Marco de Calidad de Datos: Por qué tu empresa necesita uno y cómo crearlo

La base de una estrategia empresarial de éxito reside en la fiabilidad y utilidad de los datos de la organización.

A veces, las decisiones empresariales parecen disparos en la oscuridad.
¿Por qué?
Porque los datos tienen problemas de calidad que no se abordan de forma oportuna y eficaz.

Registros duplicados, datos no coincidentes e información que simplemente no cuadra.
No se trata de molestias menores, sino que pueden desbaratar toda tu estrategia.

La mayoría de las empresas no se dan cuenta de lo malos que son sus datos hasta que es demasiado tarde.
Pero, ¿y si pudieras eliminar estos problemas de raíz?
Aquí es donde entra en juego un marco de calidad de datos.
Un potente proceso que guiará a tu equipo para identificar y resolver los datos deficientes.

En esta guía, hablaremos de cómo puedes construir un marco que no sólo solucione los problemas de datos, sino que evite que se produzcan en primer lugar.

¿Preparado?

¡Empecemos!

¿Qué es un Marco de Calidad de Datos?

Imagina tus datos como una habitación desordenada.
Necesitas un plan para limpiarla y mantenerla organizada.
Eso es lo que hace un marco de calidad de datos.
Es un conjunto de normas y procesos que te ayudan a asegurarte de que tus datos son precisos, completos y fiables.

Este marco te guía en la comprobación de errores, su corrección y la prevención de la aparición de otros nuevos.

En el fondo, un marco de calidad de datos es una cuestión de confianza.
¿Puedes confiar en los datos que utilizas para tomar decisiones importantes?
Si no es así, necesitas un sistema para limpiar el desorden.
Este marco consiste en establecer normas para que no vuelvan a producirse errores.

Esto es lo que hace por ti un marco de calidad de datos:

✅ Identifica problemas de datos: Te ayuda a detectar errores como registros duplicados, información que falta o datos que simplemente no cuadran.

✅ Establece normas: Define qué aspecto tienen los buenos datos para tu empresa.
Esto podría significar tener información precisa sobre los clientes, registros financieros actualizados o detalles coherentes sobre los productos.

✅ Implementa procesos: Establece los pasos para limpiar, organizar y mantener tus datos.
Esto incluye comprobaciones y actualizaciones periódicas para que todo sea preciso.

Ejemplos de marcos de calidad de datos

Para gestionar eficazmente la calidad de los datos, las empresas suelen basarse en marcos y normas establecidos que proporcionan orientación y mejores prácticas.
He aquí algunos marcos de calidad de datos ampliamente utilizados:

ISO 8000: ISO 8000 es una norma internacional para la gestión de la calidad de los datos. Se centra en la precisión, la exhaustividad, la coherencia y la integridad. Ayuda a las organizaciones a reducir errores, costes operativos y riesgos, al tiempo que mejora la satisfacción del cliente. La ISO 8000 proporciona directrices para definir los requisitos de calidad de los datos, supervisar y medir la calidad de los datos, y mejorar continuamente los procesos de datos.

Al aplicar estas normas, las empresas se aseguran de que sus datos son fiables y respaldan una toma de decisiones eficaz, en línea con los principios de la Gestión de la Calidad Total de los Datos (GCTD ) para la mejora continua.

Marco de Dimensiones de la Calidad de los Datos: El Marco de Dimensiones de la Calidad de los Datos define y mide dimensiones específicas de la calidad de los datos. Dimensiones como exactitud, integridad, coherencia, puntualidad y unicidad.

Este marco ayuda a las organizaciones a comprender y abordar los distintos aspectos de la calidad de los datos, garantizando que los datos cumplen las normas requeridas para las distintas aplicaciones…

Seis Sigma: Seis Sigma es un método utilizado para mejorar la calidad de los datos reduciendo los defectos y las variaciones en los procesos.
Emplea herramientas estadísticas para identificar y eliminar errores, garantizando que los datos cumplan normas estrictas.
Este método se centra en definir, medir, analizar, mejorar y controlar los procesos (DMAIC) para producir sistemáticamente datos fiables y precisos.

