En la era digital actual, donde los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las empresas, disponer de datos de alta calidad es fundamental para obtener una ventaja competitiva. La calidad de los datos impacta a todas las industrias. En finanzas, asegura decisiones de inversión informadas; en el retail, ayuda a optimizar la gestión de inventarios y las estrategias de marketing. Por ello la calidad del dato cobra gran importancia.
Propiedades de la Calidad del Dato
Para que un conjunto de datos sea considerado de calidad, debe cumplir con varias propiedades esenciales:
- Completitud: Es crucial disponer de la mayor cantidad posible de datos relevantes respecto a la población total. Esto permite análisis más precisos y decisiones mejor informadas.
- Credibilidad: La fuente de los datos debe ser confiable. Analizar la lógica y coherencia de los datos nos ayuda a determinar su credibilidad.
- Precisión: Los datos deben ser correctos y exactos. La precisión se mide como el porcentaje de datos que son correctos y libres de errores.
- Consistencia: Es necesario contar con uniformidad y coherencia de los datos en diferentes sistemas.
- Interpretabilidad: Los datos deben ser comprensibles para el usuario final.
Para asegurar que se cumplen los anteriores principios se lleva a cabo el perfilado de los datos.
Perfilado del dato:
Conjunto de actividades enfocadas en entender con mayor precisión la estructura y el contenido de un conjunto de datos.
- Análisis de estructura: Evaluamos la estructura de los datos, el tipo de datos y el formato de las columnas para verificar la calidad.
- Acciones a llevar a cabo: Estandarizar formatos de datos, asegurar que los tipos de datos sean consistentes en todas las bases de datos, y corregir discrepancias en los nombres de columnas y tablas.
- Análisis del contenido: Analizamos la completitud, la existencia de valores duplicados o erróneos, entre otras posibles problemáticas.
- Acciones a llevar a cabo: Completar los datos faltantes, eliminar duplicados y corregir errores detectados
- Análisis de relaciones: Identificamos las claves que relacionan diferentes conjuntos de datos para detectar inconsistencias y relaciones incorrectas
- Acciones a llevar a cabo: Revisar y corregir las relaciones y claves foráneas, asegurar la integridad referencial entre las tablas, y actualizar las claves para que sean consistentes en todas las bases de datos.
Conclusión
Una vez que se garantiza la calidad de los datos, las decisiones son fundamentadas gracias a la disposición de información sólida y precisa. Por lo tanto es necesario evaluar la calidad del dato para poder tomar decisiones acertadas.
Artículo desarrollado por Diego Ruiz, analista de negocio en Belerofontech
