnitud en la toma decisiones, la eficiencia operativa y el rendimiento financiero de una organización. Además, garantiza el cumplimiento del marco legal en cuanto a protección de datos personales.

La firma electrónica es una de las formas más efectivas de garantizar la calidad de tus datos digitales. Esta tecnología verifica la autenticidad del usuario y garantiza que los documentos generados no se hayan alterado. Lo que es especialmente valioso en situaciones en las que un cliente necesita proporcionar sus datos antes de firmar un acuerdo.

Accesibilidad también es una característica posible gracias a la firma electrónica, ya que todos los datos y documentos se almacenan de forma segura en una plataforma.