Al implantar Seis Sigma, las organizaciones pueden mejorar la coherencia de los datos, minimizar los errores y tomar mejores decisiones basadas en los datos.

Conjunto de Conocimientos sobre Gestión de Datos (DAMA DMBOK): El Conjunto de Conocimientos sobre Gestión de Datos (DAMA DMBOK) es un marco que define conceptos, principios y actividades clave para una gestión de datos eficaz.
El marco abarca áreas como la gobernanza de datos, la arquitectura, el modelado, el almacenamiento, la seguridad, la integración y la calidad.

El DMBOK de DAMA ayuda a las organizaciones a comprender los requisitos de la calidad de los datos, aplicar las mejores prácticas y normalizar los procesos.
Sirve de guía de referencia para los profesionales de datos de todos los niveles.

Modelo de Madurez de la Gobernanza de la Información ARMA: El Modelo de Madurez de la Gobernanza de la Información de ARMA ayuda a las organizaciones a evaluar y mejorar sus prácticas de gobernanza de la información, incluida la calidad de los datos.
El modelo incluye cinco niveles de madurez, desde subestándar a transformacional, que guían a las organizaciones para mejorar sistemáticamente sus prácticas de gobierno.

Este modelo sirve de referencia para la mejora continua de la gobernanza de la información.

Gestión de la Calidad Total de los Datos (GCTD): La Gestión de la Calidad Total de los Datos (TDQM) integra las prácticas de calidad de los datos en los procesos de una organización e incluye a las partes interesadas a todos los niveles.
La TDQM se centra en la mejora continua mediante la definición, medición, análisis y mejora de la calidad de los datos.
Garantiza que los datos sean precisos, coherentes y fiables en toda la organización.

El planteamiento implica identificar los elementos críticos de los datos, establecer normas de calidad y evaluar y mejorar periódicamente la calidad de los datos.

Marco de Evaluación de la Calidad de los Datos (MECAD): El Marco de Evaluación de la Calidad de los Datos (DQAF) evalúa dimensiones clave como la precisión, la integridad, la coherencia y la puntualidad.
El DQAF ayuda a las organizaciones a identificar las áreas que necesitan mejoras y a desarrollar estrategias para mejorar la calidad de los datos.

Este marco utiliza métricas y metodologías específicas para medir y controlar la calidad de los datos de forma coherente.
Aplicando el DQAF, las empresas pueden mejorar sistemáticamente la calidad de sus datos, lo que contribuye a mejorar la toma de decisiones y la eficacia operativa.

¿Por qué deberías preocuparte por un marco de calidad de datos?

Sin un marco de gestión de la calidad de los datos, tu empresa se arriesga a tomar decisiones basándose en datos defectuosos.
Por muy cualificado que sea tu equipo, unos datos deficientes pueden arruinar los proyectos posteriores y convertirse en un obstáculo para las estrategias de misión crítica.

Construir y utilizar tu marco de calidad de datos

Entonces, ¿cómo se arregla esto?
Creando un marco de calidad de datos.
He aquí cómo:

Comprende tus procesos de tratamiento de datos: Comprende cómo maneja los datos tu empresa.
Examina las prácticas de recopilación, almacenamiento y uso de datos para identificar cualquier laguna o problema.

Establece objetivos claros: Define lo que quieres conseguir con tu marco de calidad de datos.
Los objetivos podrían incluir mejorar la toma de decisiones, mejorar la experiencia del cliente o garantizar el cumplimiento.

Definir las Dimensiones de la Calidad de los Datos: Céntrate en las dimensiones esenciales de la calidad de los datos:

✔ Precisión: Asegúrate de que tus datos reflejan las condiciones del mundo real.
Aplica reglas de validación para evitar la introducción de datos incorrectos.

