Qué es la gestión de la calidad de los datos y por qué es importante en la era de la IA

¿Por qué tantas empresas invierten en IA, pero descuidan la base de los datos de calidad?

Los proyectos impulsados por la IA son el nuevo furor en estos días, pero las empresas se están dando cuenta rápidamente de que el éxito de cualquier proyecto de IA depende de un factor fundamental: la calidad de los datos. A pesar del entusiasmo en torno a la IA, muchas organizaciones se topan con obstáculos debido a prácticas deficientes de gestión de la calidad de los datos.

Con más de 2,5 quintillones de bytes de datos que se generan cada día, la necesidad de una gestión fiable de la calidad de los datos nunca ha sido tan urgente. Las empresas ya no pueden permitirse ignorar la precisión, coherencia e integridad de sus datos.

Exploremos por qué obtener datos correctos no es sólo una opción, sino una necesidad para sobrevivir en la era de la IA.

¿Qué es en esencia la gestión de la calidad de los datos?

La gestión de la calidad de los datos (DQM) consiste en garantizar que los datos que se utilizan en toda la organización son precisos, coherentes y fiables. En esencia, la gestión de la calidad de los datos implica un enfoque estructurado para tratar los datos a lo largo de su ciclo de vida, desde su adquisición hasta su distribución.

Esta es la definición de gestión de la calidad de los datos de Techopedia:

«La gestión de la calidad de los datos es un tipo de administración que incorpora el establecimiento de funciones, el despliegue de funciones, las políticas, las responsabilidades y los procesos sobre la adquisición, el mantenimiento, la disposición y la distribución de los datos.»

En la práctica, la gestión de la calidad de los datos implica personas, procesos y gobernanza. El objetivo es crear un sistema en el que los datos fluyan sin problemas entre los departamentos, sean accesibles a quienes los necesiten y sigan siendo fiables con independencia de la frecuencia con que se procesen o transfieran.

Considera este ejemplo: Una gran compañía de seguros inicia un proyecto de IA para mejorar la detección del fraude y personalizar los servicios al cliente. El éxito del proyecto depende del análisis de datos exhaustivos de los clientes. Sin embargo, se enfrentan a un obstáculo importante. Los clientes tienen múltiples perfiles en distintos sistemas debido a datos heredados y fusiones pasadas. Un cliente puede existir bajo varios identificadores, con información fragmentada repartida entre las bases de datos de suscripción, reclamaciones y atención al cliente.

Esta duplicación impide a los algoritmos de IA acceder a una visión completa y precisa de cada cliente. Del mismo modo, los registros múltiples de un mismo individuo aumentan el riesgo de violación de datos. Los sistemas dispares pueden tener medidas de seguridad incoherentes, lo que dificulta la aplicación uniforme de las políticas de protección de datos. Esta fragmentación expone a la empresa a incumplimientos y posibles sanciones legales.

Al implantar una gestión eficaz de la calidad de los datos, la empresa consolida los registros duplicados en perfiles de cliente únicos y precisos. Estandarizan los formatos de los datos, validan la información y establecen protocolos de gobernanza para mantener la coherencia en todos los departamentos. Esto permite que el sistema de IA funcione correctamente y refuerza la seguridad de los datos y el cumplimiento de la normativa.

Los datos deben satisfacer las necesidades del contexto empresarial en el que se utilizan. Lo que es adecuado para una campaña de marketing puede no serlo para los informes financieros, y DQM garantiza que los datos se traten con el nivel adecuado de cuidado en función de cómo se utilicen.

¿Qué causa la baja calidad de los datos?

Las empresas recopilan datos a través de diversos medios, como formularios en línea, entradas en sitios web, encuestas, interacciones en redes sociales y comentarios de los clientes. Estos datos suelen cargarse directamente en sistemas o bases de datos de Gestión de Relaciones con los Clientes (CRM) sin rigurosas comprobaciones de validación. En consecuencia, a menudo se registran en la base de datos entradas erróneas, como errores tipográficos, campos incompletos e ID duplicados.

→ Durante la recogida: La primera fase en la que las cosas suelen ir mal es la recogida de datos. Esto puede incluir desde errores humanos durante la introducción manual hasta fallos técnicos en los sistemas automatizados.

