¿Qué es la calidad de los datos?
La calidad de los datos se refiere a la condición de una colección de datos basada en varios factores. Un conjunto de datos con alta garantía de calidad se considera apto para satisfacer las necesidades de la empresa. Esto significa que los datos son precisos, relevantes, únicos y actualizados. Los datos de baja calidad suelen estar desorganizados, ser inconsistentes, incompletos y estar expuestos a vulnerabilidades de seguridad.
La gestión de la calidad de los datos asegura que los estándares y procedimientos de calidad se implementen con éxito y se mantengan a lo largo del proceso de datos. Incluye el perfilado de datos y su estado actual, la notificación de objetivos y errores de datos, la reparación de datos dañados y el enriquecimiento de datos futuros mediante su monitoreo a largo plazo.
El software de calidad de datos analiza conjuntos de datos utilizando inteligencia artificial para identificar datos incorrectos, inconsistentes e incompletos mientras se adhieren a los estándares de la empresa.
Las herramientas de calidad de datos también permiten a las empresas automatizar cómo identifican anomalías, llevar a cabo medidas preventivas para preservar la calidad, implementar funciones de limpieza automatizadas y ofrecer modificación y estandarización. Algunas empresas integrarán plataformas de gestión de datos para optimizar la forma en que organizan y mueven sus datos.
¿Por qué es importante la calidad de los datos?
Los datos son esenciales para las empresas que los utilizan para influir en su toma de decisiones, realizar cambios en la producción y llevar a cabo análisis generales de gestión de riesgos empresariales.
Asegurarse de que la calidad de los datos esté a la altura no es solo verificar que sean "buenos". Implica recopilar datos de fuentes confiables, realizar controles frecuentes de garantía de calidad y mantenimiento, y utilizar esos datos de manera efectiva en la planificación empresarial. Los datos de alta calidad ayudan a las empresas a mejorar su confiabilidad y aumentan la calidad de sus prácticas comerciales.
Los datos de baja calidad pueden causar problemas significativos para una empresa. A continuación se describe cómo los datos pueden afectar negativamente a una empresa que no prioriza la calidad de los datos.
- Los datos de mercado inexactos harán que las empresas pierdan oportunidades de crecimiento.
- Se pueden tomar malas decisiones empresariales basadas en datos no válidos.
- Los datos incorrectos de los clientes pueden crear confusión y frustración tanto para la empresa como para el cliente.
- Publicar informes de calidad de datos falsos puede arruinar la reputación de una marca.
- Almacenar datos de manera inapropiada puede dejar a las empresas vulnerables a riesgos de seguridad.
Factores que afectan la calidad de los datos
Siete factores principales contribuyen a la calidad de los datos empresariales. Estos factores ayudan a las empresas a determinar qué áreas de datos carecen de calidad y qué se debe abordar para mejorar la calidad.
- Precisión: Qué tan correctamente los datos reflejan la información que intentan retratar.
- Completitud: La exhaustividad de los datos. Si los datos están completos, significa que todos los datos necesarios están actualmente accesibles.
- Relevancia: Por qué se recopilan los datos y para qué se utilizarán. Priorizar la relevancia de los datos asegurará que no se pierda tiempo en recopilar, organizar y analizar datos que nunca se utilizarán.
- Validez: Cómo se recopilaron los datos. La recopilación de datos debe adherirse a las políticas existentes de la empresa.
- Oportunidad: Qué tan actualizados están los datos. Si los datos de la empresa no están lo más actualizados posible, se consideran inoportunos.
- Consistencia: Qué tan bien se mantienen uniformes los datos de un conjunto a otro.
- Unicidad: Asegura que no haya duplicación dentro de los conjuntos de datos.
Beneficios de la alta calidad de los datos
La buena calidad de los datos no es fácil de asegurar, pero los beneficios hacen que valga la pena el esfuerzo. Las empresas que priorizan la calidad de sus datos utilizan esos datos para mejorar cómo gestionan su negocio.
- Mejorar la toma de decisiones al tener los datos más precisos para tomar decisiones efectivas. Los datos de calidad ayudan a las empresas a evitar los riesgos de prueba y error y a sentirse más seguras al cambiar los procesos empresariales según los hallazgos de los datos.
- Aumentar los ingresos al comprender las tendencias del mercado y las necesidades de los clientes y actuar sobre ellas antes que los competidores.
- Editar los esfuerzos de marketing para llegar al público objetivo de la manera más eficiente. Recopilar los datos correctos proporciona a las empresas los conocimientos que necesitan para comprender verdaderamente su mercado objetivo. Con esa información, las empresas pueden cambiar sus técnicas de marketing para adaptarse a su perfil de cliente ideal (ICP). Por ejemplo, si los datos muestran que una audiencia es menos activa en Facebook y más activa en Twitter, la empresa debería considerar invertir más en campañas de marketing en Twitter. Esto también promoverá la satisfacción del cliente al editar campañas para ofrecer al público objetivo lo que están buscando.
- Ahorra tiempo al recopilar solo los datos necesarios. La calidad de los datos asegura que todos los datos recopilados servirán para un propósito.
