Las organizaciones de todo el mundo enfrentan un desafío continuo: consumir, procesar e integrar datos comerciales en sus sistemas para crear información procesable e impulsar planes futuros. Este mundo impulsado por los datos en el que vivimos no es un evento reciente: las organizaciones informan que han almacenado más datos en la nube cada año desde 2015.
Sin embargo, incluso con un umbral alto para la recopilación de datos, la mera cantidad siempre garantiza resultados más efectivos. Un factor importante que las empresas deben tener en cuenta es la calidad de los datos que recopilan y procesan. Es más fácil introducir datos de alta calidad en motores analíticos, lo que le permite crear información que luego puede utilizar para determinar el mejor curso de acción.
Sin embargo, los datos de mala calidad son más tediosos de gestionar y a menudo necesitan más transformaciones o desinfecciones antes de que estén listos para el análisis. Estos procesos adicionales tienen un impacto directo en el consumo de recursos, aumentando el costo de los esfuerzos relacionados con los datos. Sin embargo, dado que la toma de decisiones basada en datos es ahora una parte vital de la estrategia empresarial, mejorar la calidad de los datos en todo el proceso de datos debería ser un objetivo fundamental.
En este artículo, profundizaremos en los principales métodos, estrategias y precauciones que debe tomar al tratar con el procesamiento de datos. Cubriremos exactamente cómo puede aumentar la calidad de los datos en su empresa, ayudándole a ahorrar recursos e impulsar la adopción de datos en toda su organización.
Vamos a sumergirnos de lleno.
¿Qué es la calidad de los datos?
La calidad de los datos es un término general que describe qué tan bien los datos siguen ciertos criterios. Estos criterios se correlacionan directamente con aspectos que harán que los datos sean más fáciles de ingerir, cotejar y analizar.
A continuación se muestran algunas características que definen la calidad promedio de los datos:
- Exactitud: Los datos que son precisos se refieren al nivel de exactitud de los datos. Los datos altamente precisos estarían libres de errores y reflejarían los valores del mundo real que ha registrado.
- Lo completo: Los datos completos están completamente completados y no contienen espacios ni valores faltantes.
- Consistencia: La coherencia se refiere a la capacidad de los datos de permanecer uniformes en diferentes implementaciones y conjuntos de datos. Por ejemplo, los datos sugieren lo mismo a pesar de provenir de dos fuentes diferentes.
- Oportunidad: La puntualidad es un término que define qué tan actualizados están sus datos. Los datos producidos en las últimas 24 horas podrían ser más aplicables a procesos comerciales que requieren un tiempo de respuesta breve. Alternativamente, si observa las tendencias históricas, los datos más antiguos son más oportunos.
- Relevancia: Podrías tener el conjunto de datos más grande del mundo, pero si no tiene nada que ver con lo que quieres descubrir, entonces es una pérdida de tiempo. Los datos deficientes normalmente tienen poca relevancia para sus objetivos comerciales.
Los datos de baja calidad no sólo frustran a los ingenieros de datos y ralentizan sus procesos comerciales. Tiene un efecto mucho más directo: los datos bajos cuestan a las empresas más de 3 billones de dólares cada año. Esa cifra solo refleja empresas con sede en EE. UU., lo que demuestra cuán importantes pueden ser los datos de mala calidad en todo el mundo.
Estrategias para mejorar la calidad de los datos en su organización
Mejorar la calidad de los datos en una organización no sucederá de la noche a la mañana. De manera similar, a medida que los datos fluyen a lo largo de todo el proceso de datos, se necesitan más que unos pocos pequeños ajustes para cambiar la calidad promedio de sus datos.
Sin embargo, existen ciertos métodos que puede emplear y que le ayudarán a encaminarse por el camino correcto. A continuación se presentan algunas estrategias líderes que puede utilizar para mejorar la calidad de los datos en su organización.
Cree y aplique estándares de datos en su negocio
Sin un estándar de datos central que todos sus ingenieros conozcan, entiendan y sigan, nunca tendrá un estándar de datos consistente. Su estrategia de estándar de datos respalda cada interacción que tiene con los datos, lo que le permite crear convenciones de nomenclatura, estrategias de estructura y sistemas de entrada de datos claros.
Si su empresa se enfrenta constantemente a problemas de integridad y coherencia, la creación y aplicación de estándares de datos puede contribuir en gran medida a superar sus problemas principales. Cuanto más extensa sea la documentación de sus datos, más probabilidades tendrá de recibir datos de alta calidad después del proceso de ingesta.
Instalar procesos de limpieza de datos
Una forma fantástica de mejorar la calidad promedio de los datos con los que interactúa es implementar una serie de sistemas de limpieza de datos que ayuden a localizar y neutralizar errores. Por ejemplo, estos sistemas pueden revisar datos obtenidos recientemente y localizar cualquier información duplicada.
Esta estrategia no solo ayuda a producir un estándar de datos más alto, sino que también garantiza que se desperdicien menos recursos en la ingesta de datos duplicados o incompletos.
Utilice la automatización siempre que sea posible
La automatización es una de las herramientas más poderosas que el mundo de los datos tiene a su disposición. Al utilizar técnicas de automatización, las empresas pueden eliminar el elemento manual de entrada y validación de datos. El error humano contribuye constantemente a la generación de datos de baja calidad, lo que hace que la erradicación de este paso sea una forma eficaz de mejorar la calidad de sus datos.
Las empresas también pueden automatizar sus herramientas de validación y limpieza de datos, lo que ayuda a reducir las tareas más laboriosas que mantienen la calidad de los datos. Con todo el tiempo adicional que genera la automatización, sus ingenieros de datos pueden continuar trabajando para probar la calidad de los datos y perfeccionar sus parámetros de limpieza.
Utilice dbt para pruebas de calidad
Una de las formas más efectivas de probar la calidad de los datos durante todo el proceso de transformación de datos es utilizar dbt. También conocida como herramienta de creación de datos, dbt es una herramienta de línea de comandos que agiliza el proceso de transformación de datos. Al establecer la calidad de los datos, puede ejecutar una variedad de pruebas con dbt, incluso crear pruebas personalizadas que se alineen con su investigación de calidad.
Por ejemplo, podría crear una prueba de calidad de datos dbt que rastree si hay registros duplicados dentro de sus documentos comerciales. Como pruebas rápidas y altamente efectivas, esto puede ayudarle a descubrir exactamente dónde su empresa podría mejorar la calidad general de sus datos.
Pensamientos finales
Los datos son el principal recurso del siglo XXI y permiten a las empresas planificar el futuro con un grado de certeza que sólo ha estado disponible durante las últimas décadas. Dada su importancia en la estrategia de operaciones modernas, la creación de un flujo de datos saludable y eficaz debería ser la principal prioridad de una empresa.
Al presentar las estrategias y sugerencias que hemos hecho en este artículo, su empresa estará un paso más cerca de crear un flujo dinámico, continuo y de alta calidad de nuevos datos para su ingesta. Con datos de alta calidad a mano, podrá gastar menos en el procesamiento de datos y centrarse más en los resultados generadores de ingresos que los datos de su empresa pueden proporcionar.
Mucha suerte adaptando las prácticas de datos ganadoras en los próximos meses.
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Source: Cómo su empresa puede aumentar la calidad de los datos en todo el proceso de datos
