El mundo de la inteligencia empresarial se basa en datos. Pero más que simples hechos fríos y concretos, los datos que utilizan las empresas deben ser precisos, exactos y, lo más importante, válidos. Los datos incorrectos son un problema notorio en el mundo de los negocios. Después de todo, si una empresa se enorgullece de estar basada en datos y luego utiliza datos incorrectos o malinterpreta los valores atípicos como verdades, rápidamente podría maniobrar por el camino de acción equivocado.

Normalmente, los datos incorrectos cuestan a las organizaciones un promedio de 12,9 millones de dólares cada año, y la mala toma de decisiones resultante de la baja calidad de los datos impide las posibilidades de crecimiento de la empresa. Para aprovechar al máximo los datos, las empresas deben implementar estructuras y controles de calidad de los datos que garanticen que todos los productos de datos finales sean lo más potentes y precisos posible.

En un mundo ideal, todos los datos que utilizamos llegarían en un formato estructurado que nos permita embarcarnos rápidamente en el análisis. Sin embargo, en general ocurre lo contrario: la gran mayoría de los datos recopilados no están estructurados. Sin controles exhaustivos de la calidad de los datos, unos pocos puntos de información deficientes pueden disminuir la precisión de conjuntos de datos completos.

Gracias al extenso proceso de arquitectura de datos, ahora podemos transformar datos no estructurados en un formato más flexible y utilizable. Sin embargo, esto todavía no garantiza la limpieza y validez de los datos. En este artículo, nos sumergiremos en el mundo de la transformación de datos, analizaremos la lista de verificación de datos posterior a la transformación y señalaremos las estrategias principales que su empresa puede utilizar para mejorar la calidad de sus datos.

Vamos a sumergirnos de lleno.

¿Cómo son los datos “buenos”?

En el mundo del análisis de datos, la información real que las empresas utilizan en el análisis puede variar increíblemente. Una empresa puede utilizar simultáneamente datos escritos, datos numéricos, grabaciones de voz, datos de redes sociales con procesamiento de lenguaje natural e incluso grabaciones de vídeo. Dada la gran cantidad de formatos que pueden adoptar los datos, comprender cómo son los buenos datos puede plantear un desafío.

La alta calidad de los datos, a pesar de su formato, se basa en algunos aspectos fundamentales:

– Sin errores – Los datos nunca deben contener errores tipográficos, de formato o errores en su estructura que puedan generar problemas en el análisis.

– Único – Los datos duplicados desperdician tiempo y energía de procesamiento y pueden generar inconsistencias y problemas de ponderación en conjuntos de datos más grandes.

– Útil – No importa cuán perfectos sean los datos, si no tienen nada que ver con sus objetivos comerciales, entonces no es un uso eficaz de los recursos.

– Consolidado – La creación de sistemas de datos precisos también se extiende al lugar donde se almacenan estos datos. Si almacena información en distintos sistemas, existe una mayor probabilidad de duplicación o redundancia.

Una alta calidad de base de datos es vital para las empresas que desean llevar su toma de decisiones basada en datos al siguiente nivel. Descubra y neutralice áreas problemáticas para impulsar el compromiso, mejorar los resultados y empoderar a todos los empleados relacionados con los datos.

Estrategias para mejorar la calidad básica de los datos en su organización

La mejora de la calidad básica de los datos no se logrará de la noche a la mañana. Desafortunadamente, muchos de los procesos que tienen mayor impacto en lo que respecta a la calidad de los datos provienen de cambios normativos y de políticas que usted implementa en su negocio. Con el tiempo, una vez que haya incluido las siguientes estrategias en sus procesos, comenzará a notar una diferencia considerable en la calidad de los datos.

A continuación se presentan algunas estrategias básicas para mejorar la calidad de los datos básicos de su empresa.

Establezca pautas y estándares de calidad de datos en toda su organización

No se producirán cambios en la calidad de los datos a menos que los departamentos comerciales relacionados con los datos realmente comprendan por qué la calidad de los datos es tan vital. Para orientar a los analistas de datos en la dirección correcta, asegúrese de describir claramente cómo debe ser la calidad de los datos en su negocio.

Será útil describir las características principales de los datos de calidad y escribir una guía de análisis y datos que cubra la velocidad, el formato, la forma y la madurez de la calidad de los datos posteriores a la transformación. Una vez que esta gobernanza central sea parte de su organización, todos los empleados podrán comenzar a tomar las medidas necesarias para mejorar la calidad de los datos.

El perfilado de datos es clave

Sin crear un perfil de sus datos, nunca sabrá cuántos errores se están escapando. Asegúrese de crear una serie de filtros y capas de perfiles de datos que busquen identificar datos incorrectos según los estándares actuales de su organización.

Ejecute con frecuencia sesiones de creación de perfiles de datos para detectar errores y luego corregirlos lo más rápido posible. Las primeras veces que haga esto, es posible que tenga mucho trabajo, pero cada cambio positivo reducirá la carga y ayudará a aumentar la calidad base de los datos.

Utilice las comprobaciones de calidad de datos de DBT

La herramienta de creación de datos (dbt) es una herramienta líder de línea de comandos de código abierto que permite a las empresas emplear transformaciones de datos complejas utilizando Python. Como herramienta de transformación líder, muchas organizaciones la utilizarán como parte central de la arquitectura del canal de datos. Al implementar un paso adicional de controles de calidad de los datos, puede garantizar calidad de datos dbt.

Existen algunos pasos básicos para implementar controles de calidad de datos dBT en su infraestructura de datos:

– Localizar – En primer lugar, su organización debe definir las áreas centrales de datos que realmente desea probar. Probar la calidad promedio de los datos en vistas o tablas específicas le ayudará a orientar sus comprobaciones.

– Definir – A continuación, determine las pruebas específicas que desea ejecutar con sus datos. Dependiendo de las inexactitudes o errores típicos que encuentre en sus datos, como valores faltantes, escritura incorrecta o falta de integridad. El uso puede utilizar consultas en SQL para determinar estas pruebas.

– Configurar – Una vez que haya establecido qué datos probará y las pruebas específicas que ejecutará, configure su proyecto dbt para incluir estas comprobaciones de calidad de datos.

– Probar y reconfigurar – Ejecute las pruebas de calidad de datos específicas que ha descrito, verificando los datos para asegurarse de que cumplan con todos sus estándares de calidad de datos.

Iniciar pruebas frecuentes garantizará que todos los datos que llegan a través de su proceso de transformación de datos sean lo más precisos posible. Cuanto antes inicie estos procesos, mayores serán las posibilidades de detectar errores y eliminarlos.

Pensamientos finales

La calidad de los datos es el asesino silencioso de la analítica empresarial. No importa cuán extraordinario sea un analista de datos, si trabaja con datos que no brindan una imagen completa o contienen errores, no podrán producir información de manera efectiva. Para mantener la calidad de los datos lo más alta posible, las organizaciones deben esforzarse por implementar estándares y controles a lo largo de sus procesos de transformación y análisis.

Al utilizar las estrategias descritas en esta lista, las empresas podrán aumentar la calidad promedio de los datos que utilizan, llevando su potencial basado en datos a un nivel completamente nuevo. Proteger y garantizar la calidad de los datos es uno de los aspectos más importantes del análisis de datos, pero que continuamente se pasa por alto.

Concéntrese en los pequeños detalles y cree controles de calidad de los datos para escalar sus análisis de datos sin reducir su eficiencia.