Calidad de los datos: una guía detallada

Asegurar la calidad de los datos es importante para que las empresas tomen las decisiones correctas, comprendan mejor a sus clientes y mantengan la coherencia en toda la organización.

La razón es que los datos impulsan el negocio moderno.

Por lo tanto, debe ser correcto, consistente, completo, relevante y confiable para planificar e implementar las estrategias correctas basadas en los datos recopilados.

Pero si los datos son terribles, puede afectar significativamente sus decisiones, experiencia del cliente y organización.

Por lo tanto, debe concentrarse en recopilar los datos correctos para ayudarlo a desarrollar las estrategias adecuadas para administrar su negocio y dar forma a su viaje de clientes.

En este artículo, hablaré sobre la calidad de los datos, sus aspectos y cómo medirlo y mejorarlo.

¿Qué es la calidad de los datos?

La calidad de los datos es el estado de los datos que le indica cuán confiable se debe considerar un conjunto de datos en la toma de decisiones, la planificación y las operaciones. Si un conjunto de datos es de alta calidad, debe ser apto para su uso o propósito previsto. Debe ser completo, preciso, confiable, fácilmente disponible, consistente en todas las fuentes, y presentarse adecuadamente cuando sea necesario.

Actualmente, no existe un estándar universalmente aceptado para la calidad de los datos y cómo verificarlo, ya que los requisitos varían de una organización a otra y de un proyecto a otro. Las empresas establecen estructuras y políticas para recopilar, organizar, administrar y definir la calidad de los datos de acuerdo con sus necesidades específicas.

En la práctica, la calidad de los datos se garantiza evaluando e interpretando indicadores de calidad de datos, como precisión, relevancia, consistencia, integridad, confiabilidad, tiempo, etc. El analista de datos luego mide el puntaje general de calidad de datos y la calificación para mostrar la calidad real de los datos. conjunto de datos.

Las organizaciones pueden usar esta información para comprender el valor y la relevancia de los datos. De esta manera, pueden decidir si utilizar los datos para la planificación e implementación del negocio, asegurando que debería beneficiar a los usuarios finales.

Parámetros de calidad de datos

La calidad de los datos tiene varias características o dimensiones, que son indicadores que utilizan los analistas para medir la calidad y la utilidad de los datos para los usuarios. Si bien muchas métricas varían de un proyecto a otro y de una empresa a otra, algunas son comunes:

Exactitud

No importa la cantidad de datos que recopile, si son inexactos, no tiene sentido usarlos en sus estrategias comerciales. Porque si lo hace, el resultado podría ser el contrario de lo que podría desear. Esto puede reducir la confianza del cliente en su organización, empleados y ofertas.

Por lo tanto, es importante evaluar la precisión del conjunto de datos mediante la aplicación de una estrategia eficaz y sostenible para verificar su origen y gestionar los datos.

Relevancia

Incluso si sus datos son precisos, no ayudarán si no son relevantes para lo que necesita para su negocio. Tener datos innecesarios también puede saturar su base de datos, desperdiciando su tiempo y esfuerzo en administrarla.

Por ejemplo, busca manzanas de calidad, pero tiene naranjas de calidad. Aunque es una fruta de gran calidad, buscas manzanas, no naranjas.

Por lo tanto, los datos deben ser relevantes. Por lo tanto, al evaluar la calidad de los datos, preste atención a si los datos son relevantes para su propósito de recopilarlos. Si es así, es de buena calidad.

Lo completo

Si continúa recopilando más y más datos sin pensar si están completos, es posible que no se puedan utilizar durante la implementación.

Por lo tanto, cuando recopile datos, asegúrese de que estén completos, p. nombre completo del cliente potencial, no solo nombre o apellido, dirección completa, etc. gestiona tu estrategia.

Consistencia

Los datos cualitativos no deben contradecir los datos que ya tiene almacenados en otras bases de datos. Porque si lo hace, uno de ellos puede estar equivocado. Los datos contradictorios generan confusión y evaluación, lo que lleva tiempo para encontrar y eliminar los datos incorrectos.

