Guía sobre la calidad de los datos

La calidad de los datos mide la precisión e integridad de la información para que pueda utilizarla con confianza en sus decisiones empresariales. Es probable que su organización recopile datos de diversas fuentes para comprender mejor a sus clientes, el mercado y el rendimiento de su empresa. Sin embargo, los datos solo son útiles si son exactos y fiables. Por eso es tan importante contar con datos de alta calidad en cada fase de recopilación, transformación, almacenamiento y análisis.

Esta guía ofrece una visión general sobre qué es la calidad de los datos y cómo pueden las herramientas de gestión de datos ayudarle a crear informes precisos y completos.

La calidad de los datos mide si los datos son lo bastante exactos, completos, coherentes y fiables para tomar decisiones de manera eficaz y obtener resultados empresariales. Los datos de calidad son fiables y accionables, y sus equipos pueden utilizarlos con plena confianza para llevar a cabo análisis o planificaciones estratégicas. En el extremo opuesto, los datos de baja calidad son inexactos o incompletos, y su uso puede generar ineficiencias, pérdida de oportunidades y conclusiones erróneas.

Las dimensiones clave de la calidad de los datos incluyen el grado de exactitud con que reflejan la realidad, si están completos y si coinciden con otros datos.

Por ejemplo, una empresa de retail que utilice datos de ventas inexactos podría sobreestimar la demanda y acumular un exceso de existencias, lo que podría salirle caro. Si esa empresa utilizara datos completos y precisos, podría identificar una tendencia emergente para un determinado producto y obtener así una ventaja competitiva. Contar con datos de calidad y con mecanismos para mantener su coherencia puede mejorar las operaciones empresariales y la toma de decisiones.

La calidad de los datos se suele utilizar indistintamente con otros términos, pero existen diferencias clave entre "calidad de los datos", "integridad de los datos" y "perfilado de datos".

• Calidad de los datos: es la medida global de la idoneidad de los datos para su uso. Incluye atributos como la exactitud, la integridad, la coherencia y la vigencia para que sean eficaces en la toma de decisiones.
• Integridad de los datos: hace referencia a la exactitud, la completitud y la coherencia de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Las políticas de integridad de los datos garantizan que estos permanezcan intactos y sin alteraciones durante las transferencias, el almacenamiento o el procesamiento. La integridad permite confiar en la información histórica.
• Perfilado de datos: es el proceso de analizar y evaluar la estructura, el contenido y las relaciones dentro de un conjunto de datos. El perfilado identifica anomalías, patrones y problemas de integridad con el fin de mejorar la calidad e integridad de los datos.

Aunque estos tres términos presentan diferencias, están interconectados. La calidad de los datos es el concepto global que depende tanto de la integridad como del perfilado. La integridad de los datos protege la fiabilidad a lo largo del tiempo, mientras que el perfilado puede poner de manifiesto las áreas que requieren mejoras. En conjunto, constituyen la base de unas prácticas eficaces de gestión de datos.

La calidad de los datos es la base para que las operaciones empresariales sean eficaces, ya que contar con datos exactos impulsa la toma de decisiones y le ayuda a ofrecer una mejor experiencia a sus clientes. Los datos de calidad permiten a su organización operar con eficiencia y crean una base sólida para el análisis y el uso de sistemas de IA. En cambio, si trabaja con datos de baja calidad, puede incurrir en errores costosos, tomar decisiones equivocadas y perder la confianza de clientes y socios. Una mala calidad de los datos puede perjudicar su reputación, pero utilizar datos de alta calidad para llevar a cabo sus análisis mejora la transparencia y la rendición de cuentas, lo que contribuye a que los clientes y socios confíen en su empresa.

Desde una perspectiva de cumplimiento normativo y gobernanza, la calidad de los datos no es negociable. El coste de tener datos de mala calidad puede ser enorme. Los datos inexactos pueden desorientar las campañas de marketing, distorsionar sus proyecciones financieras o generar resultados incorrectos en la IA y los análisis. Esto no solo supone un desperdicio de dinero y recursos, sino que también erosiona la confianza en sus capacidades. Los datos incoherentes, incompletos o imprecisos pueden derivar en incumplimientos normativos, como los del RGPD, la HIPAA o la CCPA, con las consiguientes sanciones económicas y complicaciones legales.

Estos son los siete elementos que determinan la calidad de los datos.

La exactitud se refiere al grado en que los datos reflejan fielmente las entidades o eventos del mundo real que representan. Los datos precisos son fiables, lo que los hace útiles como base para tomar decisiones. Por ejemplo, disponer de cifras exactas sobre el número de veces que los clientes han hecho clic en una página puede ayudarle a determinar si el diseño de esa página es eficaz.

La completitud mide si están disponibles todos los datos necesarios. Los campos vacíos, como los datos de contacto de un cliente o el SKU de un producto, pueden interrumpir las operaciones y el análisis. Los datos completos ofrecen una imagen íntegra y utilizable, mientras que los datos incompletos pueden provocar que los análisis den resultados sesgados.