✔ Exhaustividad: Asegúrate de que se rellenan todos los campos de datos necesarios.
Los campos obligatorios y las auditorías periódicas ayudan a mantener los datos completos.

✔ Coherencia: Garantizar la uniformidad de los datos en todas las fuentes.
Normaliza los formatos y definiciones de los datos en toda la organización.

✔ Unicidad: Evita los registros duplicados.
Aplica procesos de deduplicación para mantener entradas de datos únicas.

Implantar controles de calidad de los datos: Desarrolla y aplica políticas de entrada, procesamiento y almacenamiento de datos.
Utiliza herramientas automatizadas para comprobar y rectificar los problemas de calidad de los datos en tiempo real.

Mejora continua: La calidad de los datos es un proceso continuo.
Revisa y perfecciona periódicamente tu marco de calidad de datos para adaptarte a los nuevos retos y mejorar la eficacia.

Procesos clave de un marco de calidad de datos

Un marco de calidad de datos es un enfoque estructurado para garantizar que tus datos son precisos, coherentes, completos y fiables.
Desglosemos sus procesos clave.

1. Perfiles de datos: Siendo una parte crucial del marco de medición de la calidad de los datos, el perfilado de datos es más como un chequeo de salud de tus datos.
   It helps you understand what your data looks like, where it comes from & what shape it’s in.
   This means looking at all the ingredients before you start cooking to make sure nothing is rotten.
2. Depuración de datos: Este proceso consiste en limpiar tus datos.
   Remove duplicates, correct errors, and fill in missing information.
   It’s like washing and prepping your vegetables before cooking to make sure everything is fresh and ready.
3. Correspondencia de datos: Garantizar que los registros de las distintas fuentes coinciden.
   For example, make sure customer information in your sales database matches the customer information in your marketing database.
4. Integración de datos: Reúne datos de distintas fuentes en una vista unificada.
   Imagina que combinas todos tus ingredientes en un solo plato.
   Esto ayuda a crear una imagen completa y precisa.
5. Supervisión de datos: Comprueba continuamente si hay problemas con tus datos.
   Configura alertas para cuando baje la calidad de los datos.
   Es como hacer una prueba de sabor para asegurarte de que tu plato sigue estando delicioso durante todo el proceso de cocción.
6. Políticas de Gobernanza: Establece normas y responsabilidades para la gestión de datos.
   Define quién es responsable de la calidad de los datos y qué normas debe seguir.
   Esto garantiza que todo el mundo conoce su papel, como en un equipo de cocina bien coordinado.

Etapas de un marco de calidad de datos

Un marco de calidad de datos no se construye de la noche a la mañana.
Se desarrolla en etapas, cada una de ellas esencial para garantizar que tus datos son fiables y útiles.
Así es como funciona:

Evaluación

Este es el primer paso.
En él, examinas tus datos y ves qué les pasa.
Este paso es más parecido a un chequeo médico.
Tienes que averiguar si faltan valores, si hay duplicados o entradas incorrectas.
Los perfiles y auditorías regulares de datos son cruciales aquí para descubrir incoherencias y anomalías ocultas.

También puedes crear un diagrama del proceso de calidad de los datos para trazar e identificar los problemas.

Diseño

A continuación, planifica cómo solucionar los problemas que has encontrado. Esto implica establecer normas y reglas para tus datos. Por ejemplo, puedes decidir que todos los nombres de clientes deben incluir nombre y apellidos. Esta etapa consiste en crear un plan para la calidad de tus datos. Establecer métricas de calidad de datos y políticas de gobierno claras es esencial para guiar este proceso.

Ejecución

Aquí, pones tu diseño en acción. Pon en práctica los procesos y normas que has establecido. Esto podría significar utilizar herramientas para limpiar y normalizar tus datos, o automatizar las comprobaciones de validación de datos. Aprovechar herramientas avanzadas de limpieza y cotejo de datos puede mejorar significativamente la precisión y la eficacia.