Por lo tanto, debe asegurarse de que sus datos sean consistentes en toda su base de datos y organización. Puede hacer que todos usen el mismo sistema de software o integren y sincronicen sus herramientas de datos con su CRM. De esta manera, todos estarán en la misma página para facilitar la colaboración.

Accesibilidad

Incluso si tiene datos precisos, completos, actualizados y consistentes, puede ser inútil si las personas o el equipo adecuados no pueden acceder a él. Este podría ser sus empleados, socios o clientes.

Puede hacerlo identificando a las personas que necesitan acceso a un conjunto específico de datos y proporcionarles herramientas que contengan esos datos. Solo asegúrese de que puedan acceder fácilmente a él en cualquier lugar y en cualquier momento.

Oportunidad

Los datos cambian constantemente. No hay necesidad de un cliente que solía tener un determinado número de teléfono o dirección de correo electrónico para que todavía lo tenga; Es posible que lo hayan cambiado. Y si está utilizando los mismos datos obsoletos para enviar sus mensajes de marketing, sus esfuerzos se desperdiciarán.

Los datos obsoletos pueden no reflejar el escenario actual. Por lo tanto, es crucial realizar un seguimiento de los datos y cambios históricos. Esto lo ayudará a actualizar sus registros con el tiempo y mantenerse relevante.

Unicidad

Para muchos proyectos, como marketing, producción de copias, etc., la singularidad es una característica obligatoria de la calidad de los datos. La singularidad significa que no hay datos duplicados ni se superponga con otros registros. Los datos repetitivos pueden poner en peligro su credibilidad y su confianza del usuario.

Por lo tanto, asegúrese de que los datos sean únicos y relevantes para su propósito. Los analistas de datos realizan una limpieza de datos para eliminar la baja singularidad y garantizar la singularidad.

Además de lo anterior, otros parámetros de calidad de datos pueden incluir disponibilidad de datos, comparabilidad, flexibilidad, razonabilidad y plausibilidad.

¿Por qué es importante la calidad de los datos?

Las organizaciones se esfuerzan por mantener una alta calidad de datos para tomar decisiones buenas e informadas y observar los rendimientos. Esto proporciona muchos beneficios comerciales, que incluyen:

• Tomar decisiones comerciales más rápidas y efectivas. Las organizaciones modernas deben evaluar los datos para identificar las necesidades del cliente. Esto lo ayudará a crear las estrategias correctas y tener más confianza en tomar decisiones comerciales más rápido y de manera más eficiente.

• Colaboración mejorada: cuando mantiene datos consistentes en sus departamentos y organización, todos tendrán acceso a los mismos datos para usar en su trabajo. Esto lo ayudará a cumplir con sus prioridades y lograr resultados consistentes.
• Comprenda mejor a sus clientes: si los datos de su cliente son precisos y confiables, le permite comprender mejor a sus clientes. Obtendrá una mejor comprensión de sus puntos débiles, necesidades, intereses y requisitos. Esto le permite desarrollar mejores sugerencias para resolver problemas de los clientes y construir relaciones significativas.

Cómo medir la calidad de los datos

Los datos de baja calidad pueden dañar la reputación comercial, la confianza del cliente y otros efectos perjudiciales. En consecuencia, debe evaluar los datos que recopila para garantizar que sea de excelente calidad y adecuado para las necesidades de su negocio. Esto requiere que cree procesos y métricas específicos para medir la calidad de los datos.

Por lo tanto, evalúe sus datos con las métricas establecidas, analice los resultados y mejore los datos de acuerdo con sus objetivos. Entendamos cómo medir la calidad de los datos.

#1 Evaluación subjetiva

Esta evaluación involucra analistas de datos, partes interesadas, etc. para evaluar la calidad de un conjunto de datos en particular. Según su percepción, pueden tomar una decisión. Por ejemplo, si encuentran inexacto el conjunto de datos, pueden eliminarlo o instruir a otros a obtener datos precisos y suspender el proyecto hasta que se resuelva el problema. Esto significa que la evaluación es subjetiva para el tomador de decisiones.

