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Tecnologías para asegurar la calidad de los datos

Publicado 11 febrero Por Máster en Data ScientistEn 0 comentarios

El crecimiento exponencial de los grandes volúmenes de datos generados por las empresas es una realidad. Por eso, es necesario llevar a cabo una gestión adecuada de ellos. De esta manera podremos crear y obtener valor a partir de dicha información en beneficio de las empresas. A través de este post te mostraremos cómo poder asegurarte de la calidad de los datos que manejes. ¡Sigue leyendo!

La Ciencia de los Datos

Diariamente se producen en el mundo alrededor de 2.5 trillones de bytes de datos, una cantidad inmensa de información que no deja de crecer. No obstante, la mayoría de esos datos son desestructurados, erróneos o incompletos. Son datos carentes de valor para cualquier toma de decisiones empresarial.

Por eso, ¿qué sentido tiene analizar y llegar a una toma de decisiones si la calidad de datos es deficiente? Una mala calidad de datos puede tener como consecuencia decisiones erróneas que dificulten el estado y/o el progreso de una organización.

Para 2019 se espera que cada vez más empresas incluyan como parte de sus proyectos la Calidad de Datos. Sin embargo, existen grandes posibilidades de que se apliquen en los equipos tecnológicos. De todas formas, se calcula que las unidades de negocio vincularán las métricas de Calidad de Datos a otras áreas con el fin en mejorar sus bases de datos y optimizar sus resultados.

¿Qué es la Calidad de Datos?

Calidad de datos es la cualidad de un conjunto de información que ha sido recogida en una base de datos, un sistema de información o un data warehouse. Este tipo de agrupación se caracteriza por su exactitud, completitud, integridad, actualización, coherencia, relevancia, accesibilidad y confiabilidad necesarias para poder emplearse en el procesamiento, análisis y cualquier otro fin que un usuario quiera darles.

Para lograr una gestión eficaz de la calidad de los datos es necesario que cumpla además una serie elementos reactivos, que sepan gestionar los problemas en los datos situados en bases de datos existentes; como elementos proactivos, que se relacionan con:

  • Establecimiento de la gobernanza.
  • Identificación de las funciones y responsabilidades.
  • Creación de las expectativas de calidad, así como de las estrategias empresariales de apoyo.
  • Implementación de una plataforma técnica que facilite estas prácticas empresariales.

Nueva generación de herramientas de calidad de datos

Para poder aprovechar la información extraída es necesario ser capaz de disponer soluciones flexibles e integradas para una gestión eficaz de la Calidad de los Datos. De la misma forma, ese esencial contar con herramientas de análisis de gobernanza e integración.

Se espera que para este año se sigan desarrollando las técnicas de aprendizaje automático empleadas para identificar relaciones entre los conjuntos de datos y sugerir uniones, así como detectar y corregir errores y normalizar la información. Sus características formas de análisis seguirán formando parte de las herramientas de calidad de datos. De esta forma el análisis predictivo y la gestión de grandes volúmenes de datos será cada vez más efectivo.

No obstante, para la gestión de cualquier tipo de datos es vital considerar unos principios clave como:

  • Recordar que no se trata de una acción puntual. La calidad de datos es un proceso constante. Para garantizar su eficacia, el programa de gestión debe revisarse periódicamente y modificarse si es necesario.
  • Tener objetivos realistas. No se trata de resolver todos los problemas de una sola vez con una cota cero de errores. Esto es inviable. Por eso, es preferible construir un programa que resuelva cuestiones de forma progresiva. Pero no solo eso, sino que también es necesario ponerse objetivos a corto, medio y/o largo plazo para motivarse hacia el progreso.
  • No ponerse límites. Debemos estar abiertos a diferentes áreas, ya que los datos son de todo tipo y provienen de múltiples fuentes.
  • La importancia de los propietarios de los datos. Por mucho que trabajemos en la gestión de la calidad de datos, si los usuarios de negocio no conocen sus responsabilidades o las pasan por alto, no la organización no podrá dirigirse hasta los objetivos de calidad.

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Como hemos visto a lo largo de este post, es necesaria una gestión eficaz de los datos. Ante grandes volúmenes de datos, es vital saber escoger aquello que es pertinente para garantizar la calidad de los mismos. De esta forma, se consigue un mayor beneficio y una toma de decisiones adecuada en cada vez más empresas.

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