La calidad de los datos es una medida de la adecuación de una agrupación de información separada a las necesidades propias de una empresa. Así que estos tipos de datos son necesarios para tomar decisiones fiables. Es por ello que la forma de definir la calidad de los datos es absolutamente variable, cuando se pone en comparación con los requisitos de la empresa. Ya que una agrupación de datos concretos puede ser considerada de alta calidad por una organización y de baja calidad por otra.
En este sentido, esto supone un desafío de consideración en cualquier proyecto de gestión y análisis de datos. Esto debido a que los inconvenientes pueden generarse desde algunas fuentes como: errores tipográficos, distintas nomenclaturas que no están relacionadas. Por último, pueden darse inconvenientes en la integración de datos. Pero la calidad de los mismos en las aplicaciones de Big Data, que implican volumen, variedad y una velocidad de mucha más consideración, adquieren una significación algo más trascendental.
La calidad de los datos incide directamente en el Big Data
Los problemas de calidad del Big Data asociados con la calidad de los datos, pueden dar lugar no solo a algoritmos erróneos. Sino también, a incidentes importantes que resultan de la derivación de conclusiones que se hacen en el mundo real. Como es importante, los usuarios que están dentro de una compañía van a estar menos convencidos a confiar en las agrupaciones de datos y en las aplicaciones desarrolladas sobre ellos.
Además, las organizaciones pueden verse sometidas a investigaciones de la normativa de gobiernos. Esto si la calidad y la exactitud de los datos, han hecho un papel remarcable en las decisiones de índole empresarial de primer orden. De igual manera, los datos pueden ser un activo estratégico. Solo si existen suficientes procesos y mecanismos de apoyo para gestionar mejor la gobernanza y mejorar la calidad de los mismos.
Entretanto, los datos de mala calidad pueden aumentar los costes de gestión como resultado de la frecuente corrección, así como el aumento de las necesidades de aprobar recursos adicionales y los problemas con el cumplimiento. También, puede conducir a la toma de decisiones estratégicas y a la previsión empresarial.
¿Cuál es la diferencia entre la calidad de los datos y el Big Data?
La calidad de los datos ha sido un serio inconveniente desde que se están recopilando para sacar provecho de ellos. Pero en estos momentos, el Big Data lo cambia todo. Esto lo afirman especialistas en el área, como CEO y directores generales de empresas relacionadas con la tecnología. Algunos de estos expertos trabajan con equipos que generan y procesan algunos terabytes de datos de usuarios todos los días. Esto de forma ingente. Por ello, la gestión de esta cantidad de información cambia totalmente. Esto en cuanto al enfoque de garantizar la calidad de los datos para el Big Data. Asimismo, tienes que tener claro que influyen varios agentes de consideración.
Pueden presentarse algunos problemas de escalabilidad
En la actualidad y con la tecnología al nivel que está, ya no resulta del todo práctico que uses un diseño basado en la importación convencionales para las hojas de cálculo, Del mismo modo, tampoco es práctico el diseño de inspección de los archivos de datos comunes.
Por esta razón, los encargados de la gestión de datos tienen que poner en marcha prácticas para asegurar la calidad del Big Data. Estas prácticas deben abarcar los Data Warehouse convencionales y los Data Lake modernos. Así como los flujos de datos en tiempo real.
La calidad de los datos se presentan en formas complejas y dinámicas
Asimismo, el Big Data puede dimensionarse a través de varios tipos de eventualidades. Así como también, segmentando los usuarios, viendo diferentes versiones de apps y diversos tipos de dispositivos. Por esta razón y para descubrir los inconvenientes acerca de la calidad de los datos de manera tal que cobre importancia, se deben hacer algunas comprobaciones.
Estas comprobaciones se hacen en cada uno de los datos que han sido segmentados previamente. Los cuales pueden ser cientos o miles. Según investigaciones especializadas, los datos pueden cambiar en su forma a medida que nuevos atributos y demás eventos son incorporados a ellos. A su vez, se eliminan los viejos.
Hay que tener en cuenta volúmenes masivos de datos
En los sistemas de Big Data, es imposible inspeccionar los nuevos datos de forma manual. Es por esto que garantizar la calidad de los datos en el caso de grandes cantidades de ellos, requiere desarrollar diversas métricas de alta calidad. Las cuales puedan seguirse de manera automática en función de los cambios en las aplicaciones de Big Data y los casos de uso.