#2 Evaluación objetiva.

Comprobación de evaluación objetiva Las métricas objetivas registradas en un conjunto de datos determinado. Puede evaluar esto en función de la tarea, o puede depender completamente de las métricas.

Para establecer estas métricas y evaluar datos objetivos, puede crear indicadores de rendimiento clave (KPI) que coincidan con sus requisitos. Y cuando realiza evaluaciones objetivas, puede medir la calidad de los datos de tres maneras:

• Una relación simple es el número total de resultados esperados para posibles resultados. Por lo general, una relación simple es 0 o 1, donde 1 es el resultado más deseado/esperado. Esta relación mide la consistencia e integridad.
• Máximo o mínimo: este método puede ayudarlo a administrar varias variables de calidad de datos. Aquí Max es un número más flexible y puede representar variables como disponibilidad y marco de tiempo. Por otro lado, Min es conservador y puede representar variables como la precisión.

• Promedio ponderado: este es otro método que puede usar en lugar del mínimo para comprender cómo cada variable pasa su valor a la ecuación.

Así es como puede medir la calidad de los datos para dar forma a sus estrategias comerciales. Pero ese no es el final. Después de evaluar las medidas subjetivas y objetivas de la calidad de los datos, su próximo paso debe ser analizar los resultados y esforzarse por mejorar sus datos para brindar el máximo valor a su negocio.

Cómo mejorar la calidad de los datos

El análisis de las métricas de calidad de los datos evaluados lo ayudará a descubrir datos que no cumplen con los criterios o indicadores clave de rendimiento. De esta manera, será más fácil limpiar o eliminar dichos datos, y su base de datos se enriquecerá con datos útiles y de calidad para cumplir con sus objetivos actuales y futuros.

Eche un vistazo a estos métodos para mejorar la calidad de los datos y eliminar problemas.

• Perfilado de datos: este proceso puede ayudarlo a comprender todos sus activos de datos para administrar de manera efectiva la calidad de los datos. Es vital ya que los empleados, las partes interesadas y los colaboradores han estado recopilando y almacenando datos durante años. Puede tener diferentes estándares, formatos, almacenamiento, etc. Por lo tanto, para mejorar la calidad de los datos, obtenga una comprensión completa de lo que está tratando (datos aquí) para comenzar a optimizarlos.

• Coincidencia de datos. La coincidencia de datos implica comparar datos para encontrar redundancia. Esto se hace para eliminar los casos en los que varios datos representan el mismo valor. Por ejemplo, si tiene un registro del nombre de una persona que dice Johnny Depp. Ahora, si encuentra otro registro con el nombre de John Depp pero que representa a la misma persona, será redundante. Por lo tanto, debe eliminar dichos datos para evitar el desorden.
• Dato de governancia. El gobierno de datos se refiere a estándares y políticas de datos que se centran en indicadores clave de rendimiento y elementos de datos. Los estándares de gobierno de datos también pueden definir reglas comerciales que las organizaciones deben seguir para mantener la calidad de los datos.
• Informes: los informes de datos incluyen mantener un registro de calidad y documentar problemas conocidos con sus datos. Esto le ayuda a determinar si necesita realizar una limpieza y optimización de datos adicionales. Puede usar los datos recopilados de la coincidencia de datos y el perfil para medir e informar sobre los indicadores de rendimiento clave.
• Gestión de activos digitales (presa): los datos pueden estar en forma de activos digitales como texto, imágenes, videos y otros archivos. Esto le ayuda a garantizar la calidad y relevancia de los datos digitales.
• Master Data Management (MDM). Los entornos MDM son excelentes recursos para ayudar a prevenir problemas de calidad. Esto incluye productos maestros, ubicación y datos de lotes.

Gestión de la información del producto (PIM). Si usted es un fabricante o minorista de bienes, debe alinear sus indicadores clave de rendimiento para la calidad de los datos. Esto permitirá a los clientes ver exactamente el producto que ordenaron, desde la revisión del producto hasta la entrega y el servicio postventa. En consecuencia, con PIM, puede crear una vista estandarizada de los datos del producto con toda la información consistente y confiable.

