La calidad de los datos (data quality) es un elemento crítico para la toma de decisiones en cualquier organización. En un entorno empresarial en donde el uso de datos es cada vez más importante, es crucial contar con información precisa y confiable.
Es en este contexto en el que surge el data cleansing o limpieza de datos, y además lo hace como una práctica imprescindible. Esta puede ser llevada a cabo gracias a herramientas como Talend Data Quality, de la que somos Gold Partner.
¿Qué es el Data Cleansing?
El data cleansing es un proceso por el que se identifican, corrigen o eliminan los datos inexactos, los incompletos, o los irrelevantes dentro de un conjunto de datos, el cual suele ser enorme.
Este proceso incluye la detección de los errores tipográficos, la corrección de los duplicados, el rellenado de campos vacíos y también la eliminación de los registros que ya están obsoletos.
Con el paso del tiempo es normal que la calidad del dato se vea comprometida. Las bases de datos se ven afectadas por errores humanos, hay integraciones que no han salido bien o sistemas heredados que apenas se usan porque no cumplen con los estándares actuales.
Sin un data cleansing adecuado, los errores pueden ocasionar la toma de decisiones erróneas, pérdida de oportunidades de negocio o incluso afectar a la reputación de la organización en el peor de los casos.
Importancia del data cleansing en la calidad de los datos
Esta limpieza de datos es crucial por una serie de aspectos, los cuales tienen que ver con la confiabilidad de la información que se almacena, la reducción de costes, la optimización de procesos, etc.
Reducción de costos
Cuando se habla de data quality siempre hay que pensar que es importante por muchas razones, entre las cuales está la reducción de costos.
Tener datos incorrectos puede costar mucho dinero a las empresas. Llegan a ocasionar errores en las estrategias de marketing, problemas en la atención al cliente, toma de decisiones estratégicas equivocadas y hasta pérdidas financieras que pueden ser muy cuantiosas.
Optimización de procesos
A la hora de realizar integraciones entre diferentes sistemas y bases de datos, es necesario tener los datos limpios. Eso hace que todo sea más sencillo, permitiendo una mejor comunicación entre departamentos y una optimización más eficiente en los procesos de las organizaciones.
Mejora en la toma de decisiones
Una vez que los datos están limpios y estructurados, sin errores, los análisis y modelos de inteligencia de los negocios se vuelven más efectivos. De esta manera, los profesionales toman decisiones basadas en información que es real.
Cumplimiento normativo
Hay sectores, como el financiero o el de la salud, en donde la precisión de los datos es crucial a la hora de cumplir con las regulaciones. Aquí, el data cleansing ayuda a mantener la integridad de los datos y a evitar sanciones por información incorrecta, las cuales llegan a ser desproporcionadas (sobre todo en lo referente a temas de salud).
Talend Data Quality es una de las soluciones a los problemas de datos
¿Cómo se puede mantener la calidad del dato? No es una tarea sencilla, que por supuesto no se lleva a cabo de manera manual al existir millones de registros en cualquier empresa de pequeño tamaño.
Eso se ejecuta con soluciones como Talend Data Quality, que ahora mismo es la herramienta líder en el mercado a la hora de evaluar, perfilar, limpiar y monitorizar la calidad de los datos en tiempo real.
Al ser Gold Partner de Talend, en Vailos hemos implementado esta solución en muchas empresas, siempre siguiendo una serie de etapas:
- Perfilado de los datos. Lo primero siempre es hacer una evaluación y un análisis inicial, identificando los problemas de data quality.
- Limpieza de datos. Ya hecho el análisis se crean una serie de reglas que corrigen errores, eliminan duplicados y completan valores. Al poder automatizarse, los costes de la limpieza de datos se reducen, así como el tiempo llevar a cabo el proceso.
- Estandarización. En muchos casos, la calidad de los datos se ve comprometida por una falta de estandarización. Se usan formatos diferentes, varias unidades, etc. Así, en esta fase se homogeneizan.
- Validación continua. Es muy importante saber que la limpieza de datos no es algo que se hace una vez y se olvida. Para garantizar la calidad esto es algo que se tiene que monitorizar de manera constante.
- Documentación y auditoría. Por supuesto, todos los cambios y los procesos aplicados se deben documentar y registrar. Eso es lo que ayudará a encontrar posibles fallos y a que otros equipos sigan haciendo el trabajo.
Si necesitas ayuda con la implementación de un plan de desarrollo en data quality, confía en Vailos para ejecutar tu proyecto.