La coherencia tiene que ver con la uniformidad entre conjuntos de datos y sistemas, sin contradicciones. Por ejemplo, si la dirección de un cliente aparece de forma distinta en dos bases de datos, podría acabar duplicando el perfil del cliente o utilizando la dirección incorrecta, lo que genera posibles ineficiencias o errores en los productos. En cambio, los datos coherentes mejoran la integración de datos y le permiten hacer análisis con total confianza.

La validez hace referencia a si los datos se ajustan a formatos, estándares o reglas predefinidos. Por ejemplo, un campo de fecha solo debe contener fechas con el formato correcto, y un campo de correo electrónico solo debe incluir direcciones de correo válidas. Los datos válidos minimizan los errores y mejoran la usabilidad.

La vigencia tiene que ver con el grado de actualidad de los datos y su disponibilidad en el momento en que se necesitan. La activación de datos en tiempo real es fundamental para elaborar informes financieros o determinar los niveles de inventario, donde una información obsoleta podría arrojar resultados completamente distintos. Los datos desactualizados pueden llevar a tomar decisiones erróneas y a perder oportunidades.

La unicidad hace referencia a que cada registro de datos sea único y no existan duplicados. Por ejemplo, tener perfiles de clientes duplicados en un sistema CRM puede generar ineficiencias e informes inexactos. Mantener la unicidad entre los registros y eliminar los duplicados simplifica la gestión y mejora la fiabilidad de los datos.

La integridad hace referencia a las relaciones entre los datos para que sigan siendo exactos e intactos. Por ejemplo, si una base de datos que vincula el correo electrónico de un cliente con su número de cuenta contiene correos obsoletos, se trataría de un problema de integridad, además de un problema de vigencia. Una integridad alta significa que los datos son coherentes en todos los sistemas, mientras que una integridad baja podría indicar un problema.

Contar con datos de alta calidad aporta ventajas significativas gracias a su impacto directo en la toma de decisiones, la confianza de los clientes y la eficiencia operativa. Estos son los principales beneficios al mejorar la calidad de los datos:

• Mejora de la planificación estratégica: al utilizar datos exactos, puede tomar decisiones fundamentadas y optimizar su estrategia de datos. Por ejemplo, unos datos de ventas exactos mejoran las previsiones, lo que permite determinar con precisión el inventario y la demanda, reducir costes y garantizar que los clientes siempre encuentren los productos adecuados.
• Interacción más personalizada con los clientes: los datos exactos le ayudan a conocer mejor a sus clientes, lo que le permite personalizar la interacción y generar confianza. Por ejemplo, disponer de un perfil de cliente único y exacto en todos los puntos de contacto le permite adaptar el marketing y la asistencia. Estas interacciones positivas contribuyen a reforzar la fidelidad del cliente.
• Mayor cumplimiento normativo: los datos de alta calidad favorecen el cumplimiento de las normativas, lo que reduce el riesgo de sanciones y daños a su reputación.
• Base sólida para el uso de la IA: la automatización con IA puede ayudarle a agilizar los procesos y reducir el riesgo de error humano. Mejorar la calidad de los datos en IA le permite aprovechar mejor esta tecnología, ya que puede alimentarla con datos fiables.
• Mayor capacidad de escalabilidad: en general, los datos de alta calidad pueden mejorar los resultados; por ejemplo, garantizando que su infraestructura sea capaz de gestionar el volumen de datos del que dispone.

Mantener una alta calidad de los datos big data conlleva una serie de retos, comenzando por los silos. Cuando la información se almacena en sistemas desconectados entre departamentos, resulta difícil analizarla de forma eficaz. Esta fragmentación suele generar registros duplicados o contradictorios, lo que reduce su exactitud.

Otro obstáculo importante es la falta de estandarización. Los formatos incoherentes, los campos vacíos y los métodos de introducción dispares generan ineficiencias e imprecisiones. Por ejemplo, los registros de clientes que no coinciden pueden provocar errores en la facturación, el envío o la comunicación.

Para mantener la calidad de los datos, conviene invertir en las herramientas adecuadas. Estas le permiten detectar y resolver inexactitudes, incoherencias y lagunas en los datos, contribuyendo a que estos sigan siendo fiables y prácticos. Al automatizar tareas como el perfilado, la depuración y la supervisión de datos, estas herramientas reducen los errores manuales y ahorran un tiempo muy valioso.

Las características clave que debe buscar en una herramienta de gestión de la calidad de los datos son las siguientes:

• Perfilado de datos: ofrece información sobre la estructura, la integridad y la calidad de los datos. Por ejemplo, la herramienta puede señalar las entradas vacías en un conjunto de datos.
• Funciones de limpieza: corrigen errores como duplicados o entradas no válidas. Por ejemplo, la herramienta puede combinar automáticamente los duplicados y resaltar las entradas con formato incorrecto.
• Monitorización en tiempo real: garantiza una precisión y un cumplimiento continuos. Esto le ayuda a realizar un seguimiento de sus datos y a mantener su integridad.

Las herramientas avanzadas suelen incluir validación basada en reglas, flujos de trabajo automatizados y paneles para simplificar la gobernanza de datos y hacer un seguimiento de las mejoras a lo largo del tiempo.

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