Hablemos de Una empresa minorista global que desarrolla un modelo de IA para optimizar su cadena de suministro mediante la previsión de la demanda. Recopilan datos de ventas e inventario de diversas fuentes, como plataformas online, tiendas físicas de distintas regiones y distribuidores externos. Sin embargo, durante la recopilación de datos, se encuentran con importantes incoherencias, ya que los identificadores de los productos varían entre los sistemas, algunos datos de ventas se registran en distintas monedas sin la conversión adecuada, y las marcas de tiempo están en formatos y zonas horarias variados.

Sin una gestión adecuada de la calidad de los datos, estas incoherencias alimentan el modelo de entrenamiento de la IA, dando lugar a previsiones poco fiables. La IA puede predecir una gran demanda de un producto en una región donde en realidad su rendimiento es bajo, provocando un exceso de existencias y un aumento de los costes de mantenimiento. Por el contrario, podría subestimar la demanda en otros lugares, provocando roturas de stock y pérdidas de ventas. Al implantar la gestión de la calidad de los datos durante la fase de recopilación, la empresa estandariza los formatos de los datos, garantiza la exactitud de las conversiones de divisas, sincroniza las zonas horarias y valida las entradas. El resultado son datos limpios y coherentes que mejoran la precisión del modelo de IA.

→ Durante la transferencia o la grabación: Esta etapa es un campo minado de errores potenciales. Los errores de introducción manual, como las erratas o los registros incompletos, pueden causar enormes quebraderos de cabeza en el futuro.

Por ejemplo, en el sector financiero, el registro incoherente de la información del cliente, como variaciones en los nombres, múltiples direcciones de correo electrónico o diferentes números de teléfono, puede crear importantes problemas de seguridad y cumplimiento. Un mismo cliente puede introducirse en el sistema varias veces como «Robert Johnson», «Bob Johnson» o «R. Johnson», cada uno con datos de contacto diferentes. Esta fragmentación dificulta la verificación exacta de las identidades, aumentando el riesgo de fraude o de acceso no autorizado a las cuentas. También complica el cumplimiento de normativas como la de «Conoce a tu cliente» (KYC) y las leyes contra el blanqueo de dinero, que exigen registros de clientes precisos y consolidados. Sin una validación exhaustiva de los datos y unas prácticas de registro normalizadas, estos problemas pueden pasar desapercibidos, exponiendo a la institución a riesgos legales.

→ Durante el uso: Los errores en esta etapa suelen surgir cuando se manipulan los datos para el análisis o la elaboración de informes. Los valores atípicos, las entradas duplicadas o los valores omitidos pueden dar lugar a percepciones sesgadas.

Tomemos, por ejemplo, una empresa de comercio electrónico que analiza patrones de compra. Si no se detectan los valores atípicos, como un valor de pedido excesivamente alto, la empresa podría llegar a la falsa conclusión de que su línea de productos de gama alta está funcionando mejor de lo que realmente lo hace. Peor aún, las decisiones basadas en datos inexactos pueden conducir a estrategias empresariales equivocadas, como asignar recursos a líneas de productos o mercados objetivo erróneos.

Los pilares de la gestión de la calidad de los datos

La gestión de la calidad de los datos incluye varias técnicas.
Veamos los cinco pilares que la sustentan:

#1 El pueblo

La tecnología en sí no servirá de mucho si no hay personas que la apliquen.
A pesar de lo que todo el mundo diga, la supervisión humana está lejos de ser obsoleta.
Por lo tanto, la gestión de la calidad de los datos tiene varias funciones y puestos para los humanos, incluidos los analistas de datos y los gestores de datos.

Ofrecen diferentes servicios y desempeñan funciones únicas para garantizar la correcta gestión de los datos.
Algunos incluso necesitan formación y educación especiales para desempeñar su función.

Por ejemplo, en una gran institución financiera, los analistas de datos trabajan en estrecha colaboración con los equipos de cumplimiento para garantizar que los datos de las transacciones son precisos y se ajustan a las normas reglamentarias. Incluso con sistemas avanzados, son estas personas las que detectan anomalías o patrones que las herramientas automatizadas podrían pasar por alto. Su papel es estratégico, ya que tiende un puente entre los datos brutos y los resultados empresariales.