¿Cuáles desafíos enfrenta la calidad de los datos con respecto al Big Data?
Debido al rápido crecimiento de los datos generados por los usuarios en todo el planeta, es preciso tener en cuenta los desafíos tecnológicos a los que puedes enfrentarte. Esto debido a que el manejo del Big Data podría colapsar los Data Warehouse y los Data Lake si se manejan convencionalmente.
Puede existir la fusión entre datos dispares
Las organizaciones sometidas a fusión o los departamentos individualizados de algunas de ellas, pueden estar inmersas en la creación y en la perfección de sus propios datos generados. Además, dichos datos son un reflejo de la manera de cómo trabajan dichas organizaciones.
Por lo general, las inversiones de capital privado hacen que las fusiones y nuevas adquisiciones se hagan más rápido. A menudo, se logra al combinar varias compañías en una gran organización. Esto según algunos directores que manejan plataformas de Data Governance.
Asimismo, cada una de las organizaciones adquiridas tiene su propio CRM (Gestión de Relación con el Cliente). Así como también, tienen sus propias automatizaciones de marketing, gestión de contenidos de marketing, base de datos de clientes y datos de metodología de calificación de clientes potenciales. Efectivamente, la combinación de estos factores en una estructura unificada de organización de campañas basadas en datos, pueden ser motivo de creación de retos de gran complejidad con respecto a la calidad del Big Data.
Se debe mantener la coherencia
La limpieza, la validación y la normalización pueden suponer un reto para la calidad de los datos. Una empresa de telefonía, por ejemplo, ha desarrollado modelos que se correlacionan con los datos de fallos de la red, los informes de cortes y las quejas de los clientes.
Esto para saber si algunos inconvenientes podrían estar vinculados a una ubicación geográfica específica. Sin embargo, descubrieron que no había coherencia entre las direcciones que aparecían en algunas bases de datos y en algunos Data Warehouse. ya que aparecían cambiadas al menos en una de sus estructuras.
Las variaciones en la preparación de los datos deben ser descubiertas
Con regularidad, se requiere una variedad de técnicas de preparación de datos para normalizar y limpiarlos para nuevos casos de uso. Este trabajo es manual, monótono y tedioso, como mínimo. Es así como los problemas de calidad de los datos pueden surgir cuando los equipos de preparación, que trabajan con información en diferentes almacenes, calculan elementos de datos que podrían ser similares de diferentes maneras.
Un equipo puede calcular los ingresos totales de los clientes restando las devoluciones de las ventas. Mientras que otro equipo los calcula según las ventas únicamente. El resultado son métricas incoherentes en diferentes flujos de datos.
Recopilar demasiados datos podría ser contraproducente
Los equipos del departamento de gestión de la información parecieran estar obsesionados en cuanto a la recopilación de más y más datos. Pero recoger más, no siempre es el enfoque correcto. Cuantos más datos recopiles, el riesgo de errores en ellos se incrementará exponencialmente. Por esta razón, los datos irrelevantes o defectuosos deben pasar por el proceso de limpieza, antes de que el modelo sea entrenado en su totalidad. Sin embargo, los métodos que utilices para limpiar los datos, va a afectar de manera negativa los resultados.
Falta de estrategias de data governance
Un mal data governance y prácticas de comunicación, darán como resultado infinidad de problemas relacionados con la calidad. Es por ello que, una estrategia bien establecida de calidad de Big Data, debe estar soportada con base en un sólido programa de gobernanza. Este programa debe establecer, gestionar y comunicar todas las políticas y normas de datos.
Esto para lograr que los datos se utilicen de manera eficaz y efectiva. Además, debe servir para la creación y consolidación de una buena cultura de datos, realmente sólida y que sea trascendente. A su vez, cuando los datos son desvinculados de los ambientes donde se originaron, las normas y los demás detalles se conocen bien. Lo cual genera respeto al tratamiento de la información de la comunidad que está en la búsqueda de datos.
Debes encontrar el punto de equilibrio óptimo
Existe una tensión natural entre recoger todos los datos disponibles y garantizar que los recopilados sean de la máxima calidad. También, es de vital importancia que comprendas el propósito de obtención de algunos datos en particular. De esta manera es como se utilizan diversos procesos para la recopilación del Big Data y sus aplicaciones analíticas posteriores. Las cuales están previstas por la totalidad de la empresa. Por norma general, pueden surgir prácticas personalizadas que son susceptibles a fallos, fragilidad de los datos y que no sean repetibles.
