En el mundo actual, muchas empresas no realizan una auditoría formal y precisa de la calidad de los datos. La razón detrás de esto es que los datos con los que trabajan a diario parecen funcionar correctamente. Solo cuando algo sale mal, ya sea con los clientes o con los proveedores, es cuando realmente se preocupan por la calidad de los datos. De hecho, una mala calidad de los datos puede llegar a costar más dinero. Por eso es importante desarrollar una estrategia de calidad de datos y llevar a cabo una auditoría formal de manera regular. Por supuesto, desarrollar una estrategia brillante de calidad de datos no es tan simple. Pero es algo que debe hacerse. A continuación, se presenta un proceso de cinco pasos para identificar los problemas de datos de su empresa y construir un marco de calidad de datos para abordarlos.

Paso 1: Identificar los datos problemáticos

En primer lugar, es importante identificar los datos que están causando problemas. Esto se puede hacer a través de una auditoría completa de datos, identificando cada elemento de datos en todos los sistemas transaccionales. Estos datos deben ser evaluados en términos de su calidad, el daño físico que están causando y los gastos involucrados en corregir los datos de mala calidad. En general, muchas organizaciones solo comienzan a interesarse en desarrollar una estrategia de calidad de datos cuando se enfrentan a un problema costoso y específico. Por esta razón, un enfoque menos organizado pero más sistemático es comenzar por identificar los datos que están causando problemas y corregirlos de una vez por todas.

Paso 2: Analizar los datos problemáticos

Una forma de examinar la diversidad de los datos problemáticos es a través del análisis de datos. Esto implica extraer, transformar y cargar los datos en herramientas de análisis. Por ejemplo, para datos numéricos, el análisis de datos proporcionará valores relacionados como la media, la mediana, la moda, entre otros. Si se trata de datos de texto, proporcionará aspectos como la frecuencia de los valores y la longitud media.

Paso 3: Determinar cómo deberían ser los datos

El análisis de datos es simple, pero lo difícil es determinar cómo deberían ser los datos. Esto implica establecer el dominio aceptable de valores. Por ejemplo, si se trata de datos de género, los valores aceptables podrían ser “Masculino” o “Femenino”, o incluso “M” o “F” si se prefiere la abreviatura. Lo mejor es establecer reglas específicas que se puedan utilizar para verificar los datos. Por ejemplo, si a alguien se le asigna el título “Sr.”, se asume que es hombre, mientras que “Profesor” puede ser de ambos géneros. Este paso generalmente implica una discusión con los usuarios del sistema para determinar qué datos son aceptables.

Paso 4: Determinar cómo limpiar los datos

Este es otro paso desafiante. Es necesario determinar qué tipo de actualizaciones se pueden realizar para limpiar los datos existentes. ¿Qué modificaciones se pueden hacer en las aplicaciones para asegurarse de que los datos de mala calidad no vuelvan a aparecer? Esto es especialmente cierto si se utilizan aplicaciones de terceros, ya que a veces no se pueden realizar modificaciones y la única solución es ejecutar un proceso de limpieza todos los días.

Paso 5: Evaluar si las modificaciones valen la pena

Ya sea que se trate de mantener la calidad de los datos o de desarrollar una estrategia de calidad de datos, todo se trata de obtener el máximo retorno de la inversión realizada. Incluso si asumimos que los datos actuales son un 90% precisos, podemos estimar los gastos que la empresa tiene debido a los errores en los datos. Por supuesto, estos gastos disminuyen a medida que aumenta la calidad de los datos. Podemos estimar cuánto costaría mejorar la calidad de los datos del 90% al 100%. Según mi experiencia, incluso un 10% de datos de mala calidad afecta en gran medida a la empresa. No se puede saber si los empleados están utilizando los datos precisos al 90% o los datos inexactos al 10%. Por eso, limpiar este tipo de datos es muy rentable. A medida que mejora la calidad de los datos, los gastos asociados a los datos de mala calidad disminuyen. Sin embargo, aún pueden existir gastos residuales, como la necesidad de tener recursos o sistemas para lidiar con el impacto de los datos de mala calidad. Una vez que se alcanza un nivel de calidad de datos del 100%, los gastos asociados a los datos de mala calidad se reducen a cero. Sin embargo, los costos de limpiar los datos son otra cosa. Es relativamente fácil encontrar errores evidentes y corregirlos, pero esto implica un gasto inicial relativamente menor para mejorar la calidad de los datos.

Beneficios de la calidad de los datos

Para comprender mejor los beneficios de la calidad de los datos, a continuación se presentan algunos de los muchos beneficios que los datos precisos brindan a las empresas:

• Reducción de los costos de envío: tener datos 100% precisos disminuye la cantidad de correo que no llega a su destino, lo que ahorra dinero en gastos de envío y evita tener que reenviar paquetes una y otra vez.
• Mejora de las relaciones con los clientes: tener datos precisos sin duda mejora la relación con los clientes en todos los niveles.
• Marketing efectivo: la calidad de los datos también es importante en los esfuerzos de marketing, ya que proporciona una perspectiva clara de a quién se está dirigiendo y por qué.

En conclusión, la calidad de los datos es fundamental para el éxito de una empresa. Realizar auditorías regulares y desarrollar una estrategia de calidad de datos puede ayudar a evitar problemas costosos y mejorar la eficiencia en todos los aspectos del negocio.