- Aprovechar los datos competitivos al obtener información sobre la industria. Los datos de mercado de calidad no solo recopilarán información sobre el público objetivo, sino sobre toda la industria. Esto incluye datos sobre los competidores y lo que están haciendo en el mercado. Las empresas pueden usar esto para predecir tendencias del mercado, obtener una ventaja competitiva y acelerar los movimientos empresariales para promover el crecimiento.
Cómo mejorar la calidad de los datos
Hay algunos pasos que las empresas pueden tomar para identificar la calidad de sus datos y comenzar a mejorarla.
- Realizar un perfilado de datos. El perfilado de datos es un proceso que evalúa el estado actual de la calidad de los datos de una empresa.
- Determinar cómo los datos impactan en el negocio. Las empresas deben realizar pruebas internas para ver cómo los datos afectan su negocio. Los datos podrían ayudarles a comprender mejor a su audiencia o impedirles una planificación de la demanda exitosa. Si los datos están impactando negativamente a una empresa, es hora de abordar la calidad de los datos y tomar medidas para mejorarla.
- Verificar las fuentes. Si una empresa está tratando de mejorar la calidad de sus datos, debería comenzar desde el principio. Las fuentes deben ser verificadas por calidad y seguridad de los datos. Si las empresas recopilan los datos ellas mismas, deben priorizar la experiencia del usuario para evitar errores en la recopilación de datos.
- Cumplir con las leyes de datos. Recopilar y almacenar datos incorrectamente puede meter a las empresas en problemas legales. Debe haber pautas claras sobre quién puede ver los datos, dónde se pueden guardar y para qué se pueden usar. Seguir estas leyes de cerca también ayuda a las empresas a abstenerse de usar datos antiguos o incorrectos al crear un sistema para eliminarlos de manera segura.
- Implementar capacitación en datos. Los datos solo mejoran cuando se usan correctamente. Las empresas deben priorizar la capacitación para ayudar a los equipos a comprender los datos disponibles y utilizarlos de manera efectiva.
- Realizar controles frecuentes de calidad de datos. Después de trabajar tanto para mejorar la calidad, las empresas deben continuar ese impulso priorizando el control de calidad de los datos y realizando un monitoreo constante de los datos. Esto ayudará a identificar errores comunes y evitar errores impulsados por datos antes de que se vuelvan costosos.
- Colaborar con expertos en datos. En caso de duda, las empresas deben apoyarse en aquellos que se especializan en mejorar la calidad de los datos. Los científicos y analistas de datos pueden guiar a las empresas hacia una mayor calidad de datos y asegurar el cumplimiento en el camino.
Mejores prácticas para la calidad de los datos
Hay algunas cosas que las empresas pueden hacer para priorizar la calidad de sus datos. Estas mejores prácticas describen cómo mantener la calidad de los datos a largo plazo.
- Mantener la comunicación abierta. Esto incluye comunicar los estándares de calidad de los datos con todos, desde nuevos empleados hasta la alta dirección de la empresa.
- Documentar todo. Cada vez que se identifique un error o equivocación, las empresas deben crear un registro para asegurarse de que algo de esa naturaleza no vuelva a suceder.
- Utilizar expertos legales. Las empresas pueden externalizar asesoría legal para garantizar el cumplimiento de sus procedimientos de calidad de datos.
- Proteger los datos sensibles. Lo último que necesita una empresa es poner sus datos en las manos equivocadas. Las empresas deben invertir en medidas de seguridad de primer nivel para sus datos, como el enmascaramiento de datos.
- Automatizar tanto como sea posible. El software de datos puede ayudar a minimizar las posibilidades de error humano.
Calidad de los datos vs. integridad de los datos
La calidad de los datos determina si un conjunto de datos es preciso, completo, relevante, actualizado y único. Asegura que los datos disponibles estén en la condición adecuada para ser utilizados y confiables. La calidad de los datos es un subconjunto de la integridad de los datos.
La integridad de los datos es la visión general que determina cuán valiosos serán los datos en la práctica. Esto incluye mantener los datos para que estén en la condición adecuada a lo largo de todo el ciclo de vida. La integridad de los datos se compone de calidad de datos, integración de datos, inteligencia de ubicación y enriquecimiento de datos.
La integración de datos proporciona información completa, la inteligencia de ubicación agrega más información sobre dónde se obtienen los datos, y el enriquecimiento de datos analiza los datos para darles significado. Con todos esos procesos trabajando juntos, la integridad de los datos asegura que los datos se recopilen según lo previsto, se aseguren tanto física como lógicamente, y se eviten cambios que puedan poner en peligro la calidad y validez.
Alexandra Vazquez
Alexandra Vazquez is a Senior Content Marketing Specialist at G2. She received her Business Administration degree from Florida International University and is a published playwright. Alexandra's expertise lies in copywriting for the G2 Tea newsletter, interviewing experts in the Industry Insights blog and video series, and leading our internal thought leadership blog series, G2 Voices. In her spare time, she enjoys collecting board games, playing karaoke, and watching trashy reality TV.