Prácticas para mejorar la calidad de los datos en la gestión del Big Data
Entre las mejores prácticas que mejoran la calidad de los datos para el Big Data de forma sistemática, pueden encontrarse las que verás a continuación:
- Conseguir el patrocinio de los ejecutivos para establecer procesos de Data Governance.
- Crear un equipo interdisciplinario y funcional. Este debe incluir a los usuarios de la empresa, analistas de negocio, administradores de datos, arquitectos de datos, analistas de datos y los desarrolladores de aplicaciones.
- Establecer estructuras de Data Governance sólidas, las cuales deben incluir la administración de datos, supervisión proactiva y revisiones periódicas de los mismos.
- Definir cómo va a ser la validación de datos. Así como también, deben establecerse todas las reglas de negocio, las cuales deben ser integradas en los procedimientos y sistemas que ya se usan en la empresa.
- Asignar administradores de datos para varios departamentos de negocios. Así como el establecimiento de diversos procesos para la revisión y posterior aprobación de elementos de datos.
- Establecer procesos sólidos de gestión de datos maestros para que haya una única forma inclusiva y común de definir los datos de productos o clientes en toda la organización.
- Definir estándares de datos empresariales, con nomenclatura y vocabularios controlados.
- Eliminar la duplicación de datos mediante la integración de agrupaciones de Big Data a través de interfaces con otros sistemas siempre que sea posible.
Algunas normas y criterios sobre la calidad de los datos
Para garantizar la recopilación de datos de alta calidad, se debe acordar las normas de calidad de los datos antes de poner en marcha un proyecto. Ya que esto creará uniformidad en todo el análisis. Hay seis dimensiones comunes de las normas previstas para garantizar una calidad óptima. Del mismo modo, otras normas pueden variar de un proyecto a otro, pero suelen consistir en los siguientes criterios.
1. Integridad y exhaustividad
Debes estar al tanto acerca de cuáles campos esenciales deben rellenarse para que una agrupación de datos se considere completo. Por ejemplo, el nombre y la dirección pueden ser cruciales para la exhaustividad de los datos, mientras que el sexo del cliente es menos esencial.
2. Coherencia
Todas las iteraciones de un dato deben ser iguales. Un ejemplo de esto es el tráfico web de un mes determinado: en cada informe, plataforma u hoja de cálculo, ¿el número de visitas a la página de Internet en ese mes es el mismo? ¿Hay incoherencias en estos datos? La falta de coherencia en estos puntos podría dar lugar a alguna que otra confusión más adelante.
3. Precisión
Mientras que la coherencia se trata de tener el mismo valor en todos los canales, la precisión consiste en garantizar que esos valores coherentes sean correctos. Además, deben reflejar fielmente la realidad de los resultados.
4. Formato
Para evitar imprecisiones o confusiones, debes asegurarte de que los formatos de entrada de datos sean coherentes. No querrás que el año se introduzca en algunas ubicaciones como “21” y en otras entradas como “2021”.
5. Plazos de tiempo
La oportunidad de los datos se refieren a cosas como: si los responsables de la toma de decisiones tienen información sobre los datos en el momento óptimo y cuán actuales son los mismos. ¿Realmente disponen de los datos cuando los necesitan y se refieren a la versión más actualizada de su agrupación?
6. Validez e integridad
Este criterio analiza si un conjunto de datos sigue las reglas y normas establecidas. ¿Faltan valores que harían daños con respecto a la eficacia para recopilar datos? ¿Pudiese haber impedimentos para que los analistas puedan diferenciar relaciones o patrones importantes?
Beneficios que conlleva una alta calidad de los datos
Una de las razones fundamentales por las que múltiples organizaciones están invirtiendo en mantener agrupaciones de datos de alta calidad, es para tomar decisiones bien informadas. Las cuales deben ofrecer beneficios para dicha empresa. Si los datos dan testimonio de que tus clientes salen a comprar más tarde los sábados por la noche que los martes. Puedes optar por ampliar tu horario los sábados, con lo que las ventas y ganancias del negocio aumentarán. Además, la alta calidad de los datos puede facilitar la toma de decisiones sólidas de diferentes maneras.