#2 El proceso de perfilado y limpieza

El perfilado de los datos es una de las partes más importantes del proceso. Implica:

• Echar un vistazo completo a los datos y revisar todos los detalles.
• Contrasta y compara los datos para garantizar su exactitud.
• Ejecutar diferentes modelos estadísticos sobre los datos.
• Medir e informar sobre la calidad de los datos.

El objetivo principal de este proceso es desarrollar la comprensión de los datos.
Ayuda a desarrollar un punto de partida en el proceso.
Sin la elaboración de perfiles de datos, sería difícil crear normas, ya que no sabríamos adónde queremos llegar con los datos que tenemos.

Piensa en una empresa de comercio electrónico que intenta lanzar una campaña de marketing personalizada. Sin un perfilado de datos adecuado, podrían no darse cuenta de que el 20% de los datos de sus clientes están incompletos, lo que daría lugar a una mala segmentación. Al perfilar a fondo sus datos, pueden identificar direcciones de clientes que faltan, correos electrónicos obsoletos o registros duplicados que, si no se abordan, darían lugar a una campaña fallida.

#3 Definir la calidad de los datos

Este proceso puede ser muy difícil de gestionar, ya que implica definir normas de calidad de los datos que deben ajustarse a la estructura y los requisitos de una organización. Esto puede implicar desde factores básicos, como establecer reglas de recopilación de datos, hasta matices más complicados, como gestionar la integración y fusión de datos procedentes de fuentes de terceros.

Ejemplo: Una empresa minorista puede definir la calidad de los datos basándose en la segmentación de sus clientes con fines de marketing, pero su departamento financiero puede necesitar criterios de validación más estrictos para los datos de las transacciones. Sin normas claras y específicas sobre la calidad de los datos, cada departamento podría tener definiciones contradictorias.

#4 Presentación de datos

No puedes mejorar lo que no mides. El cuarto pilar consiste en registrar y eliminar los problemas con los datos, de modo que sólo tengas datos limpios sobre los que trabajar. Lo ideal es utilizarlos para identificar patrones de calidad.

Los informes y la supervisión constituyen el quid de este proceso.

Imagina una empresa de logística que incumple sistemáticamente los plazos de entrega. Al analizar los datos de sus informes, descubren que los datos de seguimiento de sus envíos presentan incoherencias debidas a una mala introducción de datos en el almacén. Controlando e informando sistemáticamente sobre la calidad de los datos, pueden evitar que estos problemas se conviertan en grandes fallos operativos.

#5 Reparar datos

No basta con identificar el problema, hay que tomar medidas para corregirlo.
La empresa necesita conocer la forma correcta y más eficaz de reparar los datos.

Lo mejor es profundizar en la causa y comprender el motivo.
Esto no sólo ayudará a corregir los datos, sino que también puede evitar problemas similares en el futuro.

Tomemos como ejemplo una empresa de fabricación que se enfrenta con frecuencia a errores en los datos de su cadena de suministro. No basta con corregir los datos. Necesitan comprender si el problema se debe a un error humano, a sistemas anticuados o a una falta de gobernanza de los datos. Centrándose en la causa raíz, la empresa puede reparar el problema de forma permanente, garantizando unas operaciones más fluidas y una mejor toma de decisiones en el futuro.

¿Por qué es tan importante la gestión de la calidad de los datos para los proyectos impulsados por la IA?

Un sistema de IA es tan bueno como los datos de los que aprende. La mala calidad de los datos conduce a modelos inexactos, percepciones erróneas y, en última instancia, malas decisiones empresariales. Un aspecto poco discutido es cómo los pequeños errores en los datos pueden amplificarse en los modelos de IA. Por ejemplo, las incoherencias o lagunas en los datos de entrenamiento pueden hacer que un modelo de IA malinterprete los patrones, provocando errores significativos en las predicciones o clasificaciones.

Otra cuestión crítica es la parcialidad de los datos. Si los datos que alimentan un modelo de IA están sesgados o no son representativos, la IA heredará estos sesgos. Esto puede dar lugar a resultados injustos, como un sistema de aprobación de préstamos que discrimina a determinados grupos porque los datos de entrenamiento no incluían datos demográficos diversos. Gestionar la calidad de los datos ayuda a identificar y corregir estos sesgos antes de que se incorporen a los sistemas de IA.