Supervisión

Una vez configurado todo, la supervisión continua garantiza que tus datos se mantengan en plena forma.
Las comprobaciones periódicas y las alertas automáticas ayudan a detectar nuevos problemas antes de que se conviertan en problemas graves.
Piensa en ello como en el mantenimiento rutinario de tu coche: quieres detectar los problemas a tiempo para que todo funcione sin problemas.

Cada etapa es crucial.
Saltarse una puede acarrear problemas mayores.

Retos en la creación de un marco de calidad de datos

Establecer un marco de calidad de datos no siempre es fácil.
Conlleva sus propios retos.

Hablemos de algunos problemas reales a los que podrías enfrentarte.

Silos de datos

Tratar con silos de datos es como intentar resolver un puzzle con piezas dispersas en diferentes habitaciones.
Los distintos departamentos almacenan los datos en formatos y sistemas diferentes, lo que dificulta la creación de una imagen unificada.
WinPure herramienta de integración puede ayudarte a salvar estas distancias, reuniendo todos tus datos en un solo lugar.

Normas de datos incoherentes:

Sin normas coherentes, tus datos pueden convertirse en un caos.
Un equipo puede registrar las fechas como MM/DD/AAAA, mientras que otro utiliza DD/MM/AAAA.
Estas incoherencias pueden causar confusión y errores.

Limpieza manual de datos

Las empresas generan cantidades ingentes de datos cada día.
Manejar grandes volúmenes y diferentes tipos de datos, desde correos electrónicos a registros de transacciones, puede ser abrumador.
Garantizar la calidad de todos estos datos es una tarea ardua.

Según dataversityse calcula que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de 15 millones de dólares al año.

Sin automatización, mantener un marco de control de calidad de los datos puede ser como intentar vaciar un sótano inundado con una cucharilla.

Falta de recursos

No todas las empresas pueden permitirse el lujo de contar con un equipo de big data.
A veces, la tarea de gestionar la calidad de los datos recae en unas pocas personas que ya están al límite de su capacidad.
La automatización puede ayudar, pero su implantación requiere una inversión inicial.

Conseguir que todo el mundo se ponga de acuerdo también puede ser difícil.
Algunos miembros del equipo pueden ver la calidad de los datos como un problema de otros.
Es esencial hacer de la calidad de los datos una prioridad para toda la empresa.
Destacar las ventajas y mostrar las victorias rápidas puede ayudar a conseguir la participación de todos los niveles.

Volumen de datos

Manejar grandes volúmenes de datos puede ser abrumador.
A medida que tus datos crecen, también lo hacen los retos de mantener su calidad.
Las soluciones escalables, como las que ofrece WinPure, garantizan que tu estructura pueda gestionar el crecimiento sin comprometer la calidad.

Vigilancia constante

La calidad de los datos no se arregla una sola vez.
Necesita una supervisión continua.
Esto puede ser tedioso y llevar mucho tiempo.
Establecer alertas automáticas y comprobaciones periódicas puede ayudar, pero es otro nivel de trabajo que gestionar.

Estos retos son reales y pueden ser frustrantes.
Superarlos hace que tus datos sean sólidos como una roca.

Buenas prácticas para mantener bajo control la calidad de tus datos

Mantener tus datos en plena forma es crucial para tomar decisiones informadas e impulsar tu negocio.

