Los principios de data quality son imprescindibles en cualquier empresa que desee tener una filosofía data driven, es decir, en aquellas que quieran tomar decisiones basadas en los datos almacenados.
Como Gold Partner de Talend Data Quality, en Vailos sabemos que una buena gestión de datos es crucial para todas las empresas, puesto que hemos ayudado a muchas en este aspecto.
Principios clave del data quality para una buena praxis en gestión de datos
A continuación, se presentan los principios más importantes que deben guiar la gestión de calidad de datos en una organización.
1. Precisión
Cuando se habla de precisión, implica que los datos deben reflejar la realidad de manera exacta. Errores como transcripciones incorrectas o cálculos mal hechos pueden generar consecuencias graves.
Por ejemplo, algo tan simple como registrar mal el nombre o los datos de contacto de un cliente, dentro de un sistema CRM, afecta a las interacciones futuras, ya que se podrían deteriorar.
2. Consistencia
Todos los datos deben ser coherentes a lo largo de diferentes sistemas y plataformas. En Vailos sabemos que una buena gestión de datos permite obtener insights confiables, mejorar la eficiencia operativa y garantizar el cumplimiento normativo.
Herramientas como Talend Data Quality (somos Gold Partner) permiten que identifiquemos y corrijamos esas incoherencias. Así, se garantiza que todos los sistemas trabajan con la misma información.
3. Integridad
Se centra en avalar que los datos están completos, y que no carecen de información importante. Es crucial establecer una buena filosofía de empresa en este aspecto, evitando los campos vacíos o mal rellenados.
, haciendo su análisis más complejo y complicando los objetivos empresariales.
4. Accesibilidad
Esta parte es relevante para los principios de data quality, ya que hay que encontrar una especie de equilibrio. Los datos deben ser accesibles a todo aquel que los necesite, pero ese acceso tiene que ser seguro.
¿Qué significa esto? Pues que hay que hacer fácil el acceso, pero a la vez hay que proteger la información con controles de seguridad. Para ello, lo mejor es colocar permisos basados en roles, lo que ayuda a que solo aquellos que están autorizados puedan acceder a los datos.
5. Actualización
Si se quieren tomar decisiones importantes basadas en los datos, no deben ser obsoletos. Estos, como la información de inventarios desactualizada, contactos de clientes que tienen datos antiguos, etc., pueden llevar a errores y a perder oportunidades. De ese modo, la filosofía de la empresa debería ser la de actualizar los datos de manera regular.
6. Validez
Cada negocio tiene unas reglas y unos estándares establecidos. Así, la validez se refiere a que estos se cumplan. Se entiende mejor visualizando una base de datos con teléfonos de clientes.
En ella, se debe garantizar que todos los números se escriban siguiendo un formato adecuado y que siempre sea el mismo. Eso no solo tiene que ver con la calidad de los datos, sino que ayuda a que la experiencia de usuario sea mejor.
7. Credibilidad
La credibilidad asegura que los datos vengan de fuentes confiables y que se puedan verificar. Eso es crucial a la hora de generar confianza en los análisis y decisiones que se basan en esa información.
Por ejemplo, utilizar datos recopilados de proveedores confiables, reduce el riesgo de errores y malas interpretaciones.
Cómo implementar una estrategia de data quality
Estos principios requieren de un cambio en la filosofía de la empresa, modificar la manera en la que se trabaja para que todos tengan en mente los datos.
Evaluación inicial
Se hace una auditoría en la que se identifican los problemas. Una vez que se conocen, se establecen prioridades y se diseña un plan de acción.
Herramientas tecnológicas
Gracias al software especializado como Talend Data Quality se facilita la detección y corrección de los datos de manera automática.
Establecer políticas de datos
Una filosofía data-driven es fundamental. Hay que establecer unos principios de data quality, definiendo estándares de calidad, procesos de mantenimiento y quién es el responsable de que los datos se manejen bien a partir de ese momento.
Eso asegurará un enfoque uniforme en toda la empresa, lo que evitará problemas en el futuro.
Educación y capacitación
De poco sirve lo anterior si los empleados no se implican. De esa manera, es necesario formarlos sobre la importancia de la calidad de los datos, y en cómo aplicar estas prácticas en sus funciones diarias.
La clave está en concienciar a los trabajadores, ya que eso permitirá mantener unos estándares altos de data quality. Así, aunque el software se siga usando, este tendrá que trabajar cada vez menos al haber una menor cantidad de errores en la introducción de la información.