La gestión de la calidad de los datos también aborda el problema de los silos de datos. En muchas organizaciones, los datos están dispersos en distintos departamentos y sistemas. Al construir modelos de IA, integrar estas fuentes de datos dispares sin las comprobaciones de calidad adecuadas puede introducir errores e incoherencias. Al garantizar que los datos son precisos, coherentes y consolidados, la gestión de la calidad de los datos permite que los modelos de IA proporcionen perspectivas fiables y significativas.

¿Cómo podemos medir la calidad de los datos?

Entonces, ¿cómo sabes si tus datos necesitan una corrección? La clave está en medir los datos en función de ciertos parámetros. Éstos son

Estos son:

• Precisión: Se refiere a que todos los cambios se aplican en tiempo real.
  De este modo, los datos serán precisos y estarán actualizados.
  La mejor forma de medir la exactitud es el «documento fuente».
  Sin embargo, también se puede contar con otras técnicas de confirmación.

Garantizar la exactitud de los datos implica verificar que los registros de clientes, como números de teléfono, correos electrónicos y direcciones, son correctos y están actualizados.

Los métodos prácticos incluyen el uso de funciones de Excel como ISBLANK para identificar los valores que faltan y LEN para comprobar la longitud de los números de teléfono. Implementar reglas de validación de CRM puede imponer automáticamente formatos de datos correctos, como patrones regex para la validación del correo electrónico y formatos de dirección estandarizados.

Además, herramientas de calidad de datos como WinPure automatiza el proceso de limpieza y deduplicación, garantizando que cada cliente tenga un perfil único y preciso. Automatizar la validación de datos mediante servicios como las API de verificación de correo electrónico y las API de validación de direcciones mejora aún más la precisión, al comprobar y normalizar continuamente los datos con bases de datos fiables. Las auditorías periódicas de datos mediante estas herramientas ayudan a identificar errores comunes y a abordar las causas de raíz, manteniendo una alta integridad de los datos, esencial para proyectos fiables impulsados por la IA.

• Coherencia: Cuando se trata de datos, la coherencia se refiere a la ausencia de conflicto entre dos o más valores.
  Sin embargo, hay que mencionar que la coherencia no siempre significa corrección, ya que estos dos elementos son diferentes.
  

La coherencia garantiza que los datos sigan normas y formatos uniformes en diferentes conjuntos de datos o dentro del mismo conjunto de datos. Por ejemplo, el estado de un cliente siempre se abrevia como «CA» en lugar de escribirse a veces como «California». Esta uniformidad ayuda a mantener la integridad de los datos.

Sin embargo, la corrección se refiere a la exactitud de los datos en sí, si la información refleja verdaderamente la realidad. Aunque el estado de un cliente se registre sistemáticamente como «CA», puede ser incorrecto si el cliente reside realmente en «NY». En este caso, los datos son coherentes en su formato, pero no son correctos en su contenido.

• Integridad: Los datos incompletos no tienen ningún valor.
  No podrás llegar a una conclusión si no tienes datos completos.

La exhaustividad se refiere al grado de presencia de todos los datos necesarios. Los datos incompletos pueden afectar gravemente al análisis y la toma de decisiones. Por ejemplo, los registros de clientes a los que les faltan detalles esenciales, como nombres de ciudades, direcciones o códigos postales, pueden dar lugar a campañas de marketing ineficaces o a entregas fallidas.

En lugar de comprobar manualmente cada entrada, los profesionales de datos pueden perfilar sus datos para evaluar la integridad de forma eficaz. Excel ofrece funciones como COUNTBLANK para identificar rápidamente el número de valores que faltan en un conjunto de datos. Por ejemplo, utilizar =COUNTBLANK(A:A) puede revelar cuántas entradas de la columna A están incompletas. Del mismo modo, las herramientas de perfilado de datos como WinPure pueden automatizar el proceso, proporcionando un porcentaje de registros incompletos y resaltando campos específicos en los que faltan datos con frecuencia.

Otras técnicas consisten en configurar alertas automáticas en tus sistemas CRM o de bases de datos para notificar cuándo se dejan vacíos campos críticos durante la introducción de datos. Implantar reglas de validación de datos garantiza que se captura la información esencial antes de guardar los registros. Por ejemplo, configurar tu sistema para que exija un código postal al introducir una dirección puede evitar que se registren entradas incompletas.