Integración de datos del cliente (CDI): CDI requiere que organice los datos clave del cliente recopilados a través de su sistema CRM, páginas de verificación de autoservicio, redes sociales, etc. en una sola fuente de información confiable. De esta manera, puede mantener la cohesión y mejorar la colaboración.

Recomendaciones para garantizar la calidad de los datos

Muchas organizaciones pueden pensar que su base de datos contiene los datos de la más alta calidad, pero la historia puede ser diferente. Entonces, estas son algunas de las mejores prácticas para garantizar la calidad de los datos y verificar todas las cajas.

• Seleccione métricas importantes. Debe ser específico al elegir los indicadores que desea evaluar. Elija y rastree solo aquellas métricas que son importantes en su proceso de toma de decisiones. No puede seguir evaluando todo lo que puede no agregar valor; Consumirá innecesariamente el tiempo, los recursos y el esfuerzo.

• Proporcione una sola fuente de información confiable. Es esencial proporcionar una sola fuente de información confiable para todos sus datos en su organización. Es posible que tenga datos almacenados en múltiples sistemas, como herramientas de ventas, CRM, etc. y para mantener una sola fuente de verdad, debe ser consistente en todas partes. Puede asegurarse de esto realizando una auditoría.

• Realizar auditorías regulares: la prevención es mejor que la cura. Las auditorías regulares de calidad de datos le permiten identificar rápidamente problemas antes de que se conviertan en un problema mayor. Puede realizar comprobaciones de calidad de datos mensuales, semanales o mensuales según el volumen de datos.

• Analice las razones de las fallas: analizar por qué la calidad de sus datos falló o tuvo éxito es esencial para optimizar sus estrategias. Aplique sus esfuerzos exitosos a las áreas que necesitan mejoras mientras eliminan obstáculos. Esto aumentará su efectividad en la recopilación y la gestión de la calidad de los datos.

• Invierte en los recursos correctos. Invertir en los recursos correctos para informar, análisis, capacitación y otros procesos es beneficioso para la gestión simple de la calidad de los datos. Puede elegir una herramienta que ofrezca todas estas características, o usarlas por separado según sus prioridades y necesidades.

• Utilice el software de gestión de calidad de datos. Para administrar la calidad de los datos con una velocidad y eficiencia increíbles, puede utilizar capacidades de automatización. Una buena herramienta de gestión de calidad de datos también lo ayudará a hacer que los datos sean fácilmente accesibles. Por lo tanto, elija el software de análisis y análisis de datos correctos, como Operations Centertalend Open Studio, Openrefine, Dedupely, etc.

Ejemplos de gestión de la calidad de los datos en diferentes industrias

• Finanzas. Las empresas que ofrecen servicios financieros realizan una gestión de calidad de datos para identificar y proteger datos confidenciales, monitorear y hacer cumplir el cumplimiento, y automatizar los informes.
• Fabricación: los fabricantes hacen esto para mantener registros precisos de sus proveedores y clientes y actualizarlos periódicamente. También lo necesitan para aprender sobre problemas de calidad a tiempo para corregir y optimizar sus estrategias.

• Proveedores de atención médica: la gestión de la calidad de los datos es necesaria para mantener registros de pacientes precisos y completos. Esto les ayuda a proporcionar planes de tratamiento y atención del paciente adecuados, y garantiza la facturación y la gestión de riesgos más rápidas y precisas.
• Sector público. Las organizaciones del sector público necesitan una gestión de la calidad de los datos para mantener datos completos, precisos y consistentes sobre sus proyectos en curso, empleados, contratistas y otras partes interesadas para garantizar que estén logrando sus objetivos.

Conclusión

La calidad de los datos es vital para una empresa. Por lo tanto, los datos que recopila deben ser de alta calidad en términos de precisión, integridad, relevancia, validez y consistencia, entre otras características. Esto lo ayudará a tomar las decisiones comerciales correctas, servir bien a sus clientes y administrar su organización de manera eficiente.