16 consejos para mejorar la gestión de la calidad de los datos

La calidad de los datos en los que se basan las organizaciones es extremadamente importante en el actual entorno impulsado por los datos. Y la gestión de la calidad de los datos (DQM) es el riguroso control de calidad de este activo.

La DQM garantiza que la integridad de los datos se mantiene desde su recopilación hasta su consumo.

Una sólida DQM no consiste sólo en evitar errores, sino en facilitar la toma de decisiones informadas, captar oportunidades y mantener unos resultados coherentes y fiables.

Resumen Resumen

1. ?Qué es la gestión de la calidad de los datos?
2. ?Por qué es importante la DQM?
3. 16 consejos para mejorar la gestión de la calidad de los datos
   1. 1. Conozca el origen de sus datos
   2. 2. Implantar protocolos de validación de datos
   3. 3. Audite y limpie sus datos con regularidad
   4. 4. Establecer un marco de gobernanza de datos
   5. 5. Forme a su equipo
   6. 6. Utilice herramientas avanzadas de DQM
   7. 7. Estandarizar los procedimientos de introducción de datos
   8. 8. Implementar métricas y KPI de calidad de datos
   9. 9. Fomentar una cultura de calidad de datos
   10. 10. Haga copias de seguridad de los datos con regularidad
   11. 11. Adoptar la gestión de datos maestros (MDM)
   12. 12. Mantenga documentación sobre los procesos de datos
   13. 13. Garantizar la seguridad de los datos
   14. 14. Establezca informes de errores automatizados
   15. 15. Colaborar con las partes interesadas
   16. 16. Revisar y actualizar con frecuencia las estrategias de DQM
4. Retos de la gestión de la calidad de los datos
5. Lo esencial

Ver más

Resumen

1. ?Qué es la gestión de la calidad de los datos?
2. ?Por qué es importante la DQM?
3. 16 consejos para mejorar la gestión de la calidad de los datos
   1. 1. Conozca el origen de sus datos
   2. 2. Implantar protocolos de validación de datos
   3. 3. Audite y limpie sus datos con regularidad
   4. 4. Establecer un marco de gobernanza de datos
   5. 5. Forme a su equipo
   6. 6. Utilice herramientas avanzadas de DQM
   7. 7. Estandarizar los procedimientos de introducción de datos
   8. 8. Implementar métricas y KPI de calidad de datos
   9. 9. Fomentar una cultura de calidad de datos
   10. 10. Haga copias de seguridad de los datos con regularidad
   11. 11. Adoptar la gestión de datos maestros (MDM)
   12. 12. Mantenga documentación sobre los procesos de datos
   13. 13. Garantizar la seguridad de los datos
   14. 14. Establezca informes de errores automatizados
   15. 15. Colaborar con las partes interesadas
   16. 16. Revisar y actualizar con frecuencia las estrategias de DQM
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4. Retos de la gestión de la calidad de los datos
5. Lo esencial

?Qué es la gestión de la calidad de los datos?

DQM es esencialmente un control de calidad de los datos. Del mismo modo que usted quiere asegurarse de que un producto que compra es de alta calidad, en el mundo de los datos queremos asegurarnos de que la información que utilizamos es exacta, fiable y llega cuando la necesitamos.

Para lograrlo, se aplican una serie de métodos, herramientas y principios rectores. Estas herramientas y métodos trabajan conjuntamente para garantizar que los datos se mantienen en condiciones óptimas desde el momento en que se recopilan hasta que se utilizan para diversas tareas.

Los tres componentes principales de la gestión de la calidad de los datos son:

• Precisión: Los datos deben representar correctamente los valores del mundo real. Los datos inexactos pueden conducir a decisiones equivocadas. Por ejemplo, si una empresa tiene cifras de ventas incorrectas, podría asignar recursos en áreas equivocadas.
• Fiabilidad: Los datos deben ser coherentes a lo largo del tiempo. Si un método mide algo hoy, debe dar el mismo resultado en las mismas condiciones ma?ana.
• Puntualidad: Los datos deben estar disponibles cuando se necesiten. Para las empresas, disponer de los datos a tiempo puede suponer la diferencia entre aprovechar una oportunidad o perderla.

?Por qué es importante la DQM?

Los datos son la savia de muchas organizaciones, y las empresas dependen de datos de alta calidad para funcionar con eficacia. El uso de datos defectuosos puede desorientar a las empresas y provocar errores u oportunidades perdidas. Es como intentar navegar con un mapa defectuoso.

Dado que los datos se han convertido en un activo primordial para las empresas, como la maquinaria o el inventario, la calidad de esos datos adquiere una importancia extrema.

La gestión de la calidad de los datos es una forma de mantener los activos de datos en condiciones óptimas para que la empresa pueda funcionar con eficacia y tomar decisiones con conocimiento de causa.

16 consejos para mejorar la gestión de la calidad de los datos

La aplicación de prácticas eficaces de DQM puede mejorar significativamente la toma de decisiones y la eficiencia operativa.