• Integridad: Se refiere a la validación de los datos.
  Es importante que tus datos cumplan plenamente todos los procedimientos para que no tengas que enfrentarte a problemas al utilizar los datos que has asegurado.
• Puntualidad: Es importante que los datos estén disponibles cuando los necesites.
  Por ejemplo, necesitarás una lista de correo electrónico actualizada para informar a los usuarios sobre los descuentos de Navidad antes del 25 de diciembre.
  La lista no te servirá de mucho si te llega el día 26.

Retos de la Gestión de la Calidad de los Datos (GCD)

Algunos de los obstáculos más difíciles en la gestión de la calidad de los datos proceden de la propia organización.

WinPure aborda los principales retos de la gestión de la calidad de los datos con una interfaz sencilla y fácil de usar. Permite a los equipos limpiar, normalizar y deduplicar datos rápidamente, sin necesidad de software complejo ni conocimientos técnicos avanzados.

Resistencia cultural a la Gobernanza de Datos

Un gran reto en la gestión de la calidad de los datos es cuando la gente se resiste a las nuevas reglas de datos. En algunas empresas, los empleados tienen su propia forma de manejar los datos. Llevan años haciéndolo y se sienten cómodos con ello.

Por ejemplo, un equipo de ventas puede preferir almacenar la información de los clientes en sus dispositivos personales u hojas de cálculo en lugar de hacerlo en el sistema centralizado de la empresa. Pueden pensar: «Así es más rápido» o «Sé dónde está todo». Pero esto dificulta que los datos sean precisos y coherentes en toda la organización. Cuando los empleados no ven la importancia de seguir las políticas de datos, la calidad de éstos se resiente.

Conflictos de propiedad de los datos

Otro problema se produce cuando no está claro quién es responsable de determinados datos. Imagina una empresa en la que tanto el departamento de marketing como el de atención al cliente recopilan correos electrónicos de clientes. Marketing los quiere para los boletines, mientras que el servicio de atención al cliente los necesita para resolver problemas. Si no hay acuerdo sobre a quién «pertenece» la lista de correos electrónicos, las actualizaciones realizadas por un equipo podrían no reflejarse en los registros del otro. Esto provoca incoherencias, como el envío de promociones a direcciones de correo electrónico obsoletas o la omisión de quejas importantes de los clientes. Sin una propiedad clara de los datos, los equipos pueden pisarse unos a otros, provocando confusión y errores.

Gestión de datos no estructurados

Los datos no estructurados incluyen cosas como correos electrónicos, comentarios en redes sociales, vídeos e imágenes. A diferencia de los datos en tablas ordenadas, esta información no tiene un formato establecido. Por ejemplo, piensa en los comentarios que una empresa recibe en sus páginas de redes sociales. Los clientes pueden publicar comentarios, críticas o quejas de diferentes maneras. Uno puede escribir un párrafo largo; otro puede dejar una nota corta con emojis.

Extraer información significativa de estos datos mezclados es difícil. La información importante puede pasarse por alto porque está oculta en un lugar inesperado. Sin las herramientas adecuadas para analizar los datos no estructurados, las empresas pierden información valiosa que podría mejorar sus productos o servicios.

Gestionar la calidad de los datos para el éxito impulsado por la IA

La gestión de la calidad de los datos es esencial para el éxito de los proyectos impulsados por la IA. Los datos de alta calidad garantizan que los modelos de IA generen perspectivas precisas y fiables. Sin ella, las organizaciones se arriesgan a desplegar sistemas de IA basados en datos defectuosos, lo que conduce a resultados sesgados, previsiones erróneas y un cumplimiento comprometido. Por ejemplo, los registros inexactos de los clientes pueden distorsionar las evaluaciones de riesgo basadas en la IA, provocando pérdidas económicas y daños a la reputación.

Implantar prácticas de calidad de datos permite a las organizaciones construir modelos de IA sobre una base sólida. Herramientas como WinPure simplifican estos procesos ofreciendo interfaces intuitivas y capacidades avanzadas para limpieza de datos y deduplicación. Estas soluciones permiten a los equipos de datos gestionar y mantener con eficacia conjuntos de datos precisos, garantizando que los sistemas de IA funcionen con la mejor información posible.