Tus datos no serán útiles a menos que sean de alta calidad. Aprende sobre las características de la calidad de los datos y métricas que debes de seguir.
Hoy en día, gracias a la calidad de los datos recopilados y presentados de forma correcta, se puede planificar eficazmente, tomar decisiones y saber lo que está sucediendo en el entorno operativo de una empresa.
La calidad de tus datos están intrínsecamente conectados a la capacidad de tu organización para alcanzar metas y resolver desafíos. Los datos no serán útiles y no podrán servir para tu propósito, a menos que sean de alta calidad. Sigue leyendo y te explicaremos más.
Por qué es importante la calidad de los datos
La calidad de tus datos es importante porque afecta directamente a tu toma de decisiones estratégicas. La mala calidad de los datos da lugar a malas decisiones que pueden consumir tiempo y dinero.
Por el contrario, los datos de alta calidad conducen a decisiones inteligentes que ayudan a las organizaciones a tener éxito. Las empresas que se comprometen a mejorar la calidad de sus datos han demostrado aumentar sus ingresos entre un 15% y un 20%.
Este «compromiso de mejora» se centra en determinar cómo medir con precisión la calidad de los datos, así como en tomar medidas para mejorar tanto los datos como la forma en la que una organización los utiliza. En tu empresa, esto puede ayudarte a elevar niveles en todos los aspectos, desde el servicio al cliente y hasta la moral del equipo.
Entonces, ¿cómo puedes diferenciar entre lo bueno y lo malo? ¿Cómo sabes la calidad de tus datos? ¿Cómo mejorar la calidad de datos de tu negocio?
Hay siete características de la calidad de los datos, o dimensiones de calidad que debes tener en cuenta. Si entiendes estas características y desarrollas métricas para rastrearlas, tendrás tus respuestas correctas para poder tomar buenas decisiones e ir en camino hacia el éxito.
7 características de la calidad de los datos
Los elementos de la calidad de datos y las métricas mencionadas a continuación pueden actuar como criterios para determinar el valor de tu información.
1. Consistencia
Una de las características de la calidad de los datos es que no deben tener contradicciones en sus bases de datos. Esto significa que si se examinan dos valores de conjuntos de datos separados, coincidirán o se alinearán.
Por ejemplo, el monto del presupuesto para un departamento específico debe ser consistente en toda la organización para no exceder su presupuesto total. En muchos casos, puedes estar buscando reglas de datos establecidas para verificar la coherencia.
Ejemplos de métricas de consistencia:
- Rango
- Diferencia
- Desviación estándar
2. Precisión
Los datos están libres de errores y son exactos. La precisión es cuando un valor medido coincide con el valor real (verdadero) y no contiene errores, como información obsoleta, redundancias y errores tipográficos. El objetivo es aumentar continuamente la precisión de tus datos, incluso a medida si tus conjuntos de datos crecen en tamaño.
Ejemplos de métricas de precisión:
- Tasa de error
- Desviación
Conoce de la preparación de datos para evitar errores en el análisis.
3. Integridad
Los registros de datos están «completos» y contienen suficiente información para poder sacar conclusiones. El seguimiento de esta métrica de calidad de datos implica encontrar cualquier campo que contenga valores faltantes o incompletos. Todas las entradas de datos deben estar completas para poder componer un conjunto de datos de alta calidad.
Ejemplos de métricas de integridad:
- Porcentaje de registros de datos que contienen toda la información necesaria
4. Auditabilidad
Otra de las características de la calidad de los datos es que estos deber ser accesibles y los cambios ser rastreables. ¿Puedes profundizar en tus datos y ver un historial de actualizaciones? Determinar la calidad con respecto a esta métrica significa rastrear el porcentaje de campos en los que no se puede determinar qué y cuándo se hicieron las ediciones y de igual manera quien las hizo.
Ejemplos de métricas de auditabilidad:
- Porcentaje de lagunas en el conjunto de datos
- Porcentaje de datos alterados
- Porcentaje de datos disociados
- Porcentaje de datos no localizables
5. Validez
Los puntos de datos existen en el mismo formato y en todos los lugares donde aparecen. Esto también se puede llamar integridad de datos. Tener una alta tasa de validez significa que todos los datos se alinean con las reglas de formato establecidas, como redondear los porcentajes al número entero más cercano o fechas de formato como mes / día / año.
Puedes realizar un seguimiento de validez comparando el número de errores de un elemento de datos con el número de veces que los datos aparecen en total en tus bases de datos.
Ejemplos de métricas de validez:
- Porcentaje de registros de datos donde todos los valores están en el formato requerido.
Aprende cómo llevar un registro de datos para el éxito de tu negocio
6. Singularidad
Los datos se registrarán no más de una vez. Esto no significa que no se pueda usar el mismo punto de datos de múltiples maneras, es decir, como un número de ingresos trimestrales que aparezca tanto en un informe de ventas como en uno de liderazgo.
Por ejemplo, la misma iniciativa no puede aparecer dos veces bajo un objetivo. El seguimiento de esta métrica ayuda a las organizaciones a identificar y evitar el doble ingreso de datos.
Ejemplos de métricas de singularidad
- Número o porcentaje de valores repetidos
7. Puntualidad
Otra de las características de la calidad de los datos es que debes estar disponibles y ser precisos. Es importante recopilar datos de manera oportuna para realizar un seguimiento eficaz de los cambios.
Si esperas que un proyecto tenga un impacto inmediato en una medida, realiza un seguimiento mensual en lugar de un seguimiento anual. Tampoco tienes que revisar los datos varios meses después. Sin embargo, esto puede ser complicado en ciertas situaciones, como con los resultados médicos de pacientes que prueban nuevos tratamientos o medicamentos.
Ejemplos de métricas de puntualidad:
- Varianza de tiempo
Monitorea la calidad de los datos con la ayuda de un dashboard
Ten en cuenta que mejorar la calidad de tus datos es un proceso continuo en lugar de un trabajo de una sola vez. Todas las métricas de calidad de datos deben mejorar con el tiempo, pero claro, esto no es algo que sucederá al instante. Tu objetivo debe ser mantener la calidad y aumentarla.
Una manera de supervisar la calidad de tus datos es a través del uso de un dashboard. Usa esta herramienta de business intelligence para monitorear tus datos, tener una mejor visualización de tus métricas, en tiempo real, y dar seguimiento también a información de diversas fuentes en un mismo lugar.
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