Gestión de calidad de datos: definición + mejores prácticas

Los datos son el núcleo de todo lo importante para las empresas en estos días. Las organizaciones dependen de los datos para tomar muchas de sus decisiones comerciales más importantes. Como resultado, las empresas deben implementar un amplio proceso de gestión de la calidad de los datos para garantizar la eficacia de la información. Es por eso que el campo de DQM se ha vuelto tan importante, especialmente en la era en auge de los grandes datos.

Antes de que las empresas puedan obtener valor de la explosión de big data, deben implementar algunas prácticas para administrar la calidad de los datos. Estas prácticas ayudarán a garantizar que la información sea coherente, precisa y válida.

Este blog explica la gestión de la calidad de los datos, identifica las mejores prácticas necesarias para garantizar la calidad de los datos y explica por qué es importante. Quédese con nosotros hasta el final de este blog para explorar más al respecto.

¿Qué es la gestión de calidad de datos?

La gestión de la calidad de los datos es una colección de métodos diseñados para preservar la alta calidad de los datos. A menudo se denomina DQM e incluye todo, desde recopilar datos hasta implementar procesos de información avanzados y distribuir datos de manera útil.

También te ayuda a poder gestionar la información que tienes. Para generar perspectivas procesables y, lo que es más importante, confiables a partir de su información, se considera que la DQM efectiva es vital para cualquier análisis de datos consistente.

Importancia para la gestión de la calidad de los datos

La gestión de la calidad de los datos es importante para dar sentido a sus datos, lo que puede ayudar a su empresa a largo plazo. Hablemos de la importancia de gestionar la calidad de los datos.

• Un buen DQM es la base de todas las iniciativas empresariales. La gestión de programas de calidad de datos crea y aplica reglas para la calidad de los datos en todos los departamentos de una organización. Los datos que no están actualizados o que no son fiables pueden dar lugar a errores.
• Los datos precisos y actualizados le brindan una imagen clara de las operaciones regulares de su empresa. Por lo tanto, puede estar seguro de que las aplicaciones utilizan todos esos datos aguas arriba y aguas abajo. Los costos también se pueden reducir mediante el uso de la gestión de la calidad de los datos.
• La mala calidad puede dar lugar a errores y descuidos costosos, como perder el control de los pedidos o los gastos. Con una sólida comprensión de su información, DQM le brinda una sólida base de datos que lo ayuda a comprender su negocio y sus costos.
• DQM es un requisito final si desea satisfacer los objetivos de cumplimiento y riesgo. Puede haber un nivel "aceptable" de calidad de datos definido por un organismo, como una junta o consejo de gobierno de datos. Los procesos transparentes y las líneas abiertas de comunicación son componentes esenciales de un excelente gobierno de datos.

La calidad de los datos es esencial en el proceso de establecer un marco para la gobernanza de datos. Además, una DQM efectiva ayuda a los administradores de datos a cumplir con sus funciones de manera más eficaz.

Mejores prácticas de gestión de calidad de datos

Las siguientes son cinco mejores prácticas que las empresas que recién comienzan el proceso de gestión de calidad de datos pueden tener en cuenta:

Práctica 1: examinar los datos más recientes

En primer lugar, probablemente tenga mucha información sobre sus clientes. No desea que los datos insuficientes se queden atascados en su nueva arquitectura de datos. Entonces, cuando comience a trabajar en DQM, debe auditar los datos que ya tiene.

Esto significa hacer una lista de inconsistencias, errores y duplicados y solucionar cualquier problema que surja. Esto se hace para garantizar que los datos que ingresan a su infraestructura sean de la mejor calidad posible.

Práctica 2: Cortafuegos en la gestión de calidad de datos

La instalación de un firewall para proteger a la empresa de la entrada de datos incorrectos puede ayudar a evitar que el sistema funcione mal. Un cortafuegos se conoce como el software que evita automáticamente que se propague un fuego metafórico. En esta situación, el incendio será causado por datos inexactos.

Los cortafuegos ayudan a detener los errores de los usuarios al evitar que ingresen datos incorrectos. Es fácil que los usuarios cometan errores, pero los cortafuegos facilitan detenerlos.

La cantidad máxima de usuarios que pueden agregar datos a la infraestructura es un factor esencial que afecta la precisión de los datos. Pero en muchas empresas grandes, es importante tener más de una forma de ingresar.

Práctica 3: Reúna DQM y BI

En la cultura empresarial moderna actual, la integración es el tema candente del que todo el mundo habla. Cuando los sistemas están integrados, funcionan mejor.

Ninguna empresa de nivel empresarial puede justificar la verificación constante de la precisión de cada registro de datos. Sin embargo, la integración de herramientas de inteligencia comercial con DQM puede ayudar a automatizar el proceso.

Por ejemplo, los nuevos conjuntos de datos a los que se espera acceder con frecuencia se pueden auditar como parte del ciclo de gestión de la calidad de los datos. Se especificarán los criterios de identificación de los mismos para su evaluación.

Práctica 4: Colocar a las Personas Relevantes en sus Roles

Varias personas en su empresa son responsables del proceso de calidad de los datos. Y cada uno de estos trabajos viene con su propio conjunto de deberes. Cuando estos trabajos están ocupados por personas comprometidas con su trabajo, se espera que siempre se cumplan los estándares de gobernanza.

Práctica 5: la gobernanza de datos se puede garantizar mediante la creación de una junta

Se debe establecer una junta de gobierno de datos para proteger a las empresas contra los peligros de tomar decisiones basadas en datos. La organización desarrollará políticas y estándares para el gobierno de datos. Los participantes en el panel deben incluir profesionales de TI y de negocios.

También es necesaria una reunión periódica de la junta de gobierno de datos para definir nuevos objetivos de calidad y realizar un seguimiento del progreso de las iniciativas DQB DQM en diferentes LOB. Tiene que haber una forma de medirlo para mejorar la calidad de los datos. Por lo tanto, es útil hacer una escala de medición precisa.

Conclusión

Realmente esperamos que este blog le haya brindado todos los detalles que necesita para mantener la calidad de sus datos. También esperamos que esté de acuerdo en que establecer una gestión de la calidad de los datos es vital para mantener la competitividad de su empresa en el mercado digital actual.

Recuerde que algunas empresas consideran que DQM es un desafío a pesar de la carga de mantener datos de alta calidad. Por lo tanto, si su empresa se asegura de que sus datos sean precisos, tendrá una ventaja competitiva.

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