A continuación, repasamos 16 consejos esenciales que le ayudarán a mejorar la gestión de la calidad de sus datos.

1. Conozca el origen de sus datos

Saber de dónde proceden los datos es fundamental para que sean útiles y fiables. La fuente ayuda a determinar la calidad de los datos y sus posibles sesgos.

Al identificar y verificar los orígenes de sus datos, puede garantizar su exactitud y tomar decisiones más informadas antes de llevar esos datos a la mesa de dibujo.

2. Implantar protocolos de validación de datos

La validación de datos actúa como una red de seguridad, detectando posibles errores antes de que puedan afectar a sus análisis o decisiones. Es un enfoque proactivo para garantizar que la información que utiliza es precisa y coherente.

Mediante el empleo de diversas técnicas y herramientas de validación, puede comprobar automáticamente los datos en busca de anomalías, incoherencias o imprecisiones. Esto ayuda a asegurarse de que sólo está utilizando datos de alta calidad en sus operaciones.

3. Audite y limpie sus datos con regularidad

La auditoría periódica de sus datos le ayuda a identificar cualquier problema antes de que se convierta en un problema grave. A través de estas auditorías, puede detectar incoherencias o información obsoleta.

Una vez identificadas, se pueden emplear métodos y herramientas de limpieza de datos para corregir o eliminar estas imprecisiones.

4. Establecer un marco de gobernanza de datos

Un marco de gobierno de datos establece las normas y directrices sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos dentro de una organización. Es un manual corporativo que detalla las responsabilidades y normas para la gestión de datos.

Contar con un marco sólido garantiza la coherencia en la gestión y la calidad de los datos y genera confianza en su fiabilidad.

5. Forme a su equipo

Los datos son tan buenos como las personas que los gestionan. La formación continua mantiene a su equipo al día de las mejores prácticas en la gestión de datos, lo que ayuda a mejorar tanto la precisión como la eficiencia.

Para que las sesiones de formación sean eficaces, céntrese en ejercicios prácticos, utilice ejemplos del mundo real y fomente debates abiertos.

6. Utilice herramientas avanzadas de DQM

Las herramientas modernas de DQM aprovechan la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para mejorar la gestión de la calidad de los datos. Estas herramientas avanzadas pueden detectar automáticamente anomalías, predecir errores potenciales y sugerir correcciones.

La integración de AI y ML en sus procesos de DQM proporciona una detección de errores más rápida, una mayor precisión y un enfoque general más racionalizado para gestionar la calidad de sus datos.

7. Estandarizar los procedimientos de introducción de datos

La coherencia es clave a la hora de introducir datos. Sin procedimientos estandarizados, pueden surgir discrepancias que den lugar a posibles errores e ineficiencias.

Implemente protocolos uniformes de introducción de datos en todos los canales para garantizar que los datos sigan siendo coherentes y fiables.

Puede hacerlo adoptando herramientas que proporcionen plantillas o procesos de entrada guiados y estableciendo directrices claras que detallen los formatos de datos esperados y las comprobaciones de validación.

8. Implementar métricas y KPI de calidad de datos

El uso de métricas y KPI proporciona puntos de referencia tangibles para evaluar la calidad de los datos. Algunos KPI relevantes para la gestión de la calidad de los datos podrían ser el porcentaje de datos que faltan, la tasa de entradas duplicadas o la precisión de las coincidencias de datos.

Supervise estas métricas para que su organización pueda identificar áreas de mejora y perfeccionar sus prácticas de gestión de datos.

9. Fomentar una cultura de calidad de datos

La cultura organizativa desempe?a un papel importante en el mantenimiento de la calidad de los datos. Cuando todo el mundo, desde los altos ejecutivos hasta los empleados de nivel básico, comprende y valora la importancia de los datos de alta calidad, las mejores prácticas surgen de forma natural.

Para promover esta cultura, la dirección debe hacer hincapié en la importancia de la gestión de la calidad de los datos en reuniones y sesiones de formación, reconocer y recompensar a los equipos por mantener los estándares de datos y proporcionar las herramientas y la formación necesarias para ello.

Cuando la calidad de los datos está arraigada en la cultura, se convierte en una prioridad colectiva que conduce a resultados más precisos y fiables.

10. Haga copias de seguridad de los datos con regularidad

Las copias de seguridad son conocidas por evitar la pérdida de datos, pero también son importantes para preservar su calidad. Las copias de seguridad periódicas mantienen los datos intactos y sin alteraciones, incluso en situaciones como caídas del sistema o ciberataques.

Establezca un programa de copias de seguridad coherente basado en las necesidades de su organización, que puede ser diario, semanal o incluso mensual. Comprueba siempre la integridad de las copias de seguridad y almacénalas en ubicaciones seguras y múltiples para mantener los datos auténticos y disponibles cuando sea necesario.