He aquí algunas buenas prácticas para garantizar que tus datos se mantienen limpios, precisos y fiables:

1. Auditorías periódicas de datos: La realización de auditorías periódicas ayuda a identificar los problemas a tiempo y a solucionarlos antes de que se conviertan en problemas mayores.
   Las auditorías regulares descubren anomalías ocultas que pueden degradar la precisión de la toma de decisiones.
2. Herramientas de limpieza automatizadas: Las herramientas automatizadas pueden identificar y corregir rápidamente los problemas, ahorrando tiempo y mejorando la precisión. La automatización reduce los errores humanos y acelera considerablemente la preparación de los datos.
3. Perfiles de datos: Perfila tus datos para comprender su estructura, calidad y relaciones.
   Esto ayuda a identificar problemas ocultos y a comprender la salud general de tus datos.
   Utiliza estadísticas detalladas para identificar las áreas que necesitan mejoras.
4. Normas de datos coherentes: Establece y aplica normas de datos coherentes en toda tu organización.
   Esto incluye formatos para fechas, nombres, direcciones y otros campos críticos.
5. Resolución de la entidad: Implementa resolución avanzada de entidades para fusionar registros duplicados y crear una única fuente de verdad.
   Esto garantiza que todas las instancias de la misma entidad estén vinculadas, proporcionando una visión completa y precisa.
   La resolución precisa de entidades mejora la gestión de las relaciones con los clientes y reduce la redundancia.
6. Gobernanza de datos: Desarrollar una sólida gobernanza de datos marco para definir funciones, responsabilidades y procesos para la gestión de datos.
   Esto incluye políticas de acceso, uso y seguridad de los datos.
   Las políticas de gobernanza evitan el uso indebido de los datos y garantizan su cumplimiento.
7. Monitorización continua: Supervisa continuamente la calidad de los datos con comprobaciones y alertas en tiempo real.
   Esto te permite detectar y abordar los problemas a medida que surgen, manteniendo tus datos en buen estado en todo momento.
8. Formación y sensibilización: Educa a tu equipo sobre la importancia de la calidad de los datos y las mejores prácticas para mantenerla.
   Todos los miembros de la organización deben comprender su papel a la hora de garantizar la integridad de los datos.
9. Soluciones escalables: Utiliza soluciones escalables que puedan manejar volúmenes crecientes de datos sin comprometer la calidad.
   A medida que crecen tus datos, tus herramientas y procesos deben ser capaces de seguir el ritmo.
10. Integración con IA y Aprendizaje Automático: Mejora los procesos de calidad de datos con IA y aprendizaje automático.
    Estas tecnologías pueden identificar patrones, predecir problemas y automatizar tareas repetitivas, haciendo más eficiente la gestión de datos.
    Los conocimientos basados en IA optimizan precisión de los datos y el análisis predictivo.

Aplicando estas buenas prácticas, puedes convertir tus datos de «meh» en magníficos.

Creciendo: Modelo de madurez de la calidad de los datos

Un Modelo de Madurez de la Calidad de los Datos te ayuda a comprender lo avanzadas que están las prácticas de calidad de datos de tu organización.
Es como una hoja de ruta que muestra dónde estás y qué necesitas mejorar.

Éstas son las etapas:

• Inicial: En esta fase, la gestión de datos es caótica.
  No existe un proceso formal para garantizar la calidad de los datos.
  Los errores y las incoherencias son frecuentes, y no hay una responsabilidad clara para solucionarlos.
• Gestionado: Aquí existen algunos procesos básicos.
  Puede haber actividades ad hoc de limpieza de datos.
  Sin embargo, estos procesos no están normalizados ni son coherentes en toda la organización.
• Definido: En esta fase, los procesos de calidad de los datos están documentados y normalizados.
  Existen directrices y políticas claras.
  Los empleados comprenden su papel en el mantenimiento de la calidad de los datos.
• Gestión cuantitativa: La calidad de los datos se mide y controla regularmente.
  Existen parámetros para evaluar la exactitud, integridad y coherencia.
  Pueden utilizarse herramientas automatizadas para mantener la calidad de los datos.
• Optimizado: Es el nivel de madurez más elevado.
  Los procesos de calidad de datos se mejoran continuamente.
  Se utilizan herramientas y técnicas avanzadas, como la IA y el aprendizaje automático, para la gestión proactiva de la calidad de los datos.
  Los datos se tratan como un activo estratégico.