Se pueden tomar buenas decisiones de forma rápida
En el mercado actual, que está centrado en el consumidor, las organizaciones tienen que evaluar los datos para entender los deseos del mismo. Esto a medida que se desarrollan y cambiar sus estrategias para lograr este objetivo. Para ello, es esencial disponer de datos precisos y actualizados. Cuando las compañías usan datos de alta calidad, pueden estar más seguras de que están tomando las decisiones correctas en este mercado. El cual está en constante evolución.
El trabajo en equipo es vital
Cuando los diferentes departamentos tienen acceso a datos coherentes, es más fácil que las empresas se mantengan alineadas con las prioridades, los mensajes y la marca. Esta alineación perfecta produce resultados estratégicos y más cohesivos.
Debes tener una visión del cliente de manera holística
Los datos de los clientes proporcionan información sobre sus intereses y necesidades. Esto permite a las organizaciones establecer mejores relaciones, al tiempo que crean productos y campañas que se basan en las necesidades y deseos específicos de los consumidores.
¿Existen problemas con la baja calidad de los datos?
La calidad de los datos es un reto para muchas empresas. El problema, generalmente, es peor de lo que las organizaciones creen. Al querer trabajar rápidamente para recopilar datos y utilizarlos para optimizar los programas casi en tiempo real, pueden omitir las prácticas de aseguramiento de la calidad de los datos. Tales como el establecimiento de normas y ciertos criterios. Esto conlleva que confíes de manera fácil en datos inexactos, incompletos o redundantes. Los cuales crean un efecto dominó de decisiones basadas en cifras y métricas inexactas.
Además, se supone que las organizaciones trabajan ahora con conjuntos masivos de Big Data, muchas no disponen de los recursos de Data Science necesarios para clasificar y correlacionar esta información. Sin las herramientas y los analistas adecuados para clasificar estos datos, las organizaciones se perderán optimizaciones sensibles en el tiempo.
Según estudios especializados, sólo el 5% de los ejecutivos que fueron encuestados tenía registros de datos que estaban dentro del rango aceptable. Además, el 70% de los profesionales del marketing están preocupados por la calidad de sus datos. Mientras que seis de cada diez profesionales del marketing consideran que el mejoramiento con respecto a la calidad de los datos, es una prioridad principal.
Implicaciones de la mala calidad de los datos
Cuando la calidad de la información es más baja de lo que se creía, las consecuencias nefastas no se hacen esperar. Por ello, las organizaciones deben estar preparadas para afrontarlas. Esto se traduce en problemas administrativos y operacionales, los cuales deben resolverse lo más pronto posible.
Supone una elevación de los costes
Según algunas empresas tecnológicas, la mala calidad de los datos costaba a las organizaciones 4 billones de dólares apenas en el año 2016. De hecho, casi el 55% de los datos recién adquiridos, tienen errores que podrían afectar negativamente a la organización. Además, según el prestigioso Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), los datos dañados pueden costar a las compañías hasta un 30 % de los ingresos totales.
Malas decisiones
Basar las decisiones de tu empresa en datos defectuosos o incompletos, puede hacer que tu equipo pase por alto alguna que otra información crítica. Piensa en esto por un momento: la notoriedad de la marca que están generando tus anuncios fuera de casa, podría ser responsable de la mayoría de las conversiones de usuarios.
No obstante, si tu empresa está usando un modelo de atribución incompleto, puedes asignar fondos a los medios de comunicación equivocados. Esto en lugar de asignar fondos a los medios que están generando más resultados. En última instancia, esto llevaría a una reducción del Retorno de la Inversión (ROI).
Relaciones tensas con los clientes y demás
Los datos erróneos y de mala calidad no solo afectan a los presupuestos publicitarios. Sino también, a las relaciones con los clientes de forma directa. Si los datos erróneos te llevan a dirigirte a un cliente con productos y mensajes que no se ajustan a sus intereses y preferencias, puede tensar la relación con la marca de manera rápida. Esto puede hacer que se retiren de tu negocio o que no tengan en cuenta futuros mensajes.
Para garantizar que los datos sean de la más alta calidad, un Máster en Big Data y Business Analytics son los estudios que estás buscando. Este programa especializado te ofrece todas las herramientas necesarias para un mejor tratamiento de la información empresarial. Es ideal si trabajas con cantidades masivas de datos en tiempo real.