11. Adoptar la gestión de datos maestros (MDM)

La gestión de datos maestros (MDM) es un método integral para garantizar que los datos de una organización sean precisos, coherentes y accesibles.

Esto se consigue creando una visión única y unificada de estos datos, lo que ayuda a eliminar duplicados, rectificar errores y agilizar el intercambio de datos entre departamentos.

12. Mantenga documentación sobre los procesos de datos

Disponer de documentación detallada proporciona una hoja de ruta clara sobre cómo se recopilan, procesan y almacenan los datos. Esto ayuda a mantener prácticas coherentes en toda la organización.

También sirve como punto de referencia durante la formación, para que los nuevos miembros del equipo puedan comprender y adoptar rápidamente los protocolos establecidos.

La documentación ayuda a solucionar problemas cuando surgen discrepancias o problemas. Esto ayuda a los equipos a localizar y resolver los problemas con mayor eficacia.

13. Garantizar la seguridad de los datos

La calidad de los datos está estrechamente ligada a su seguridad. Si los datos son manipulados o acceden a ellos personas no autorizadas, su integridad y fiabilidad se ven comprometidas. Por lo tanto, no hace falta decir que mantener los datos protegidos es muy importante.

Emplee métodos de cifrado potentes, aplique la autenticación multifactor y actualice periódicamente los protocolos de seguridad. Las auditorías de seguridad periódicas y la formación de los empleados pueden ayudar aún más a mitigar los riesgos.

14. Establezca informes de errores automatizados

Los informes de errores automatizados ofrecen la ventaja de la detección de errores en tiempo real para que los equipos puedan identificar y solucionar los problemas a medida que surgen.

Puede configurar alertas automatizadas utilizando varias herramientas que supervisan los flujos de datos y las bases de datos que se?alan cualquier incoherencia.

15. Colaborar con las partes interesadas

Una sólida colaboración entre los equipos de TI, ciencia de datos y negocio ayudará a lograr una gestión óptima de la calidad de los datos. La cooperación interdepartamental significa que se tienen en cuenta todas las perspectivas. Esto enriquece el proceso general de datos.

El departamento de TI puede abordar los problemas de infraestructura y seguridad, la ciencia de datos puede optimizar el procesamiento y el análisis, y los equipos empresariales pueden destacar las necesidades de aplicación del mundo real. Juntos, estos puntos de vista conducen a una estrategia de datos holística.

16. Revisar y actualizar con frecuencia las estrategias de DQM

La gestión de la calidad de datos no es una práctica fija. Requiere una adaptación continua para seguir siendo eficaz. La revisión periódica de sus estrategias de DQM las mantiene alineadas con los retos actuales de los datos y los objetivos de la organización.

Establezca intervalos regulares, como semestrales o anuales, para evaluar y perfeccionar sus enfoques. Estas revisiones pueden incluir la evaluación de la eficacia de las herramientas, el examen de las tasas de error de los datos o la medición de la satisfacción de las partes interesadas.

Retos de la gestión de la calidad de los datos

La gestión de la calidad de los datos puede ser compleja, y las empresas se enfrentan con frecuencia a una serie de retos.

1. Introducción de datos incoherente: La introducción coherente de datos es difícil cuando se trata de la recopilación de datos multicanal. Los distintos departamentos o sistemas pueden utilizar terminologías, formatos o normas diferentes, lo que puede dar lugar a discrepancias.
2. Datos obsoletos o redundantes: Con el tiempo, los datos pueden quedar obsoletos o duplicados. Por ejemplo, un cliente puede cambiar sus datos de contacto, pero los datos antiguos no se actualizan ni se eliminan.
3. Falta de estrategias integrales de DQM: Algunas empresas pueden carecer de un enfoque holístico de DQM, centrándose sólo en ciertos aspectos como la entrada de datos o la validación y descuidando otros como la limpieza o la gobernanza.
4. Formación limitada del personal: Incluso las mejores herramientas y estrategias de DQM pueden quedarse cortas sin una formación adecuada. El personal puede desconocer las mejores prácticas, lo que provoca errores involuntarios o descuidos.
5. Dificultades de ampliación: Los datos crecen con la empresa. Gestionar la calidad a gran escala, especialmente cuando se integran nuevas fuentes de datos, puede ser un reto importante.

Para superar estos obstáculos, debe estandarizar los procedimientos de entrada de datos, limpiar y actualizar rutinariamente los repositorios de datos, invertir en la formación continua del personal y desarrollar un marco de gestión de la calidad de los datos bien definido.

Lo esencial

La gestión de la calidad de los datos no es un esfuerzo puntual, sino un compromiso permanente. Una sólida gestión de la calidad de los datos mantiene la fiabilidad de los datos para las empresas, convirtiéndolos en información significativa y herramientas eficaces para la toma de decisiones.

Centrarse en la mejora continua y ser adaptable a los nuevos retos y tecnologías de datos situará a las empresas a la vanguardia, garantizando que sus datos sigan siendo un activo fiable y valioso.