Contar con datos de calidad es tan importante en nuestra empresa como contar con un repositorio de datos, Datalake o DWH. Tener datos incorrectos o inexactos puede llevar a acciones y decisiones con consecuencias nefastas para la organización.
Un adecuado proceso de calidad de datos permite que la información fluya con seguridad por su negocio independiente del volumen, velocidad o variedad. Esto genera valor diferencial en comparación con nuestros competidores e impacto directo en el ROI de la empresa por lo que debe estar en el radar inmediato de ejecución.
Beneficios para las empresas que le dan importancia a la calidad de datos:
- Mejores Ventas y mejores cobranzas
- Contacto optimizado con clientes
- Mejores Decisiones
- Analítica mucho más precisa
- Menos riesgos operativos o de incumplimiento regulatorio
- Ahorro de tiempos en preparación de datos
Además, la calidad de datos determina el éxito de los proyectos de Data & Analytics que tengamos en plan o ejecución, ya que éstos pierden todo su valor o potencial de uso por la falta de confiabilidad en los datos que consumen o generan.
Por tanto, debemos asegurar que nuestros datos sean de calidad y cumplan con las siguientes dimensiones:
- Completitud: ¿Tenemos todos los datos? ¿Los que no tenemos son críticos o irrelevantes?
- Conformidad: ¿Los datos que tenemos están en formatos estándar y legibles?
- Consistencia: ¿Los datos cumplen las reglas de negocio definidas?
- Exactitud: ¿Los valores de datos importantes son precisos? ¿”Cuadran” con fuentes de referencia?
- Duplicación: ¿Existen registros duplicados en alguna fuente? ¿Que campos causan duplicación?
- Integridad: ¿La información que tenemos es contradictoria? ¿”Cruza” correctamente con otras fuentes?
Llegar a esto implica el uso de tecnología y herramientas clave, la participación de especialistas experimentados y el despliegue de un proceso que conecte las características y reglas de negocio de los datos, así como el flujo de limpieza y monitoreo para garantizar su continuidad.