Conocer tu estado actual te ayuda a identificar lo que falta.
Te muestra el camino hacia una mayor calidad de los datos.

Herramientas del oficio: Herramientas del Marco de Calidad de los Datos

Para obtener datos de la máxima calidad, necesitas las herramientas adecuadas para las distintas tareas.
Necesitarás una herramienta de perfilado de datos para revelar la estructura y la salud de tus datos.
Una herramienta de limpieza de datos es esencial para automatizar la corrección de errores y la normalización.

Para fusionar duplicados y conseguir una visión precisa, es crucial disponer de una herramienta de resolución de entidades.

Del mismo modo, las herramientas de integración de datos unifican los datos de múltiples fuentes, manteniendo la coherencia y la precisión.

Implantar herramientas de gobernanza de datos ayuda a aplicar las políticas de gestión de datos y a garantizar su cumplimiento.

Además, las herramientas de supervisión de la calidad de los datos rastrean y te alertan de los problemas de los datos en tiempo real.
La combinación de estas herramientas garantiza que tus datos sean precisos y valiosos.

Pero, ¿y si una sola herramienta pudiera manejar todas estas funciones?
¿Sin fisuras?

¿Y si una herramienta pudiera hacerlo todo?

WinPure ofrece una solución todo en uno que integra el perfilado de datos, la limpieza, la resolución de entidades y la gobernanza, lo que la convierte en una potente opción para empresas de todos los tamaños.

• Resolución de entidades de forma sencilla: La resolución de entidades potenciada por IA de WinPure consolida los datos de las entidades e identifica las relaciones en sólo tres pasos: mapear, etiquetar y analizar.
• Limpieza de datos: Con la plataforma Clean & Match de WinPure, puedes limpiar datos desordenados, eliminar duplicados fusionar varios registros y crear registros maestros. Está diseñado tanto para usuarios empresariales como técnicos, garantizando que todos puedan mantener una alta calidad de los datos.
• Integración y Gobernanza de Datos: WinPure se integra con múltiples fuentes de datos y proporciona funciones de gobernanza, garantizando la coherencia y el cumplimiento de los datos.
  Su API sin código permite una fácil integración en tus aplicaciones personalizadas.
• Gestión automatizada de datos: Las funciones de automatización de WinPure te permiten programar y automatizar las tareas de limpieza y cotejo de datos, ahorrándote tiempo y garantizando la calidad de los datos sin intervención manual.
• Gestión de Datos Maestros (MDM): La herramienta MDM de WinPure te permite crear y gestionar registros maestros sin esfuerzo, proporcionando una única fuente de verdad para una mejor toma de decisiones.

Las herramientas adecuadas hacen que tus datos pasen de la excelencia bruta a la refinada.

La última palabra

En conclusión, un marco de calidad de datos es crucial para las empresas.
Garantiza que los datos sean precisos, fiables y útiles.
Los datos malos pueden conducir a decisiones equivocadas y al despilfarro de recursos.
Un marco de calidad de datos identifica y soluciona estos problemas, estableciendo normas y procesos para mantener los datos limpios.

Diferentes sectores, como el comercio minorista, la sanidad, las finanzas y la fabricación, se benefician de estos marcos.
Construir uno implica etapas como la evaluación de los datos, el diseño de correcciones, la ejecución de planes y la supervisión continua.
Los retos incluyen lidiar con silos de datos y normas incoherentes.

Las mejores prácticas, como las auditorías periódicas, el uso de herramientas automatizadas y la elaboración de perfiles de datos, ayudan a mantener la calidad. Un Modelo de Madurez de la Calidad de los Datos muestra lo avanzadas que están tus prácticas de datos. Las herramientas adecuadas, como la solución de WinPure, facilitan la gestión de los datos y la hacen más eficaz.